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Python|360°解读机器学习经典算法

  • 高级
  • 10节课
  • 454人在学

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...

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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

  • 1节 - 人工智能课程简介

  • 2节 - 内容设置

  • 3节 - 算法原理

  • 4节 - 算法流程

  • 5节 - 总结

  • 6节 - 不同数据集的kmeans聚类

  • 7节 - 不同数据集的kmeans聚类_实践

  • 8节 - 汽车工业数据聚类前期预处理

  • 9节 - 工业车辆聚类

  • 10节 - 工业车辆聚类_特征工程_实践

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雪剑无影 2019-03-23 19:32 说:

老师讲课的声音有点小

0回复

coco 2019-01-29 10:19 说:

不错,我正在学

0回复

YCzhao 2019-01-28 21:29 说:

老师讲的很全面,目前看过的课程里最全的

0回复

My 2019-01-28 16:19 说:

老师讲的挺详细的

获取资料讲义请添加QQ:1467400757~~2019-01-28管理员回复
0回复

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