比啃西瓜书更高效的“机器学习”方法

妖狐艹你老母 2023-06-13 09:47 72阅读 0赞

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相信很多朋友对机器学习算法都有所了解，有尝试学习并利用机器学习算法以及工具做一些AI产品！ 但是仅仅停留在“调包”的阶段。 想去深入理解一些算法的核心内涵却被 XGBoost | GBDT 等算法劝退了！

为了帮助大家扎实机器学习算法基础并熟练应用，重磅推荐一款**交互式机器学习实战课程，** 涵盖**16大机器学习算法**，**20+案例讲解**，**9大项目实操**。

今日开课，限**100个**体验名额

具备Python基础即可学习，课程通过5步教学法，真正的掌握每个算法的核心，每个算法会从原理讲解到实现该的详细算法推导。结合算法在企业中的应用，进行实战练习。

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十六大经典算法

| K-NN最近邻 | 线性回归 | 逻辑回归 |

| 凸优化 | 朴素贝叶斯 | 支持向量机 |

| 决策树 | 随机森林 | GBDT |

| XGBoost | 矩阵分解 | K-Means |

| GMM | 主题模型 | EM | 聚类 | PCA |

20个项目讲解

回归分析身高预测

利用KNN筛选简历

二手车价格预估

量化投资之股票价格预测

预测广告点击率

利用L1正则模拟神经科学中的稀疏性

垃圾邮件分类

员工离职率预测

基于随机森林的疾病分析

利用GBDT解决搜索中的排序问题

人脸识别

基于聚类的消费群分类

内容推荐算法的电影推荐引擎

基于协同过滤算法的音乐推荐引擎

搭建OCR识别引擎

利用聚类算法压缩图片

基于主题模型和SVM的文本分类

问答系统搭建

利用kemel SVM识别医疗图片

利用聚类算法压缩图片

从零搭建方向传播算法

项目作业实操

没有项目练手，看这里！课程里的所涉及的项目，均是针对每个算法的高阶应用来展开的。增强算法掌握的同时，项目的成果可直接应用于工作中。

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学习收获

收获成为出众算法工程师的四大技能

*  **知识**：理解算法背后的原理以及算法之间的内在关联。
 *  **实战**：学会如何把学到的原理应用在实际的工作当中。
 *  **逻辑**：培养举一反三能力，解决问题能力，并提升逻辑思考能力。
 *  **业务**：广泛接触行业中的经典的案例，加深对业务的理解。

适合人群

*  **互联网从业者：**想了解机器学习并在日常工作中加以应用。
 *  **IT从业者：**希望入门机器学习，并且能够把技术应用到自身的AI场景。
 *  **在校学生：**想深入理解机器学习技术、或者之后想从事AI相关的岗位。
 *  **AI从业者：**很喜欢机器学习，也有一定的经验，希望根据业务场景能够在模型上做一些创新、以及有能力自己求解出来；

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**今日开课，限****100个****体验名额**

**试学仅需****8.8****元**

**试学7天时间，四章内容包含**

KNN、 KD树、交叉验证、特征编码、

特征缩放、复杂度分析、降维、

图像识别项目、二手车价格预测项目等

点击下方**阅读原文 或 扫描二维码**

加入《机器学习集训营》

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付款之后请添加班主任微信，

进入专属VIP社群，助教老师辅导。

下面，我来给各位朋友介绍一下这款重磅级产品吧，保证让大家有惊喜。

全新学习体验

**A. 全程手推公式，确保你深入理解算法的核心。**

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**B. 项目源码均有清晰明了的代码注释，看代码都能上瘾！**

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**C. 对话式学习指导，实时检测所学所得。**

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**D. 不需要安装任何环境，完全依赖于云端编程。**

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**E. 项目作业代码审核，老师精心批改，错误纰漏一目了然。**

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**F. 精心录制的视频讲解**

视频内容通俗易懂而且保证简洁性，力求做到极致。用**最低的时间成本学会核心知识点**！下面截取了KNN算法相关的两个短视频（全部课程拥有几百个视频）

样例1：KNN算法中K值对预测的影响

样例2： 构造KD树 (1)

**G. 更多彩蛋等你发现 ...**

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课程大纲

课程内容由**李文哲博士（美国南加州大学AI博士）**亲自操刀设计，目前市面上火爆的

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专业的教研团队

教研团队均是工业界和学术界的专家，具有丰富的教学经验和实战经验。为内容的专业性和前瞻性保驾护航。

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学员的评价

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答疑服务保障

1、每位助教老师均有国内外一线AI企业从业经验，人工智能专业硕士以上学历。在学习中，除了能得到专业的解答，还可以收获超强的人脉资源。找工作内推都不是事！

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2、授课导师+班主任+助教老师全天监督辅导学习，保障每位同学的问题可以及时得到满意的回答。

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我们是谁？我们是一家专注于人工智能领域的在线教育公司，由一群有情怀的硅谷科学家来创办。我们提供专业的AI课程以及每月4-5期的免费AI类公开课。关注此公众号（“贪心科技AI学社”）回复你的问题，均可以得到解答。

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