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  • 專題 > 人工智能 > 深度學習 > 機器學習系列專題(經典算法+案例實戰)

    機器學習系列專題(經典算法+案例實戰)

    系列課程旨在幫助同學們掌握人工智能的核心-機器學習中的經典算法與案例實戰,以最接地氣的方式進行通俗講解,結合數學原理推導從零開始詳解每一個復雜的算法,結合真實數據集進行案例實戰。課程以當下最主流的Python語言為核心武器,結合工具包進行各大項目實戰配套Python數據科學庫實戰與人工智能必備數學。

    13

    門課程

    8010

    人學習

    135小時11分鐘

    課程總時長

    唐宇迪

    金牌講師

    講師評分:4.9

    永久觀看
     
    系統化學習
     
    24小時答疑
      資料一鍵下載
    專題價 ¥998.00
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    總價 ¥2538.00

    第一階段:  Python數據科學必備庫與數學基礎

    2門課程 38小時23分鐘

    掌握數據科學必備Python工具包使用與數學基礎,為之后的學習打下堅實基礎!

    • Python入門與數據科學庫

      87節 19小時11分鐘
      課程目標:
      第一階段:Python必備基礎與數據科學庫 概述:整個系列課程以Python為主導,第一階段的目標在于快速掌握Python語言。全程代碼實戰,使用notebook一步步分模塊演示Python必備基礎功能。詳細介紹與演Python數據科學必備四大庫為后續機器學習與數據挖掘打下基礎,全程通俗解讀,代碼實戰! 大綱:1.       Python快速入門2.       科學計算庫-Numpy3.       數據分析處理庫Pandas4.       可視化庫Matplotlib5.       可視化庫Seaborn 學習建議:對于零基礎的同學建議實際動手跟著課程做一遍Python必備的基礎模塊,有基礎的同學們可以直接從這些必備庫開始入手。預計學習時間10天

      課程大綱

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    • 人工智能-必備數學基礎視頻課程

      128節 19小時11分鐘
      課程目標:
      數據科學與人工智能必備數學基礎課程旨在幫助同學們快速打下數學基礎,通俗講解其中每一個知識點。課程內容涉及高等數學,線性代數,概率論與統計學,同學們在學習過程中應當以理解為出發點并不需要死記每一個公式,快速掌握核心知識點。課程章節內容較多,零基礎同學按順序學習即可,有基礎的同學們可以按照自己的需求來有選擇的學習!

      課程大綱

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    第二階段:  機器學習經典算法實戰

    2門課程 28小時22分鐘

    對機器學習經典算法進行數學原理推導并結合實際任務進行案例實戰

    • 【2019新版更新】人工智能-機器學習實戰視頻課程( 上篇)

      92節 15小時26分鐘
      課程目標:
      課程主要包括機器學習算法原理推導與項目實戰,整體風格通俗易懂,實戰驅動。算法講解部分通俗解讀整體流程,對于每一步數學知識點進行詳細解釋與實例分析。實戰中以Python為核心工具,基于真實數據集進行建模分析與算法優化。還可以參考機器學習系列課程更全面!

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    • 大數據——機器學習視頻課程( 下篇 )

      68節 12小時56分鐘
      課程目標:
      機器學習的火爆程度相信同學們已經看到了,很多同學苦于這個領域門檻太高,入門難度較大,本課程旨在幫助大家輕松掌握機器學習中常用的經典算法,真正入門機器學習這個領域。課程的講解以機器學習中的經典算法為核心,每一個算法都是先通過通俗易懂的原理講解,再配上實例分析,最后完成整個算法的代碼實現。

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    第三階段:  Python數據挖掘項目實戰

    2門課程 24小時15分鐘

    掌握Python數據挖掘流程結合機器學習算法進行建模實戰

    • Python數據挖掘實戰視頻教程

      75節 15小時56分鐘
      課程目標:
      Python數據挖掘系列課程基于真實數據集進行案例實戰,使用Python數據科學庫從數據預處理開始一步步進行數據建模。對于每個案例首先進行流程解讀與數據分析,建立特征工程,詳細解讀其中每一步原理與應用。數據挖掘內容包含當下熱點內容與競賽專題,建議同學們邊看邊練,自己打造一份精致的數據挖掘模板來完成新的挑戰!

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    • Python數據分析(機器學習)經典案例視頻課程

      48節 8小時19分鐘
      課程目標:
      選擇經典案例基于真實數據集,從數據預處理開始到建立機器學習模型以及效果評估,完整的講解如何使用python及其常用庫進行數據的分析和模型的建立。對于每一個面對的挑戰,分析解決問題思路以及如何構造合適的模型并且給出合適評估方法。在每一個案例中,同學們可以快速掌握如何使用pandas進行數據的預處理和分析,使用matplotlib進行可視化的展示以及基于scikit-learn庫的機器學習模型的建立。

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    第四階段:  數據分袖與機器學習進階實戰

    7門課程 44小時9分鐘

    掌握機器學習進階算法與數據分析常用方法,結合案例進行實戰。

    • Python數據分析(統計分析)視頻課程

      98節 17小時5分鐘
      課程目標:
      課程概述: 一、課程簡介Python統計分析系列課程以Python為核心工具,結合其工具包進行統計分析實驗。從統計分析基礎開始講起,一步步完成整個統計分析系列內容。課程以案例為中心,結合案例講解讓同學們更清晰的掌握每一個知識點的應用與工作流程。 二、課程特色課程風格通俗易懂案例內容持續更新簡單易懂,接地氣的案例永久有效,提供所有數據和代碼三、課程部分截圖

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    • Python文本數據分析視頻課程(原理+新聞分類項目實戰)

      14節 2小時21分鐘
      課程目標:
      課程首先概述文本分析的基本概念,整個課程圍繞案例進行:新聞分類任務。案例從零開始講解如何使用Python庫進行分析與建模的工作。案例中實例演示如何從雜亂的文本數據開始進行分詞預處理到最后應用貝葉斯算法進行分類預測。

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    • Python時間序列原理分析及實戰視頻課程

      17節 3小時21分鐘
      課程目標:
      課程以Python為核心工具,使用Pandas庫進行時間序列的預處理與分析。詳解時間序列中最常用模型ARIMA原理以及其參數選擇。對時間序列平穩性以及模型評估方法展開分析討論,基于真實數據集進行時間序列建模與分析實戰!

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    • 深度學習-Python數據分析工具進行探索性數據分析視頻課程(EDA)

      18節 3小時35分鐘
      課程目標:
      案例課程,實例演示如何使用Python工具包進行探索性數據分析。基于真實數據集從零開始進行可視化數據分析,對單變量與多變量之間的關系進行探索分析,缺失值分析,數據變量統計報表等常規統計分析方法。

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    • 機器學習-推薦系統實戰視頻課程【唐宇迪】

      22節 3小時51分鐘
      課程目標:
      機器學習-推薦系統實戰視頻課程【唐宇迪】課程從推薦系統概述開始,詳解推薦系統中兩大核心算法:協同過濾與隱語義模型。使用Surprise庫對電影數據集進行建模推薦,最后使用Tensorflow實現一個簡易的基于隱語義模型的推薦系統。

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    • 自然語言處理-Word2Vec視頻教程

      26節 4小時10分鐘
      課程目標:
      自然語言處理中最重要的算法,詞向量模型。課程從語言模型入手,詳解詞向量構造原理與求解算法。理論與實戰結合,使用Tensorflow從零開始打造word2vec詞向量模型。對于海量中文數據演示如何使用Gensim庫對中文維基百科數據進行詞向量建模。

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    • 人工智能-深度學習框架-Tensorflow案例實戰視頻課程

      42節 9小時43分鐘
      課程目標:
      Tensorflow是谷歌開源的深度學習(包括機器學習)框架,伴隨著人公智能業的興盛其大名早已響徹云霄。本課程從Tensorflow的基本計算結構開始講起,逐步延伸到深度學習各大神經網絡,全程案例代碼實戰,一步步帶大家入門如何使用Tensorflow玩轉深度學習。課程風格通俗易懂,快速掌握當下最熱門的深度學習框架!

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    課程名稱 操作
    Python入門與數據科學庫 付費用戶專享
    人工智能-必備數學基礎視頻課程 付費用戶專享
    【2019新版更新】人工智能-機器學習實戰視頻課程( 上篇) 付費用戶專享
    大數據——機器學習視頻課程( 下篇 ) 付費用戶專享
    Python數據挖掘實戰視頻教程 付費用戶專享
    Python數據分析(機器學習)經典案例視頻課程 付費用戶專享
    Python數據分析(統計分析)視頻課程 付費用戶專享
    Python文本數據分析視頻課程(原理+新聞分類項目實戰) 付費用戶專享
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