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    你将获得:了解什么是机器学习, 掌握线性回归与逻辑回归, K-means算法实现西瓜聚类, 掌握贝叶斯算法及SVM, 掌握文本分类和图像识别

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    共65讲 约17小时

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    课程简介 课程目录

    课程介绍

    机器学习

    讲师介绍

    俊龙老师

    总监级讲师

    华清创客总监级讲师,北京交大才子,华为、爱立信研发总监,10余年物联网行业工作经验,对物联网、2/3/4G无线网络、NB-IOT技术、数据通信等方面见解独到,主导参与华为骨干路由器、即时通信、网数通产品等多个项目研发,其产品创新解决方案荣获多个华为新颖创新奖。曾负责项目:华为骨干网、智能农业系统。

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    • 第1章:机器学习概念
      • 01  人工智能入门1

        0:14:27

      • 02  人工智能入门2

        0:11:27

      • 03  人工智能入门3

        0:18:15

    • 第2章:一元线性回归
      • 01  一元线性回归概念

        0:16:34

      • 02  一元线性回归代价函数

        0:18:2

      • 03  一元线性回归梯度下降

        0:7:59

      • 04  一元线性回归实战1

        0:6:6

      • 05  一元线性回归实战2

        0:10:41

      • 06  一元线性回归实战3

        0:7:56

    • 第3章:多元线性回归
      • 01  多元线性回归

        0:12:7

      • 02  多元线性回归实战1

        0:16:0

      • 03  多元线性回归实战2

        0:6:36

      • 04  特征缩放

        0:12:52

    • 第4章:逻辑回归
      • 01  逻辑回归1

        0:14:37

      • 02  逻辑回归2

        0:11:42

      • 03  逻辑回归实战1

        0:15:7

      • 04  逻辑回归实战2

        0:17:33

      • 05  逻辑回归实战3

        0:9:18

    • 第5章:KNN算法
      • 01  KNN算法1

        0:24:9

      • 02  KNN电影分类1

        0:11:31

      • 03  KNN电影分类2

        0:21:40

    • 第6章:K-means算法
      • 01  K-means算法1

        0:14:38

      • 02  K-means算法2

        0:17:9

      • 03  K-means算法之西瓜聚类1

        0:4:9

      • 04  K-means算法之西瓜聚类2

        0:24:38

      • 05  K-means算法之西瓜聚类3

        0:15:0

      • 06  K-means算法之西瓜聚类4

        0:1:57

    • 第7章:决策树(上)
      • 01  决策树1

        0:18:1

      • 02  决策树2

        0:22:12

      • 03  决策树3-sklearn介绍

        0:4:34

      • 04  决策树4-sklearn实现

        0:12:26

    • 第8章:决策树(下)
      • 01  决策树5-sklearn实现2

        0:11:14

      • 02  决策树6-图形化决策树

        0:9:5

      • 03  决策树7-边界图形化

        0:35:45

    • 第9章:贝叶斯算法
      • 01  贝叶斯算法1

        0:13:50

      • 02  贝叶斯算法2

        0:19:8

      • 03  贝叶斯算法3

        0:5:40

      • 04  高斯分类器

        0:27:1

      • 05  朴素贝叶斯性别判断实例

        0:10:41

    • 第10章:SVM支持向量机(上)
      • 01  smv1问题描述

        0:19:50

      • 02  svm2拉格朗日乘子法1

        0:10:47

      • 03  svm2拉格朗日乘子法2

        0:10:52

      • 04  svm2拉格朗日乘子法3

        0:18:35

    • 第11章:SVM支持向量机(中)
      • 01  svm6SMO算法1

        0:26:30

      • 02  svm5对偶问题推导

        0:22:13

      • 03  svm7smo算法2

        0:14:4

      • 04  svm7smo算法3

        0:10:30

    • 第12章:SVM支持向量机(下)
      • 01  svm9非线性问题核函数

        0:23:26

      • 02  svm10高斯核函数

        0:9:16

      • 03  svm11软间隔

        0:24:38

      • 04  svm12线性分类实战1

        0:15:30

      • 05  svm13线性分类实战2

        0:9:47

      • 06  svm14非线性分类实战

        0:14:50

    • 第13章:主成分分析PCA1
      • 01  PCA1_主成分分析概念

        0:11:10

      • 02  PCA2_数学推导1

        0:6:4

      • 03  PCA3_数学推导2

        0:23:11

      • 04  PCA4_数学推导3

        0:20:5

    • 第14章:主成分分析PCA2
      • 01  PCA5_自己实现PCA降维

        0:28:20

      • 02  PCA6 SKlearn实现降维

        0:22:5

      • 03  PCA7 Sklearn手写数字图片降维

        0:13:20

    • 第15章:文本分类和图像识别
      • 01  文本分类TF-IDF

        0:14:30

      • 02  CountVectorizer使用

        0:9:20

      • 03  垃圾短信分类

        0:24:30

      • 04  tdidf垃圾邮件分类

        0:24:33

      • 05  人脸识别实战

        0:33:54

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