机器学习实战训练营,视频教程下载

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适用人群:

想用Python徒手实现机器学习算法、务实代码功底的学员

课程概述:

机器学习实战》带学训练营上新了全套的视频课啦!读者可从中学会机器学习的核心算法,并能将其运用于一些策略性任务中,如分类、预测、推荐。另外,还可用它们来实现一些更高级的功能,如汇总和简化等。

课程目录:

00  第一周:绪论和准备

01  第一周:学习k-近邻算法

02  第一周项目作业打卡日

03  第一周:天池 o2o 优惠券使用预测比赛 – 初级

04  第一周:本周任务简单总结

05  第二周:学习决策树的构造

06  第二周:测试和存储决策树

07  第二周:项目作业打卡日

08  第二周:天池 o2o 比赛 – 使用决策树模型

09  第二周:本周任务简单总结

11  第三周:文本分类与垃圾邮件过滤

12  第三周:直播答疑日

13  第三周:项目作业打卡日

14  第三周:天池 o2o 比赛 – 使用朴素贝叶斯模型

15  第三周:本周任务简单总结

16  第四周:逻辑回归

17  第四周:项目作业打卡日

18  第四周:天池 o2o 比赛 – 使用逻辑回归模型

19  第四周:本周任务简单总结

20  第四周:支持向量机基本原理

21  第五周:SMO算法

22  第五周:核函数

23  直播答疑

24  第五周:项目作业打卡日

25  第五周:使用支持向量机模型

26  第五周:本周任务简单总结

27  第六周:Bagging、Boosting、AdaBoost

28  第六周:AdaBoost 实现、非均衡分类

29  第六周:项目作业打卡日

30  第六周:天池 o2o 比赛 – 使用 AdaBoost 模型

31  第六周:本周任务简单总结

32  第七周:线性回归

33  第七周:项目作业打卡日

34  第七周:正则化、偏差与方差

35  直播答疑

36  第七周:CART 树

37  第八周:树剪枝

38  第八周:模型树

40  第八周:项目作业打卡日

41  第八周: 天池 o2o 优惠券使用预测比赛(进阶)

42  第八周:本周任务简单总结

43  第九周:k-means 聚类

44  第九周:二分 k-means 聚类

45  第九周:项目作业打卡日+直播问题收集日

46  第九周:本周任务简单总结

47  第十周:降维 PCA

49  第十周:奇异值分解 SVD+直播答疑

50  第十周:项目作业打卡日2

51  第十周:项目作业打卡日3

52  第十周:本周任务简单总结

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