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                  Python機器學習實訓營(原理推導+代碼復現+實驗分析)

                  唐宇迪
                  高校教師 / 培訓機構講師
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                  計算機博士,專注于機器學習與計算機視覺領域,深度學習領域一線實戰講師。在圖像識別領域有著豐富經驗,實現過包括人臉識別,物體識別,關鍵點檢測等多種應用的新算法。 參與多個國家級計算機視覺項目,多年數據領域培訓經驗,豐富的教學講解經驗,出品多套機器學習與深度學習系列課程,課程生動形象,風格通俗易懂。
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                  【課程介紹】

                  Python機器學習實訓營(原理推導+代碼復現+實驗分析)課程旨在幫助同學們在機器學習領域打下堅實基礎。課程注重算法原理講解與數學公式推導并基于Python語言給出完整的代碼實現,從零開始實現每一模塊功能(非調用工具包)通過代碼實例演示算法工作流程與實現方法,基于案例進行實驗分析,算法涉及核心知識點全方位解讀。整體風格通俗易懂,建議同學們在學習過程中先掌握算法原理,基于數學推導公式進行代碼復現與實戰演練。課程提供全部課程所需PPT,數據,代碼。

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                  【課程收益】
                  掌握機器學習經典算法原理推導
                  掌握機器學習算法代碼復現方法
                  掌握機器學習核心知識點應用與對比分析
                  掌握機器學習面試必備技能與應用
                  第一章:線性回歸原理推導
                  第二章:線性回歸代碼實現
                  第三章:模型評估方法
                  第四章:線性回歸實驗分析
                  第五章:邏輯回歸原理推導
                  第六章:邏輯回歸代碼實現
                  第七章:邏輯回歸實驗分析
                  第八章:Kmeans算法原理
                  第九章:DBSCAN算法原理
                  第一十章:Kmeans代碼實現
                  第一十一章:聚類算法實驗分析
                  第一十二章:決策樹原理
                  第一十三章:決策樹代碼實現
                  第一十四章:決策樹實驗分析
                  第一十五章:集成算法原理
                  第一十六章:集成算法實驗分析
                  第一十七章:支持向量機原理推導
                  第一十八章:支持向量機實驗分析
                  第一十九章:神經網絡算法原理
                  第二十章:神經網絡代碼實現
                  第二十一章:貝葉斯算法原理
                  第二十二章:垃圾郵件過濾實例
                  第二十三章:關聯規則實戰分析
                  第二十四章:關聯規則代碼實現
                  第二十五章:詞向量word2vec通俗解讀
                  第二十六章:代碼實現word2vec詞向量模型
                  第二十七章:推薦系統原理分析
                  第二十八章:打造音樂推薦系統
                  第二十九章:主成分分析降維算法原理解讀
                  第三十章:線性判別分析降維算法原理解讀
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