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机器学习
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授课对象
有一定编程经验 有一定数学基础。本课程涵盖大量算法
覆盖了算法、大数据、神经网络系统
我们选择这个行业里实战派老师、从学习到实践
一阶段;
机器学习基础
配置开发环境;学习回归算法,一维数据的 NumPy 和 Pandas 操作;二维数据的 NumPy 和 Pandas 操作;以及可视化库Matplotlib
二阶段:
探索数据集
学习决策树和随机森林以及向量机算法。项目一探索数据集:利用统计分析工具对观测数据建立模型,分析科比生涯数据;项目二探索数据集:利用统计分析工具对观测数据建立模型,再用算法进行信用卡欺诈检测;项目三决策树和随机森林数据处理:使用Kaggle分析泰坦尼克号获救指数。
三阶段:
机器学习进阶
神经网络的学习,Tensorflow框架的使用,Mnist手写字体识别,PCA降维与SVD矩阵分解,以及聚类与集成算法