机器学习从理论到实践
机器学习从理论到实践
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    初级
机器学习从理论到实践
价格: 9800.00元
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讲师:博学高级讲师  | 开课时间:12月10日 09:00
上课地点: 杭州市文三路252号伟星大厦19楼
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课程介绍

人工智能与机器学习

1.人工智能应用发展概述

2.python入门

3.numpy学习

4.matplotlib学习

5.机器学习基础理论

 

KNN算法和决策树算法理论与实战

6.KNN算法介绍

7.python实现knn算法

8.sklearn实现knn算法完成iris数据集分类

 

回归算法理论与实战:

1.一元线性回归

2.代价函数

3.梯度下降法

4.使用梯度下降法实现一元线性回归

5.标准方程法

6.使用sklearn实现一元线性回归

7.多元线性回归

8.使用sklearn实现多元线性回归

9.特征缩放,交叉验证法

10.过拟合正则化

11.岭回归

12.sklearn实现岭回归

13.LASSO回归

14.sklearn实现LASSO回归

 

逻辑回归理论与实战:

1.逻辑回归

2.正确率,召回率,F1指标

3.sklearn实现逻辑回归

4.sklearn实现非线性逻辑回归

  

神经网络算法理论与实战:

5.神经网络基本原理

6.单层感知器程序 

7.线性神经网络 

8.激活函数,损失函数和梯度下降法

9.BP神经网络介绍

10.BP神经网络解决异或问题

11.sklearn-BP神经网络解决手写数字识别

 

决策树算法理论与实战:

1.决策树-信息熵,ID3,C4.5算法介绍

2.sklearn实现决策树

3.决策树-CART算法

4.CART算法实践

5.决策树解决线性二分类问题

6.决策树解决非线性二分类问题

7.回归树应用

  

集成学习算法理论与实战:

8.Bagging介绍与使用

9.随机森林介绍与使用

10.Adaboost介绍与使用

11.Stacking和Voting介绍与使用

 

聚类算法理论与实战:

1.k-means算法原理

2.k-means算法实现

3.DBSCAN算法原理

4.DBSCAN算法实现

 

SVM算法理论与实战:

1.SVM算法原理

2.SVM实现人脸识别

 

授课教师

微软Technet讲师,微软MVP,有丰富的虚拟化项目实战经验。

博学教育致力于国内IT领域o2o教育,有丰富的教学和实战经验

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