什么是数据挖掘与机器学习算法实战班?

　　它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。

　　机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

　　目前市场上懂机器学习算法的人凤毛麟角，导致这个行业的平均薪资极高，为此小牛学堂集合了行业的诸多大牛开设机器学习算法班，为想学习的同学提供机会!

　　数据挖掘与机器学习算法实战班?

　　机器学习入门机器学习进阶贝叶斯方法与机器学习深度学习与TensorFlow实战系统

　　实战人工智能机器学习入门

　　机器学习作为人工智能的一部分，已经应用于很多领域，远超过人们的想象，垃圾邮件的过滤，在线广告的系统，还有目前发展飞快的物体识别、人脸识别和语音识别的发展，都是机器学习的应用的成果。机器学习在改善商业决策、提高生产率、检测疾病、预测天气等方面都有非常大的应用前景。

　　本课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。

　　本课程在开始讲解了Python语言的基础知识，以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。

　　本部分的主要内容有：

　　机器学习的任务和方法

　　Python语言基础

　　分类算法介绍

　　k-临近算法

　　决策树

　　基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯

　　Logistic回归

　　支持向量机

　　第利用AdaBoost元算法提类性能

　　利用回归预测数值型数据

　　树回归

　　无监督学习

　　利用K-均值聚类算法对未标注数据分组

　　使用Apriori算法进行关联分析

　　使用FP-growth算法来发现频分项集

　　利用PCA来简化数据

　　利用SVD简化数据

　　大数据与MapReduce

　　实战总结

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