16个机器学习算法推导及项目案例 XGBoost | GBDT ….
相信很多朋友对机器学习算法都有所了解,有尝试学习并利用机器学习算法以及工具做一些AI产品!但是仅仅停留在“调包”的阶段。想去深入理解一些算法的核心内涵却被 XGBoost | GBDT 等算法劝退了!
为了帮助大家扎实机器学习算法基础并熟练应用,重磅推荐一款交互式机器学习实战课程, 涵盖16大机器学习算法,20+案例讲解,9大项目实操。
今日开课,限100个体验名额
具备Python基础即可学习,课程通过5步教学法,真正的掌握每个算法的核心,每个算法会从原理讲解到实现该的详细算法推导。结合算法在企业中的应用,进行实战练习。
| K-NN最近邻 | 线性回归 | 逻辑回归 |
| 凸优化 | 朴素贝叶斯 | 支持向量机 |
| 决策树 | 随机森林 | GBDT |
| XGBoost | 矩阵分解 | K-Means |
| GMM | 主题模型 | EM | 聚类 | PCA |
没有项目练手,看这里!课程里的所涉及的项目,均是针对每个算法的高阶应用来展开的。增强算法掌握的同时,项目的成果可直接应用于工作中。
回归分析身高预测
利用KNN筛选简历
二手车价格预估
量化投资之股票价格预测
预测广告点击率
利用L1正则模拟神经科学中的稀疏性
垃圾邮件分类
员工离职率预测
基于随机森林的疾病分析
利用GBDT解决搜索中的排序问题
人脸识别
基于聚类的消费群分类
内容推荐算法的电影推荐引擎
基于协同过滤算法的音乐推荐引擎
搭建OCR识别引擎
利用聚类算法压缩图片
基于主题模型和SVM的文本分类
问答系统搭建
利用kemel SVM识别医疗图片
利用聚类算法压缩图片
从零搭建方向传播算法
收获成为出众算法工程师的四大技能
- 知识:理解算法背后的原理以及算法之间的内在关联。
- 实战:学会如何把学到的原理应用在实际的工作当中。
- 逻辑:培养举一反三能力,解决问题能力,并提升逻辑思考能力。
- 业务:广泛接触行业中的经典的案例,加深对业务的理解。
- 互联网从业者:想了解机器学习并在日常工作中加以应用。
- IT从业者:希望入门机器学习,并且能够把技术应用到自身的AI场景。
- 在校学生:想深入理解机器学习技术、或者之后想从事AI相关的岗位。
- AI从业者:很喜欢机器学习,也有一定的经验,希望根据业务场景能够在模型上做一些创新、以及有能力自己求解出来;
●●●
今日开课,限100个体验名额
试学仅需8.8元
试学4天时间,四章内容包含
阅读原文 或 扫描二维码
下面,我来给各位朋友介绍一下这款重磅级产品吧,保证让大家有惊喜。
A. 全程手推公式,确保你深入理解算法的核心。
B. 项目源码均有清晰明了的代码注释,看代码都能上瘾!
C. 对话式学习指导,实时检测所学所得。
D. 不需要安装任何环境,完全依赖于云端编程。
E. 项目作业代码审核,老师精心批改,错误纰漏一目了然。
F. 质量极致的视频讲解
视频内容通俗易懂而且保证简洁性,力求做到极致。保证用最低的时间成本学会核心知识点!下面截取了KNN算法相关的两个短视频(全部课程拥有几百个视频)
样例1:KNN算法中K值对预测的影响
样例2: 构造KD树 (1)
G. 更多彩蛋等你发现 ...
......
课程内容由李文哲博士(美国南加州大学AI博士)亲自操刀设计,目前市面上最火爆的NLP高阶训练营也是来自于李文哲博士。课程内容上涵盖了几乎所有主流的机器学习算法,由浅入深,非常通俗易懂。以下是课程大纲:
教研团队均是工业界和学术界顶尖的专家,具有丰富的教学经验和实战经验。确保内容的专业性和前瞻性。
1、每位助教老师均有国内外一线AI企业从业经验,人工智能专业硕士以上学历。在学习中,除了能得到专业的解答,还可以收获超强的人脉资源。找工作内推都不是事!
2、授课导师+班主任+助教老师全天监督辅导学习,保障每位同学的问题可以及时得到满意的回答。
●●●
今日开课,限100个体验名额
试学仅需8.8元
试学4天时间,四章内容包含
阅读原文 或 扫描二维码
最新评论
推荐文章
作者最新文章
你可能感兴趣的文章
Copyright Disclaimer: The copyright of contents (including texts, images, videos and audios) posted above belong to the User who shared or the third-party website which the User shared from. If you found your copyright have been infringed, please send a DMCA takedown notice to [email protected]. For more detail of the source, please click on the button "Read Original Post" below. For other communications, please send to [email protected].
版权声明:以上内容为用户推荐收藏至CareerEngine平台,其内容(含文字、图片、视频、音频等)及知识版权均属用户或用户转发自的第三方网站,如涉嫌侵权,请通知[email protected]进行信息删除。如需查看信息来源,请点击“查看原文”。如需洽谈其它事宜,请联系[email protected]。
版权声明:以上内容为用户推荐收藏至CareerEngine平台,其内容(含文字、图片、视频、音频等)及知识版权均属用户或用户转发自的第三方网站,如涉嫌侵权,请通知[email protected]进行信息删除。如需查看信息来源,请点击“查看原文”。如需洽谈其它事宜,请联系[email protected]。