10小时玩转机器学习
共40课时
1,525
人工智能方向准备入门的同学们
VIP专属
领域会员免费
课程收录到: AI工程师
VIP专属
领域会员免费
唐宇迪
计算机博士,专注于机器学习与计算机视觉领域,深度学习领域一线实战讲师。在图像识别领域有着丰富经验,实现过包括人脸识别,物体识别,关键点检测等多种应用的新算法。 参与多个国家级计算机视觉项目,多年数据领域培训经验,丰富的教学讲解经验,出品多套机器学习与深度学习系列课程,课程生动形象,风格通俗易懂。
课程概述

课程介绍

购买课程后,添加小助手微信(微信号:csdnxy68)回复【唐宇迪】

进入学习群,获取唐宇迪老师答疑

课程主要包括人工智能五大核心模块:人工智能改数与K近邻算法实战,线性回归算法,经典分类算法-逻辑回归,决策树算法,贝叶斯算法,无监督算法-聚类与PCA降维。风格通俗易懂,唐宇迪老师将用接地气的方式讲解复杂算法问题,以实战为导向,基于真实数据集从零开始,带领大家一步步完成整个人工智能项目。

适用人群

人工智能方向准备入门的同学们
课程目录
人工智能概述与K近邻算法实战
开始数学之旅-线性回归算法
经典分类算法-逻辑回归
走进树模型的世界-决策树算法
机器学习中另一种思想-贝叶斯算法
无监督算法-聚类与PCA降维
  • 人工智能入学指南
    11分11秒 2018-11-22  试读
  • 2
    数据集与K近邻算法概述
    12分10秒 2018-11-22  试读
  • 3
    距离定义与求解
    12分36秒 2018-11-22  试读
  • 4
    回归任务评估方法
    12分42秒 2018-11-22 
  • 5
    数据预处理
    13分9秒 2018-11-22 
  • 6
    多变量预测
    11分54秒 2018-11-22 
  • 7
    线性回归任务概述
    17分57秒 2018-11-25 
开始数学之旅-线性回归算法
  • 1
    误差项定义
    11分37秒 2018-11-25 
  • 2
    目标函数推导
    11分56秒 2018-11-25 
  • 3
    梯度下降通俗解释
    11分25秒 2018-11-25 
  • 4
    迭代更新方法
    6分3秒 2018-11-25 
  • 5
    梯度下降策略对比
    7分18秒 2018-11-25 
  • 6
    逻辑回归-sigmoid函数
    6分22秒 2018-11-25 
  • 7
    逻辑回归求解
    13分42秒 2018-11-25 
  • 8
    交易数据分类任务概述
    15分12秒 2018-11-25 
经典分类算法-逻辑回归
  • 1
    下采样方案
    12分0秒 2018-11-28 
  • 2
    评估方法
    10分52秒 2018-11-28 
  • 3
    逻辑回归模型
    16分21秒 2018-11-28 
  • 4
    =混淆矩阵
    9分20秒 2018-11-28 
  • 5
    阈值对结果的影响
    9分32秒 2018-11-28 
  • 6
    过采样方案
    16分4秒 2018-11-28 
走进树模型的世界-决策树算法
  • 1
    决策树算法概述
    13分12秒 2018-12-07 
  • 2
    特征衡量标准-熵
    15分7秒 2018-12-07 
  • 3
    决策树构造实例
    11分56秒 2018-12-07 
  • 4
    决策树剪枝策略
    6分49秒 2018-12-07 
  • 5
    随机森林算法
    10分37秒 2018-12-07 
  • 6
    提升算法
    13分31秒 2018-12-07 
机器学习中另一种思想-贝叶斯算法
  • 1
    贝叶斯算法概述
    8分39秒 2018-12-07 
  • 2
    贝叶斯公式推导
    9分36秒 2018-12-07 
  • 3
    拼写纠错任务
    15分14秒 2018-12-07 
  • 4
    垃圾邮件分类任务
    14分10秒 2019-03-13 
  • 5
    文本数据预处理
    9分35秒 2018-12-07 
  • 6
    文本特征构建与分类
    17分39秒 2018-12-07 
无监督算法-聚类与PCA降维
  • 1
    PCA要完成的任务
    8分48秒 2018-12-23 
  • 2
    方差与协方差的作用
    10分48秒 2018-12-23 
  • 3
    PCA优化目标
    7分23秒 2018-12-23 
  • 4
    PCA实现效果
    9分53秒 2018-12-23 
  • 5
    Kmeans工作原理
    9分59秒 2018-12-23 
  • 6
    Kmenas迭代可视化展示
    7分55秒 2018-12-23 
  • 7
    DBSCAN算法实战
    23分20秒 2018-12-24