人工智能——机器学习全套视频课程免费在线观看——小嗨视频课堂

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本课程介绍了传统的机器学习中最常使用的模型及其背后的数学原理,帮助你掌握工业界最常用的机器学习模型,包括何时适合使用、如何评价模型的效果、如何持续的改进模型。通过这门课的学习,你可以达到初级机器学习工程师的理论知识水平,为接下来的深度学习与强化学习课程打下基础。

许铁

陈晓理-DataScientistatDAL

机器学习(MachineLearning,ML)是一门多领域交叉学科,是专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,是人工智能的核心。

徐彬

近年来,机器学习的发展让所有人震惊,而机器学习中的监督学习更是功能强大,它既可以通过回归算法来判断趋势,预测投资回报率,也可以通过分类器来做图像识别,自动判断两瓶红酒的好坏……那么,走进本次课程,了解机器学习中的监督学习吧。

本次课程将带大家学习一元和多元的线性回归,研究分类问题、Logistic回归、支持向量机以及随机森林模型,讨论模型容量大小的影响以及如何处理过拟合,并通过数据练习帮助你选择模型、调整模型参数,避免一些常见的错误,让你对监督学习有系统全面的掌握。

课程模式新颖

实时习题练习

从细节处辅导

适合人群

依据最近几年的发展趋势,机器学习是目前人工智能中一种较为有效且可行的方法,在金融、科研等领域蓬勃发展,且日渐成为趋势。那么,机器学习到底是怎么运用到我们的生活中呢?本课程从机器学习的基本思想、概念、类别等角度出发,讲解机器学习的适用范围,带你全面了解机器学习和人工智能、大数据之间的联系,及其在生活中应用的领域,再深入分析其发展前景,帮你打开机器学习的大门。

举例生活化

对比分析

图表讲解

Chiv

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THE END
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15.资源帖丨字节跳动技术Leader们推荐的学习资源英文原版:http://incompleteideas.net/book/the-book.html相关课程:http://www.davidsilver.uk/teaching/UC伯克利CS285:Deep Reinforcement Learning主讲:Sergey Levine这套课程包含23节课程和5个课后作业,适合对强化学习、机器学习有一定了解的人。链接:http://rail.eecs.berkeley.edu/deeprlcourse/斯坦福CS 330:https://maimai.cn/article/detail?fid=1589935106&efid=ROE93ZNmM8sYE6S4rjpy5w
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