簡介:機(jī)器學(xué)習(xí)
課程章節(jié)
第01課 機(jī)器學(xué)習(xí)概念
第02課 一元線性回歸
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課時(shí)1一元線性回歸概念
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課時(shí)2一元線性回歸代價(jià)函數(shù)
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課時(shí)3一元線性回歸梯度下降
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課時(shí)4一元線性回歸實(shí)戰(zhàn)1
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課時(shí)5一元線性回歸實(shí)戰(zhàn)2
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課時(shí)6一元線性回歸實(shí)戰(zhàn)3
第03課 多元線性回歸
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課時(shí)1多元線性回歸
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課時(shí)2多元線性回歸實(shí)戰(zhàn)1
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課時(shí)3多元線性回歸實(shí)戰(zhàn)2
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課時(shí)4特征縮放
第04課 邏輯回歸
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課時(shí)1邏輯回歸1
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課時(shí)2邏輯回歸2
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課時(shí)3邏輯回歸實(shí)戰(zhàn)1
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課時(shí)4邏輯回歸實(shí)戰(zhàn)2
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課時(shí)5邏輯回歸實(shí)戰(zhàn)3
第05課 KNN算法
第06課 K-means算法
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課時(shí)1K-means算法1
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課時(shí)2K-means算法2
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課時(shí)3K-means算法之西瓜聚類1
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課時(shí)4K-means算法之西瓜聚類2
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課時(shí)5K-means算法之西瓜聚類3
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課時(shí)6K-means算法之西瓜聚類4
第07課 決策樹(上)
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課時(shí)1決策樹1
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課時(shí)2決策樹2
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課時(shí)3決策樹3-sklearn介紹
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課時(shí)4決策樹4-sklearn實(shí)現(xiàn)
第08課 決策樹(下)
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課時(shí)1決策樹5-sklearn實(shí)現(xiàn)2
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課時(shí)2決策樹6-圖形化決策樹
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課時(shí)3決策樹7-邊界圖形化
第09課 貝葉斯算法
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課時(shí)1貝葉斯算法1
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課時(shí)2貝葉斯算法2
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課時(shí)3貝葉斯算法3
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課時(shí)4高斯分類器
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課時(shí)5樸素貝葉斯性別判斷實(shí)例
第10課 SVM支持向量機(jī)(上)
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課時(shí)1smv1問題描述
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課時(shí)2svm2拉格朗日乘子法1
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課時(shí)3svm2拉格朗日乘子法2
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課時(shí)4svm2拉格朗日乘子法3
第11課 SVM支持向量機(jī)(中)
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課時(shí)1svm6SMO算法1
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課時(shí)2svm5對(duì)偶問題推導(dǎo)
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課時(shí)3svm7smo算法2
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課時(shí)4svm7smo算法3
第12課 SVM支持向量機(jī)(下)
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課時(shí)1svm9非線性問題核函數(shù)
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課時(shí)2svm10高斯核函數(shù)
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課時(shí)3svm11軟間隔
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課時(shí)4svm12線性分類實(shí)戰(zhàn)1
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課時(shí)5svm13線性分類實(shí)戰(zhàn)2
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課時(shí)6svm14非線性分類實(shí)戰(zhàn)
第13課 主成分分析PCA1
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課時(shí)1PCA1_主成分分析概念
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課時(shí)2PCA2_數(shù)學(xué)推導(dǎo)1
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課時(shí)3PCA3_數(shù)學(xué)推導(dǎo)2
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課時(shí)4PCA4_數(shù)學(xué)推導(dǎo)3
第14課 主成分分析PCA2
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課時(shí)1PCA5_自己實(shí)現(xiàn)PCA降維
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課時(shí)2PCA6 SKlearn實(shí)現(xiàn)降維
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課時(shí)3PCA7 Sklearn手寫數(shù)字圖片降維
第15課 文本分類和圖像識(shí)別
授課講師
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俊龍老師
總監(jiān)級(jí)講師
關(guān)于講師
華清創(chuàng)客總監(jiān)級(jí)講師,北京交大才子,華為、愛立信研發(fā)總監(jiān),10余年物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)工作經(jīng)驗(yàn),對(duì)物聯(lián)網(wǎng)、2/3/4G無線網(wǎng)絡(luò)、NB-IOT技術(shù)、數(shù)據(jù)通信等方面見解獨(dú)到,主導(dǎo)參與華為骨干路由器、即時(shí)通信、網(wǎng)數(shù)通產(chǎn)品等多個(gè)項(xiàng)目研發(fā),其產(chǎn)品創(chuàng)新解決方案榮獲多個(gè)華為新穎創(chuàng)新獎(jiǎng)。曾負(fù)責(zé)項(xiàng)目:華為骨干網(wǎng)、智能農(nóng)業(yè)系統(tǒng)。
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