【小象学院】机器学习入门到实践

发布时间：2024-11-17

发布者：

浅吟时光

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资源介绍

【小象学院】诚意呈现《机器学习入门到实践》课程，全面覆盖机器学习核心概念与应用实践。课程内容从基础的数学知识，如矩阵和线性代数、概率论与贝叶斯先验，到机器学习的关键技术，包括决策树、随机森林、支持向量机（SVM）、聚类、隐马尔可夫模型（HMM）和主题模型等，逐一深入讲解。每一部分不仅有理论知识，还包含丰富的实践案例，如EM算法实践、提升实践、SVM实践、HMM实践和回归实践等，帮助学员动手实践，巩固学习效果。课程还包括线下课程的实录，让学员感受线下课堂的氛围。从Pyh基础到Pyh库的使用，再到数据清洗和特征选择，本课程是机器学习入门者的不二选择。

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资源投诉

【小象学院】机器学习入门到实践7.97 GB

8.聚类实践.flv223.61 MB

9.EM算法.flv235.97 MB

20.EM算法实践.flv175.34 MB

22.主题模型实践.flv228.82 MB

24.HMM实践.flv235.35 MB

23.HMM周末线下课.flv192.77 MB

2.主题模型.flv239.77 MB

3.提升实践.flv205.50 MB

5.SVM实践.flv204.84 MB

4.SVM.flv204.30 MB

6.聚类上().flv255.58 MB

2.提升.flv159.00 MB

.决策树和随机森林实践.flv154.16 MB

0.决策树和随机森林.flv653.33 MB

6.聚类上.flv227.02 MB

7.聚类下.flv218.51 MB

03.矩阵和线性代数.flv410.23 MB

0.机器学习与数学分析.flv411.16 MB

02.概率论与贝叶斯先验.flv263.06 MB

.机器学习的代码实践.flv396.84 MB

05.Python库.flv610.01 MB

04.Python基础.flv485.23 MB

09.回归实践.flv207.25 MB

07.回归.flv462.93 MB

08.Logistic回归.flv562.52 MB

06.数据清洗和特征选择.flv538.50 MB

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