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零基础实战机器学习(Python语言、算法、Numpy库、MatplotLib) 2017年 9 i* _7 @8 Y$ U* a3 V# J1 j) V
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。
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. d8 S5 U( p8 A; s" E8 G; b1. 课程研发环境4 g8 Q8 \) }) @ m( I+ M a- p
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本课程的代码实现是基于Python语言，用到Numpy库和MatplotLib.' h: P M+ T9 @7 H1 @/ N
8 n, h' G6 J# ]+ H开发工具: Python win;
( p) p7 f3 e' Q1 g0 e, e0 Q2 n1 K; u/ D: J i
' ?1 F$ U3 E6 }9 k" i2. 内容简介0 r" h" F- t g
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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。
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/ m. _' S( y0 z) z& R) m% t5 B- d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。. o) Z& W8 |7 I0 ]% p( z, R
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) x3 D. {+ E2 `4 {; g5 y- a* n1 \老王：16年软件发工作经历，2年知名软件培训机构专职讲师经历、曾任项目经理、教学主管多年，在Window系统、移动平台的应用软件研发、人工智能的应用领域有很深的造诣。
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8 n: f! U, ?/ o8 R' I) [) |& ` {第一章 机器学的任务和方法1-2.mp4
( E3 d/ x/ |; ]. @7 G% \; z% z% q/ Y第二章 Python语言基础1-6.mp4
; G! u9 x Z* k A0 t5 M第二章 Python语言基础7-13.mp4
7 x8 t2 o/ ~$ K6 L第三章 分类算法介绍1.mp4! T. f' z- x+ D3 `# @( r$ t [8 h
第四章 k-临近算法1-7.mp4
7 d/ U. W; a# F+ {/ _- d第五章 决策树1-5.mp4( Q/ W' F) k) K. k+ y, f
第六章 基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯1-6.mp4. r" d& M. ]7 O8 @2 N
第七章 Logistic回归1-6.mp4
% p; W% N! [3 }" l! a第八章 支持向量机1-8.mp4
5 f( }: w* ^2 ?: N4 f第九章 利用AdaBoost元算法提高分类性能1-5.mp4$ I$ z: T( X9 p8 E* |
第十章 利用回归预测数值型数据1-5.mp4
% q3 |: F% m' B: X$ @第十一章 树回归1-3.mp45 H9 Z' q. j* n, {1 i3 K% a
第十二章 无监督学习1.mp4
- T" E' I9 v! @; _5 v5 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
4 z+ h+ h+ v: x& O1 f4 i, L0 B第十四章 使用Apriori算法进行关联分析1-3.mp4: a6 L9 d& x, o
第十五章 使用FP-growth算法来高效发现频分项集1-3.mp49 j" r! O, A) B, Q( U* |
第十六章 利用PCA来简化数据1-2.mp4
" _6 q0 M' T1 O2 o第十七章 利用SVD简化数据1-3.mp4
& x; k* i/ {. c% V* t第十八章 大数据与MapReduce1.mp4
* G8 X2 U1 q' N第十九章 学习总结.mp4* O# l+ a- u; s5 j* Q/ V6 z) h! j" T- ]
资料包
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