课程 | 机器学习从0系统实训！

AI时代，开发者的另一个机会的时代。日前国务院颁布了《中徐璈学生学习人工智能》的报告建议，小编也是点赞~这不难发现，以后“人工智能”将会是开发者必备的技能！

CSDN联合唐宇迪老师展开《机器学习30天系统掌握》，将以快速的节奏，一一解惑，厘清机器学习的技术节点。掌握机器学习的核心！

从零实战+源码共享+独家资料视频赠送！！！！

超值！！！

详情

【计划信息】

主题：机器学习30天系统掌握！

时间：每周二，四晚直播（错过有回放）

形式：在线直播，实时答疑

内容：N+知识点，8场主题，每周2次直播讲解！

福利：资料共享，基础免费补，源码发放，金牌答疑，长期问答，交流群

【内容覆盖】

• 该系列课程包括机器学习经典算法的数学原理推导与实例讲解，使用Python作为核心武器进行案例应用实战。

  
  

• 通过原理分析，通俗解读，案例实战让大家快速掌握机器学习经典算法原理推导与工作流程，掌握Python数据分析与建模库使用方法，从案例角度思考如何应用及其学习算法解决实际问题。

【适合谁听？】

☑ 对机器学习/人工智能感兴趣的同学

☑ 渴望系统学习，并且从事机器学习的同学

【购买直播，送哪些资料？】

• Python数据分析，机器学习必备库

• 1、矩阵计算库Numpy；

• 2、数据分析处理库pandas；

• 3、可视化库Matplotlib；

• 4、更方便的可视化库Seaborn

直播

计划

四个阶段

• 一 基础实战   

• 二 算法突击

• 三 应用解析

• 四 案例实战

八场主题一览

（一）回归算法

• 1.机器学习概述

• 2.线性回归误差项原理推导

• 3.目标函数数学推导

• 4.求解回归问题

• 5.使用scikit-learn建立线性回归模型

（二）案例实战：欺诈检测

• 1.逻辑回归数学原理

• 2.梯度下降求解

• 3.样本不均衡数据处理方法

• 4.下采样与过采样问题

• 5.模型评估标准

• 6.SMOTE数据生成策略

（三）决策树与随机森林

• 1.树模型概述

• 2.熵原理 

• 3.决策树构造实例 

• 4.剪枝策略

• 5.随机森林集成算法

（四）贝叶斯算法

• 1.贝叶斯算法概述

• 2.实例演示贝叶斯推导过程

• 3.基于贝叶斯的拼写检查器

• 4.垃圾邮件分类任务

• 5.案例实战：新闻数据分类任务

（五）竞赛神器Xgboost

• 1.集成算法概述

• 2.提升策略

• 3. Xgboost数学原理推导

• 4.Xgboost建模参数

• 5.案例实战：Xgboost调参策略与结果评估

（六）支持向量机（SVM）

• 1.支持向量机求解目标

• 2.支持向量机求解过程数学推导

• 3.支持向量机求解实例

• 4.软间隔作用

• 5.核函数的意义

（七）聚类与EM算法

• 1.Kmeans聚类算法

• 2.EM算法原理推导

• 3.GMM应用在聚类

• 4.其他聚类算法概述

• 
  

（八）Tensorflow黑科技实战

• 1.神经网络必备基础知识点

• 2.神经网络整体架构

• 3.神经元的意义

• 4.激活函数与drop-out

• 5.过拟合风险解决方案

• 6.案例：神经网络分类任务

说明

• 1详细知识点请到到报名页面查看！

• 2报名送相关资料，有问题可以加群找群主！

如何报名？开播倒计时！

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