360°解读机器学习经典算法

一、课程简介

360°解读机器学习经典算法——聚类算法，从基础算法到高阶应用全方位讲解，生动全彩，化繁为简，清晰直观解决实际问题，解析k-means（k-均值）基本算法并以全新视角解读其各种优化方式及谱聚类，DBSCAN ,SOM , AP聚类，视觉追踪等衍生算法，助力人工智能学习之路。

二、课程特色|亮点

讲解方式

机器学习，深度学习和强化学习，各个专题逐步讲解，层层深入。

内容上化繁为简，深入浅出。排版上彩图注解，一图胜千言。

课程亮点

1，知识体系完备，从小白到大神各阶段读者均能学有所获。

2，生动形象，化繁为简，算法解析清晰明了。

3，结合工作实践及分析应用，培养解决实际问题的能力。

4，学习资源充足，多种资料配合后续学习。

课程内容

360°解读机器学习经典算法，从基础算法到高阶应用，全方位讲解，清晰直观解决实际问题。解析基本算法，并以全新视角解读其各种优化方式及评估方式等，以聚类算法为例，含DBSCAN ,SOM , AP聚类，视觉追踪等高阶应用衍生算法，100%接轨实际工作，助力人工智能学习之路。

三、适用人群：

1、希望未来毕业从事人工智能方向工作的在校生及应届毕业生。

2、对目前职业有进一步提升要求，希望从事人工智能等IT行业高薪工作的在职人员。

3、对新技术感兴趣并希望进一步钻研的企业管理者和产品管理运营者。

四、课程目录介绍

第一章算法原理

1- 课题导入

2- 原理讲解

3- 不同数据集的kmeans聚类实践

4- 工业车辆聚类分析综合实践

第二章效果衡量标准

1- SSE

2- 肘方法

3- SC系数

4- CH系数

5- 算法优缺点

6- 图片压缩实践

7- 总结及作业

第三章算法优化

1-Canopy配合初始聚类

2-k-means++

3-二分kmeans

4- Kernel Kmeans

5- K-medoids

6- ISODATA

7- MiniBatchKmeans

8- 小结

第四章算法进阶

1- DBSCAN

2- 层次聚类

3- MeanShift聚类

4- AP聚类

5- SOM聚类

6- 谱聚类

7- 小结

8- Kmeans与DBSCAN聚类比较实践

第五章综合实践

1- 客户价值分析实践

2- 文本文档分析实践

3- 总结与回顾

4- 学习提升+资料推荐

5- 综合实践-客户价值分析作业

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综合评分4.9

10人已评分

我也要评分

无名者

少上传了第5章。综合玻案例那一章。

0

2021-05-07 23:27

.

assignments_km2 = kmeans_2.fit_predict(Auto_Data)Auto_Data变量指什么

1

2019-07-02 15:47

.

有问题可以在这问么？01_14_聚类算法_算法原理_工业车辆聚类_kmeans算法聚类_实践

1

2019-07-02 15:47

.

语速太快，内容很充实，不知道到哪里领资料呢？

0

管理员回复：获取源码讲义添加QQ：1467400757

2019-07-01 15:35

北辰

打开学习第二天

0

2019-05-24 16:26

开心゛

老师讲的不错

0

2019-05-17 15:08

雪剑无影

老师讲课的声音有点小

0

2019-03-23 19:32

coco

不错，我正在学

0

2019-01-29 10:19

YCzhao

老师讲的很全面，目前看过的课程里最全的

0

2019-01-28 21:29

My

老师讲的挺详细的

0

管理员回复：获取资料讲义请添加QQ：1467400757

2019-01-28 16:19

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