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零基础实战机器学习(Python语言、算法、Numpy库、MatplotLib) 2017年
/ T3 O+ V/ o, S: Y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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- Q4 [: n8 X" H2 ]1. 课程研发环境 z' m( Z! h8 q* i# J
$ h& _$ W) r% X/ _* K- C/ y# e, v5 n本课程的代码实现是基于Python语言，用到Numpy库和MatplotLib.9 Z9 E- C: Y- F6 E
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开发工具: Python win;/ Z( d" {+ @4 c' A% i1 {+ M+ U
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2. 内容简介
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, c6 r$ W& a9 ^# v1 Y6 b9 F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。' X& z& H# Y: O2 s, F6 M
& j6 @. J; {' p- t1 g- |- a, Y v4 I% c) _$ X* w5 I+ G
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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6 B, E' o( N4 M+ E& K8 ^/ t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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! u- C T* M& f. V' k第一章 机器学的任务和方法1-2.mp4
9 G* S. U9 K$ R- ?( Q; D第二章 Python语言基础1-6.mp4
9 i) L4 F, k% P! H' @0 f& w第二章 Python语言基础7-13.mp4/ Y( M+ Q, J4 D4 n1 u, g
第三章 分类算法介绍1.mp4% d& t, z+ p* E7 i" v! Q! H) D( I
第四章 k-临近算法1-7.mp4
' s# n: C0 N3 W& s第五章 决策树1-5.mp4
/ C0 W. E$ W7 B( @第六章 基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯1-6.mp4' B; |; _3 W# E# b1 k( y& ?
第七章 Logistic回归1-6.mp4
# w0 j0 e. n2 h第八章 支持向量机1-8.mp4
, |4 @0 M/ E0 T( N第九章 利用AdaBoost元算法提高分类性能1-5.mp48 N* R) ?* O$ r! d6 |3 a, y7 N5 {
第十章 利用回归预测数值型数据1-5.mp4! _1 B0 m0 |7 L6 j9 ~
第十一章 树回归1-3.mp4
2 z& e5 d# @( q4 n3 J+ T第十二章 无监督学习1.mp4; ]+ O! V/ c$ O, 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
5 Z' c4 o% k/ R第十四章 使用Apriori算法进行关联分析1-3.mp4% f) I: X- @8 o2 c! E- f
第十五章 使用FP-growth算法来高效发现频分项集1-3.mp4
* T: j' E2 C }' e. T第十六章 利用PCA来简化数据1-2.mp4
9 m/ X9 w: A5 p) K f第十七章 利用SVD简化数据1-3.mp4
/ I/ E! O% F6 K$ V% E1 {第十八章 大数据与MapReduce1.mp4
. I. J$ X# m% ~ W第十九章 学习总结.mp4% I9 a- m; P# A
资料包& ~/ K" _# _, l& B3 o
7 j, Q0 U. b6 k( s' p2 ~; u5 [8 [下载地址:bru
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