实战 \机器学习实战启蒙

机器学习实战启蒙

难度 初级
时长 9小时
学习人数 303
8.9分
¥ 199.00

机器学习实战启蒙

机器学习实战启蒙
如果说现在是编程的时代,那下一个时代就是机器学习的时代,即便你没有超前于时代,也不能被时代所抛弃,所以,你至少应该入门一下机器学习

只要有Python基础,即可入门机器学习

课程从机器学习最核心的几个模块入手,介绍机器学习的基本原理和方法,不拘泥于繁琐的数学细节,

着重讲述基本的原理,在每个模块的结尾都会用一个实际的案例教你实际应用所学知识,这些案例都有着启蒙性的作用,

学完这些案例以后就可以很容易的举一反三,推广到其他的应用中

机器学习典型模型
回归
分类
聚类和相似度
推荐系统
深度学习

用具体案例通俗易懂的讲解机器学习

课程每章节前半部分讲述机器学习中的具体模型,算法和技术;后半部分配套具体应用案例

预测房价案例

所用知识:回归模型

可应用于股价预测、流量预测等其它案例中

情感分析案例

所用知识:词袋模型,逻辑回归,ROC

可应用于各种评论文本的正负情感分类,新

闻的正负情感分类等其它案例中

维基百科文本分析案例

所用知识:TF-IDF,knn

可应用于文章检索,新闻推荐等其它案例中

音乐推荐系统

所用知识:协同过滤

可应用于电商推荐系统 ,其它各类自动推荐

系统等其它案例中

图像检索案例

所用知识:深度特征,迁移学习

可应用于图像识别(图像分类,图像聚类)

等其它案例中

选用更易用的开发工具

GraphLab Create
- 对于算法的封装更好
- 更容易使用
- 可以更加方便的推广到海量数据
- 更有利于数据可视化
jupyter notebook
- 一次运行, 多次阅读,保存运行结果
- 交互式编程, 边看边写
- 可以添加各种元素
(比如图片,视频, 链接, 文档,比代码注释要好看)

机器学习的开发流程

理解需求
>
选择模型
>
构建模型
>
应用模型

学员专享增值服务

问答专区

讲师集中答疑

关于课程的问题都可在问答区随时提问,

讲师会进行集中答疑

源码开放

整套代码下载

课程案例代码完全开放给你,你可以根

据所学知识,自行修改、优化

素材开放

供你练习使用

课程中所有案例所使用的素材、数据,

将开放给你,供你练习使用

从今天起,你可以入门或转型机器学习了

关于机器学习的前景,相信你一定了解过,如果你处于机器学习的入门阶段或入门到实战的过渡阶段,那这门课程非常适合你完成本课程的学习,你能够掌握最常用的机器学习原理和算法,可以自己实际动手建模解决实际的机器学习问题,成功的入门机器学习,或从其它方向转型到机器学习

技术储备要求

掌握Python基础即可

知名500强通讯企业数据专家

扬帆远航

多年来带领数据挖掘团队给全世界范围内著名运营商提供大数据解决方案,作为一个带领拥有几十人团队成功完成多个全球项目的leader,他一直在坚持着技术导向,利用他的技术和经验一次次的帮助客户解决了他们所遇到的实际问题

在工作中,他带领的团队处理、挖掘和分析每天数以TB计的数据,非常了解当今用途最广泛的数据挖掘,机器学习和数理统计方法,有着多年熟练应用各种数据挖掘平台工具和数理统计包(例如R,python和Spark)的经验

来吧,向机器学习迈进吧!

环境参数

  • 技术语言 Python2.7
  • 工具 GraphLab-Create
  • 开发系统 Windows/Linux/MAC
  • IDE Jupyter Notebook
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