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人工智能与机器学习:技术融合与创新【精品视频】
人工智能与机器学习:技术融合与创新【精品视频】
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总课时
1课时
先修知识
授课模式
视频课
学习人数
901人
介绍
讲师
大纲
课件
实验
推荐

本课程以机器学习算法为主体,讲解各种机器学习算法。主要内容如下:监督学习算法、分类与回归、线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、SVM、无监督学习、数据预处理、Tfidf等。 在讲解算法过程中,以实际的例子和可视化的方式形象理解。部分算法会讲解实际算法推导。在讲解完每个算法后,都会用sklearn解决一个具体的问题。

课程概览
一、课程简介
本课程以机器学习算法为主体,讲解各种机器学习算法。在讲解算法过程中,以实际的例子和可视化的方式形象理解。部分算法会讲解实际算法推导。在讲解完每个算法后,都会用sklearn解决一个具体的问题。可以强化对算法的理解。
在课程后半部分,主要讲解模型调参以及特征工程相关的内容。让我们可以应对各种问题,最后在课程中附带了几个实验。实验选取sklearn以外的数据集,在实验中会实现对数据的处理以及预测的功能,方便把实验应用于生活中。

二、课程目标

掌握分类与回归算法
理解各种机器学习算法
掌握解决过拟合的方法
掌握读取数据、数据预处理、异常数据处理等操作
掌握sklearn模块的使用


第一阶段:监督学习
     在该阶段,主要学习机器学习的基本概念。学习监督学习中的各种分类和回归算法。包括KNN、线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、神经网络。

第二阶段:无监督学习
    在该阶段,主要学习数据缩放方法和无监督学习算法。包括数据标准化、归一化、PCA主成分分析、聚类算法等。

第三阶段:特征工程
    在该阶段,主要学习特征的表示。包括分类特征处理、分箱离散化、多项式特征、文本特征、Ngram、Tfidf。同时还会讲解模型评估和改进的方法。
     
人工智能

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韩老师

韩老师

全栈开发讲师

个人技能: 前端:HTML5、CSS3、JavaScript、JQuery、Bootstrap、Vue.js、微信小程序。 后端:Spring全家桶、MyBatis、MyBatisPlus。 数据库:MySQL、SQL Server、MongoDB。 系统:Linux操作、Shell脚本。 AI:Python、TensorFlow、OpenCV、Scikit-learn。 授课风格: 实战结合理论,案例丰富,互动性强,注重实操。 韩老师技术全面,授课注重实践,致力于提升学员的技术应用能力。
  • 第1章HCIA-AI
  •     第1节 机器学习 试听
    视频名称:1.1、机器学习.mp4
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    人工智能与机器学习:技术融合与创新【精品视频】
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