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手推公式+项目实操复现!《机器学习》完整详解

深度学习自然语言处理 • 4 年前 • 408 次点击  
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!


为了满足全民学习AI的需求,给大家推荐一款轻松入门机器学习算法课程 涵盖17大经典机器学习算法模型,21+案例练习,8大项目实战


今日开课,限100个体验名额


01
十七大经典算法模型


| 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 | 



02
21个项目案例讲解


01、回归分析身高预测
02、利用KNN筛选简历
03、二手车价格预估
04、量化投资之股票价格预测
05、预测广告点击率
06、利用L1正则模拟神经科学中的稀疏性
07、垃圾邮件分类
08、员工离职率预测
09、基于随机森林的疾病分析
10、利用GBDT解决搜索中的排序问题
11、人脸识别
12、基于聚类的消费群分类
13、内容推荐算法的电影推荐引擎
14、基于协同过滤算法的音乐推荐引擎
15、搭建OCR识别引擎
16、利用聚类算法压缩图片
17、基于主题模型和SVM的文本分类
18、问答系统搭建
19、利用kernel SVM识别医疗图片
20、利用聚类算法压缩图片
21、从零搭建方向传播算法


03
项目作业实操


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。


04
学习收获


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。


05
适合人群


  • 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。

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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。


06
全新学习体验


除了好的学习路径,还有一个非常重要的是优质的内容。如何把看似深奥的理论讲得通俗易懂、并且能把背后本质性的东西教会大家,还是具有一定的挑战,这对于课程的设计者也提出了极强的要求,不仅要具备扎实的科研经验,也需要具备丰富的工业界实战经验。


A.专业体系化的内容:由业内最专业的AI专家精心打造,启发式的教学安排,不断探索背后的”为什么“


B. 不需要安装任何环境,完全依赖于云端编程。


C.专业项目训练:云端练习平台,配合助教实时批改作业,探究项目练习背后的逻辑,让你学习中更上一层台阶。


D.自适应教学平台:个性化学习路线,配合课程学习,实时掌控知识点完成情况,及时解决你在学习中遇到的各种问题,帮你夯实基础、面对挑战!


解释


智能QA


智能推荐


F. 精心录制的视频讲解


视频内容通俗易懂而且保证简洁性,力求做到极致。用最低的时间成本学会核心知识点!下面截取了课程中的两个短视频(全部课程拥有几百个视频)

样例1:通过最大似然估计求解参数

样例2: 逻辑回归梯度下降法——求解W

G.  更多彩蛋等你发现 ... 


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06
课程大纲


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:


07
专业的教研团队

教研团队均是工业界和学术界的专家,具有丰富的教学经验和实战经验。为内容的专业性和前瞻性保驾护航。

08
学员的评价



09
答疑服务保障


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。




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