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课程背景：
7 L( p5 j8 a6 i& C9 P+ _; ? 机器学习作为人工智能的一部分，已经应用于很多领域，远超过人们的想象，垃圾邮件的过滤，在线广告的推荐系统，还有目前发展飞快的物体识别、人脸识别和语音识别的发展，都是机器学习的应用的成果。机器学习在改善商业决策、提高生产率、检测疾病、预测天气等方面都有非常大的应用前景。5 w( p1 g7 t- c% ^& j7 U3 E$ `4 s8 ~1 k& {9 p/ J }
9 c$ G% z. B8 Z课程研发环境：; D; j9 i6 P2 E3 }- O' O
本课程的代码实现是基于Python语言，用到Numpy库和MatplotLib.& E" }7 O# n4 B" f2 b4 _; N2 G
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开发工具: ]8 e# ?; [) F) R# \: `! c3 z! O
( [6 Y9 c- X l! H Python win: T! C3 `* U3 @" c8 K
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7 ], n" t6 X5 J- \7 D课程简介：* y& v7 A2 C0 G* y- y
本教程系统的介绍了机器学习的目的和方法。并且针对每一种常用的方法进行了详细的解析，用实例来说明具体的实现，学生可以跟着一步步完成。在面对现实的问题的时候，可以找到非常可靠的参照。本课程在最开始讲解了Python语言的基础知识，以保证后面的课程中可以顺利进行。更多的Python语言的知识，需要学员自己去找更多的资料进行学习。 f7 s/ a, D- E2 K( E3 u
' @7 F- I& e( }- ^% d. K) { 本课程主要讲述了两大类机器学习的方法：有监督学习和无监督学习，其中有监督学习里面，又分为分类和预测数值型数据。这些算法都是基础的算法。这样可以降低学习的难度，容易理解机器学习思路和实现的过程。
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+ b( X- A7 W" L# M- `3 t课程目录：. Q- E( E8 D6 S& e* M' W# f5 [; l
第一章 机器学的任务和方法1-2.mp43 U5 Y. f5 ]7 u R" b- m" T, L- L' t: `
第二章 Python语言基础1-6.mp4
: E" m q9 q0 I8 T 第二章 Python语言基础7-13.mp4& n" m; Z2 D6 E
* t+ a0 R) [* J$ e% j) n1 u& I: d2 J 第三章 分类算法介绍1.mp4
5 E* F1 M6 E0 V( W' E K/ W 第四章 k-临近算法1-7.mp47 Y: E2 p. r2 K& a; `( T4 @: ~, _; l! w) b2 i' G
第五章 决策树1-5.mp4
) y) @5 O& _2 v' T) A' f1 z 第六章 基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯1-6.mp4
+ k" X5 V7 u( g6 P+ I 第七章 Logistic回归1-6.mp4+ k6 o& v8 E% w# j# F, ]* G; w E
第八章 支持向量机1-8.mp4& t6 ?8 d3 G9 P u2 y! q, ~! T0 d3 q' _0 m+ B
第九章 利用AdaBoost元算法提高分类性能1-5.mp4
" x8 u; R% f Y4 Z. W9 c6 M# n1 b2 X# S. [ 第十章 利用回归预测数值型数据1-5.mp4
; K0 a5 M$ v9 s: u$ | 第十一章 树回归1-3.mp4
6 O' }7 S q1 }" C1 y0 v4 s m 第十二章 无监督学习1.mp4) x7 F& |; l6 r: t( ^0 v. h
第十三章 利用K-均值聚类算法对未标注数据分组1-2.mp4
/ C4 y% o. k& u 第十四章 使用Apriori算法进行关联分析1-3.mp4& G4 ?$ T% G+ t; C3 I3 L
+ P/ U' x) O1 U/ J5 S: X7 l 第十五章 使用FP-growth算法来高效发现频分项集1-3.mp4 m. L! Z- k/ K3 c
3 G- D5 Y& R! Y2 O 第十六章 利用PCA来简化数据1-2.mp43 k! D& m& i2 ~9 K: w" g0 h( A
第十七章 利用SVD简化数据1-3.mp4$ v g/ H3 Y4 Y1 i* m+ i5 q
Q9 `7 q9 X9 U- s9 m 第十八章 大数据与MapReduce1.mp4! [& s# d1 X) B, a/ v3 H. X3 n! O& k
第十九章 学习总结.mp47 W* |" j; g3 ~
资料包
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发表于 2022-6-14 18:57:01
