TA的每日心情 | 奋斗
2024-4-6 11:05 |
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签到天数: 748 天 [LV.9]以坛为家II
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【J176】2017年最新北风网零基础学习机器学习视频教程 |
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资源描述及截图：
1. 课程研发环境
本课程的代码实现是基于Python语言，用到Numpy库和MatplotLib.
开发工具: Python win;
2. 内容简介
本教程系统的介绍了机器学习的目的和方法。并且针对每一种常用的方法进行了详细的解析，用实例来说明具体的实现，学生可以跟着一步步完成。在面对现实的问题的时候，可以找到非常可靠的参照。本课程在最开始讲解了Python语言的基础知识，以保证后面的课程中可以顺利进行。更多的Python语言的知识，需要学员自己去找更多的资料进行学习。
本课程主要讲述了两大类机器学习的方法：有监督学习和无监督学习，其中有监督学习里面，又分为分类和预测数值型数据。这些算法都是基础的算法。这样可以降低学习的难度，容易理解机器学习思路和实现的过程。1 o: ?3 E i,
老王：16年软件发工作经历，2年知名软件培训机构专职讲师经历、曾任项目经理、教学主管多年，在Window系统、移动平台的应用软件研发、人工智能的应用领域有很深的造诣。
第一章 机器学的任务和方法1-2.mp4
第二章 Python语言基础1-6.mp4
第二章 Python语言基础7-13.mp4
第三章 分类算法介绍1.mp4
第四章 k-临近算法1-7.mp4
第五章 决策树1-5.mp4
第六章 基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯1-6.mp4
第七章 Logistic回归1-6.mp4
第八章 支持向量机1-8.mp4
第九章 利用AdaBoost元算法提高分类性能1-5.mp4
第十章 利用回归预测数值型数据1-5.mp4
第十一章 树回归1-3.mp4
第十二章 无监督学习1.mp4
第十三章 利用K-均值聚类算法对未标注数据分组1-2.mp4
第十四章 使用Apriori算法进行关联分析1-3.mp4
第十五章 使用FP-growth算法来高效发现频分项集1-3.mp4
第十六章 利用PCA来简化数据1-2.mp4
第十七章 利用SVD简化数据1-3.mp4
第十八章 大数据与MapReduce1.mp4
第十九章 学习总结.mp4
资料包
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发表于 2021-4-3 17:01:13
发表于 2021-6-29 18:37:37
