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课程背景：: ]5 U* g5 }2 }/ n
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% ^
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课程研发环境：
# S |+ k1 J. @2 v 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
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' {2 Y7 p! {. ~ @开发工具: ]8 e# ?; [) F) R# \: `! c3 z! O5 ?& f$ [9 k/ r3 _
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课程简介： q6 ?: T8 G2 E- l9 d
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/ n% D5 k: p# c c
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。( i6 v' A5 [; O# k: G& J3 k
8 p8 Z1 C1 s0 o2 Q! S5 D" Q F课程目录：. Q- E( E8 D6 S. ~ e0 L+ t6 m9 a) [$ b# j
第一章 机器学的任务和方法1-2.mp43 U5 Y. f5 ]7 u
# n/ [. |2 i+ Z+ v- }% z 第二章 Python语言基础1-6.mp4
' h' |/ r0 @! x) m- q 第二章 Python语言基础7-13.mp4& n" m; Z2 D6 E5 U5 ]- N; H' T& m4 p
第三章 分类算法介绍1.mp4
/ }9 p; Q2 f& L2 Q 第四章 k-临近算法1-7.mp47 Y: E2 p. r2 K& a; `( T4 @% \- `1 N( X# h1 _2 X; K3 r* |
第五章 决策树1-5.mp42 U! U- P2 D- _2 L) w) V2 j
第六章 基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯1-6.mp4
/ g4 Z9 s4 ^- Y8 E 第七章 Logistic回归1-6.mp4
9 e: B; v$ y I/ B: {" p 第八章 支持向量机1-8.mp4& t6 ?8 d3 G9 P u2 y
$ C3 c1 G6 d* w* K" l- S& f( o+ W 第九章 利用AdaBoost元算法提高分类性能1-5.mp4; o$ B5 h, G$ X6 ?
第十章 利用回归预测数值型数据1-5.mp49 b3 L1 R0 A% X% }4 x5 V0 w
第十一章 树回归1-3.mp4$ t: m" G9 a: O$ n$ i) [
第十二章 无监督学习1.mp4
% Q' q/ v; {! M) O, r+ s 第十三章 利用K-均值聚类算法对未标注数据分组1-2.mp4 ^( o6 Y6 @: ^% h( J/ q
第十四章 使用Apriori算法进行关联分析1-3.mp4& G4 ?$ T% G+ t; C3 I3 L1 E5 {' d9 v, K6 M. r8 }, A
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 c9 p& q$ L3 H0 g: n$ i1 y
第十六章 利用PCA来简化数据1-2.mp4: y8 F) b" d4 Z
第十七章 利用SVD简化数据1-3.mp4$ v g/ H3 Y4 Y1 i* m+ i5 q- X D% U B2 Q* B" s4 V
第十八章 大数据与MapReduce1.mp4! [& s# d1 X) B, a
: g0 z3 C7 g% ]$ \( D 第十九章 学习总结.mp4. E# y; `/ p/ Q5 d1 Y
资料包& @9 T5 E' [2 e" q8 e: p
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资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见
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发表于 2022-6-14 18:57:01
