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【快班】左飛的機器學習十八般算法武藝詳解
此課程所屬 【數據分析師專業方向】專業,報名專業套餐,可享受0元學習特惠!點擊了解詳情
隨報隨學 共10課 ★★★
開課時間 課程周期 難易度
招生中

立即報名
Python 算法 基礎 機器學習 數據挖掘 原理
課程介紹
在2006年12月召開的 IEEE 數據挖掘國際會議ICDM上,與會的各位專家選出了當時的十大數據挖掘算法(top 10 data mining algorithms)。本課程以此為主線,詳細介紹了當前數據挖掘及機器學習領域的十余個經典算法。其中既包括原有列表中的經典算法,亦引進和涵蓋了當前應用和研究較為廣泛的流行算法。這些內容可作為包括自然語言處理、計算機視覺和數據分析等內容的基礎,對于研究和深入理解算法原理為非常必要之基礎。
        本課程注重算法原理的介紹,注重數學上的推導和解釋,以期令人知其然更知其所以然。演示用之例子涉及Python(含scikit-learn包)、R、Matlab和Weka等多種數據挖掘環境,并以Python為主。算例講求短小精悍,注重提升學員的基礎能力,為后續深入研究和實戰做足準備。
課程大綱
第一課:概述與工具介紹、機器學習模型、機器學習的路線圖、Python(含Scikit-learn)、R、MATLAB、Weka
第二課:線性回歸、多元回歸、多項式回歸、非線性回歸(含倒數模型、對數模型等)、多重共線性、R及Python回歸實例
第三課:嶺回歸與LASSO、過擬合與正則化、TensorFlow初步、邏輯回歸、分類任務及其評價(Accuracy, Precison, Recall, F1-Score)、基于Python的鳶尾花分類器實例
第四課:最大熵模型(Softmax)、感知機算法、TensorFlow手寫數字識別實例
第五課:支持向量機(凸優化及KKT條件)、VC維、Python及MATLAB鳶尾花分類實例
第六課:聚類算法之k-means、k-median與期望最大化算法(EM)、Python及R聚類實例
第七課:密度聚類DBSCAN、kNN(含kd-tree、quad-tree)、Python及MATLAB實例
第八課:決策樹1(Hunt, ID3)、Gini Index、信息增益、分類誤差
第九課:決策樹2(C4.5,CART)、Weka的使用
第十課:隨機森林、Bootstrap與AdaBoost、Python及Weka實例(Kaggle實戰)
授課講師
左飛老師
留美博士,中山大學經濟學碩士(金融學專業)。參與包括國家社科基金在內的多項研究課題,曾受邀于中華發展經濟學年會做平行論壇報告。CSDN知名博主、博客專家和2016年度“博客之星”榮稱獲得者。同時擁有多年電信行業工作經歷。

技術作家,曾獲2012年度最受讀者喜愛的IT作者獎,著有《R語言實戰:機器學習與數據分析》、《算法之美》、《圖像處理中的數學修煉》等書,其中兩部著作繁體版在中國臺灣地區發行。

優秀譯者,曾榮獲電子工業出版社創始三十周年優秀作譯者獎,翻譯出版過包括兩屆Jolt震撼大獎獲獎作品和超級暢銷書《編碼》在內的多部計算機領域的經典著作。
課程環境

Python或 Matlab了解其一即可。沒有特別的語言基礎要求,因為知道為什么,你才能知道如何調參數。而我們更關心為什么!

隨著課程的進行我們會引導讀者配置必要的數據分析環境。

授課對象

對于數據挖掘、機器學習感興趣,喜歡刨根問底,不滿足于只會調用函數,對了解算法原理有興趣的同學。

對于未來希望從事數據挖掘、機器學習相關工作的學生,對于希望投身(或轉行)至AI領域的從業者,但苦于基礎太差、或者無從下手,缺乏實戰經驗的人員。

目標學員若有一定微積分、概率論基礎更佳。

收獲預期

掌握經典的數據挖掘、機器算法原理,做到知其然更知其所以然

可以使用至少一種工具解決實際問題,拒絕再做門外漢

為后續包括NLPCV等在內的領域進行深入研究奠定基礎

課程學費
學費:400元(固定學費:300元 + 逆向學費:100元)
新穎的課程收費形式:“逆向收費”約等于免費學習,課程收取300元固定收費 + 100元逆向學費,學習圓滿則全額獎勵返還給學員!
特別說明如下
本門課程本來打算完全免費,某位大神曾經說過“成功就是正確的方向再加上適度的壓力”。考慮到講師本身要付出巨大的勞動,為了防止一些朋友在學習途中半途而廢,浪費了講師的付出,為此我們計劃模仿某些健身課程,使用“逆向收費”的方法。 在 報名時每位報名者收取400元,其中300元為固定 收費,另外100元是暫存學費,即如果學員能完成全部課程要求,包括完成全部的書面作業,則100元全款退回。如果學員未能堅持到完全所有的學習計劃任務,則會被扣款。期望這種方式可以轉化為大家強烈的學習愿望和驅動力!
課程授課方式

1、 學習方式:老師發布教學資料、教材,幻燈片和視頻,學員通過網絡下載學習。同時通過論壇互動中老師對學員進行指導及學員之間相互交流。

2、 學習作業:每課均有布置課后作業,學員完成書面作業后則可進入下一課學習。

3、 老師輔導:通過論壇站內信及郵件等多種方式與老師進行一對一互動。

4、 完成課程:最后一課作業交納后,老師完成作業批改,即可完成課程并取回相應剩余的逆向學費。

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