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機器學習
2033內容??
關注
涵蓋機器學習相關算法知識、開發工具、解決方案與應用場景。
文章
課程
共 258 條
Mathematica軟件科學計算教程
Mathematica軟件科學計算教程
在下三文魚 · 31課時 · 434人學習
觀看使用說明
Mathematica基本概述
Mathematica基本界面介紹
Mathematica基本語法介紹
機器學習-決策樹&集成學習
機器學習-決策樹&集成學習
大頭娃 · 18課時 · 5747人學習
課程介紹與資源下載
什么是信息熵
決策樹極簡案例
numpy手寫決策樹_上
機器學習-聚類&貝葉斯算法
機器學習-聚類&貝葉斯算法
大頭娃 · 18課時 · 5385人學習
課程介紹與資源下載
大數據與小數據
聯合概率與條件概率
精確率、召回率
博士講授人工智能之機器學習-線性回歸-梯度下降算法教程
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猿課教育 · 26課時 · 89人學習
1 緒論
2 數學基礎
3 機器學習基礎
1 科學計算庫Numpy
【浙大博士/哈佛博后云博士】深度學習與AI大模型技術之機器學習原理與實踐
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云博士 · 357課時 · 2247人學習
【必看】課程綜述
AI中數學-范數-歐式距離
更多范數
特征分解1-基本概念
Python數據分析與科學計算數據可視化篇:Matplotlib和Seaborn
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關東升 · 45課時 · 6573人學習
課程介紹
學習數據可視化前置知識點
Python數據可視化庫
課后練習
線性代數的本質與機器學習-專為程序員設計的線性代數課程
線性代數的本質與機器學習-專為程序員設計的線性代數課程
橙子 · 36課時 · 268人學習
線性代數的研究內容和學習誤區
線性代數有什么用
對向量的再認識
向量的線性組合與張成的空間
機器學習瘋狂入門(1):相似性算法篇
機器學習瘋狂入門(1):相似性算法篇
沈逸 · 7課時 · 547人學習
用戶相似性、向量、四維空間和鬼、余弦相似性入門
用戶口味計算、修正的余弦相似性、利用sklearn實現
用戶消費能力計算、歐氏距離的使用場景、利用sklearn實現
跨商品類別用戶消費能力計算、標準化的歐氏距離的使用場景
機器學習入門與中級——數學原理到百例代碼演示
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張威 · 23課時 · 600人學習
2
預處理介紹
標準化預處理
非線性轉化
[老湯-人工智能]機器學習一之數學基礎
[老湯-人工智能]機器學習一之數學基礎
老湯 · 18課時 · 2707人學習
章節內容
無窮和極限
導數
可導函數求導
[老湯-人工智能]機器學習十一之Spark推薦系統
[老湯-人工智能]機器學習十一之Spark推薦系統
老湯 · 20課時 · 4239人學習
推薦系統概述
基于內容的推薦算法
CF和核心概念
User-Based_CF和Item-Based_CF
基于R語言的機器學習算法和案例詳解
基于R語言的機器學習算法和案例詳解
陳建平 · 15課時 · 1820人學習
購物籃分析概述
購物籃分析原理
購物籃分析數據準備
購物籃分析案例
[老湯-人工智能]機器學習七之決策樹算法視頻課程
[老湯-人工智能]機器學習七之決策樹算法視頻課程
老湯 · 13課時 · 1991人學習
決策樹感官認識
構建決策樹的過程
信息熵
信息增益
人工智能基礎入門
人工智能基礎入門
唐宇迪 · 45課時 · 1618人學習
編程語言的選擇
方向與前景概述
解決方案與論文的價值
機器學習與深度學習
[老湯-人工智能]機器學習六之Spark項目實戰一
[老湯-人工智能]機器學習六之Spark項目實戰一
老湯 · 31課時 · 1922人學習
老湯大數據課程體系介紹
數據源說明
具體預測業務
介紹Spark mllib中的線性回歸
人工智能系列機器學習-詳解三種樸素貝葉斯【數學原理+入門實戰】
人工智能系列機器學習-詳解三種樸素貝葉斯【數學原理+入門實戰】
零壹 · 12課時 · 251人學習
簡單介紹
隨機變量(連續型、離散型)
事件(獨立、互斥、對立)
概率分布之高斯分布詳解
[老湯-人工智能]機器學習八之Spark項目實戰二
[老湯-人工智能]機器學習八之Spark項目實戰二
老湯 · 32課時 · 798人學習
老湯大數據課程體系介紹
回顧決策樹
信息增益的計算
參數maxBins含義
[老湯-人工智能]機器學習十之Spark項目實戰三
[老湯-人工智能]機器學習十之Spark項目實戰三
老湯 · 20課時 · 900人學習
老湯大數據課程體系介紹
項目要達到的效果
Spark中的KMeans實現
項目架構
google技術團隊帶你用golang實踐機器學習
google技術團隊帶你用golang實踐機器學習
尹成 · 86課時 · 5462人學習
機器學習原理.
深度學習原理.
1機器學習與推薦引擎的介紹
2機器學習-內存keyvalue緩存系統
編程高手尹成帶你用python大戰機器學習
編程高手尹成帶你用python大戰機器學習
尹成 · 143課時 · 4922人學習
1scikitlearn安裝與配置
2KNN預測男女
3KNN測試自帶數據評分對比以及繪圖
4KNN用于分類
數據分析與機器學習基礎
數據分析與機器學習基礎
機械工業出版社華章IT · 46課時 · 889人學習
課程開篇介紹
模塊一:引言
第一課:大數據分析概述-學習目標
1.1理解什么是大數據分析以及為什么應該關注它
大白話SVM算法課程-從此不再懼怕SVM
大白話SVM算法課程-從此不再懼怕SVM
L先生智能課堂 · 26課時 · 512人學習
SVM課程大綱
SVM之回顧梯度下降原理
SVM之回顧有約束的最優化問題-等式約束條件
SVM之回顧有約束的最優化問題-KKT幾何解釋
基于SciKit的機器學習視頻教程(職場進階系列)
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機械工業出版社華章IT · 63課時 · 164人學習
0.0簡介
1.0什么是機器學習學習目標
1.1安裝
1.2了解ML庫
Python基礎視頻課程(一)
Python基礎視頻課程(一)
機械工業出版社華章IT · 76課時 · 22人學習
簡介
預備課程
0.1獲得代碼
0.2示例文件夾結構
Python技術基礎視頻教程(二)
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機械工業出版社華章IT · 105課時 · 4人學習
簡介
列表
自測練習
元組
數據挖掘基礎及實戰應用
數據挖掘基礎及實戰應用
TIGT · 11課時 · 124人學習
數據挖掘概述
數據挖掘的工具
數據挖掘的類型
數據挖掘的模式
AI小天才:讓你輕松掌握機器學習
AI小天才:讓你輕松掌握機器學習
張同樂 · 43課時 · 1487人學習
AI小天才課程介紹
掌握未來的關鍵技能:機器學習解密與類型深度探索
解密數據集類型、泛化和特征矩陣的神奇力量
游戲化學習:玩轉線性回歸(斜線狐貍)基本原理
數據科學訓練營之五:機器學習(英文版)
數據科學訓練營之五:機器學習(英文版)
EduFancy · 68課時 · 1346人學習
回歸分析概覽
線性回歸模型
相關與回歸
線性回歸模型的幾何表示
數據科學訓練營之五:機器學習(中文版)
數據科學訓練營之五:機器學習(中文版)
EduFancy · 67課時 · 930人學習
回歸分析概覽
線性回歸模型
相關與回歸
線性回歸模型的幾何表示
機器學習瘋狂入門(2):樸素貝葉斯文本分類 視頻課程
機器學習瘋狂入門(2):樸素貝葉斯文本分類 視頻課程
沈逸 · 6課時 · 752人學習
tf-idf入門、提取文本**關鍵字、文本分詞
貝葉斯公式入門理解、計算Java程序員的比例、垃圾郵件的判斷
樸素貝葉斯分類入門理解:判斷我們到底要不要跳槽
套路學習:實現最簡單樸素貝葉斯文本分類(多項式模型)
人工智能機器學習之人臉識別系統(Python3.7 )
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猿課教育 · 18課時 · 4182人學習
1 人工智能基本概念
2 人工智能的核心——機器學習
3 機器學習的分類
4 人臉識別基本步驟
QQ瀏覽器視頻搜索中的多模態技術
QQ瀏覽器視頻搜索中的多模態技術
WOT全球技術大會 · 2課時 · 921人學習
WOT全球技術創新大會-深圳站
QQ瀏覽器視頻搜索中的多模態技術
【網易云】如何快速搭建LLM生產級應用
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WOT全球技術大會 · 2課時 · 623人學習
WOT全球技術創新大會-深圳站
如何快速搭建LLM生產級應用
AI大模型時代的業務架構智能化轉型
AI大模型時代的業務架構智能化轉型
WOT全球技術大會 · 1課時 · 0人學習
AI大模型時代的業務架構智能化轉型
機器學習算法原理推導及實戰
機器學習算法原理推導及實戰
TIGT · 35課時 · 9027人學習
Numpy數組的基本概念
Numpy數組和列表的對比
Numpy數組的廣播機制
Numpy數組的創建方式
機器學習項目課:基于Django的中文文本分類系統
機器學習項目課:基于Django的中文文本分類系統
TIGT · 40課時 · 2090人學習
Django概述和工程創建及啟動
Django項目的啟動和運行
Django項目的工程搭建及流程
第一個頁面的顯示
線性代數-人工智能數學基礎
線性代數-人工智能數學基礎
靜學社 · 42課時 · 2674人學習
向量(上)
向量(下)
向量加法和標量乘法
線性組合、仿射組合和凸組合
概率論-人工智能數學基礎
概率論-人工智能數學基礎
靜學社 · 58課時 · 1958人學習
簡單事件和樣本空間
什么是概率
概率的計算
計算概率的步驟
機器學習與AI實戰精講
機器學習與AI實戰精講
機械工業出版社華章IT · 108課時 · 1553人學習
課程開篇介紹 機器學習、AI與Python及Jupyter
Python基礎知識介紹數據科學編碼 學習目標
使用IPython、Jupyter和Python REPL
編寫過程性語句
基于spark的機器學習項目實戰
基于spark的機器學習項目實戰
一個掃地僧 · 63課時 · 62人學習
項目介紹以及在本課程中能學到什么東西、如何應用到實際項目
scala和IDE的安裝以及使用以及maven插件的安裝
Centos環境準備
Scala基礎知識講解
機器學習算法實戰和應用
機器學習算法實戰和應用
TIGT · 42課時 · 843人學習
高等數學基礎
線性回歸的介紹
單變量線性回歸的實現
薪資預測的單變量線性回歸
億級用戶移動分析平臺用戶人口屬性預測(人工智能真實案例)
億級用戶移動分析平臺用戶人口屬性預測(人工智能真實案例)
Jack Qian · 10課時 · 333人學習
項目背景介紹
數據集介紹
算法架構設計
如何加載百萬條海量數據
【2020新版更新】人工智能-機器學習實戰視頻課程( 上篇)
【2020新版更新】人工智能-機器學習實戰視頻課程( 上篇)
唐宇迪 · 92課時 · 310896人學習
系列課程環境配置
人工智能入門指南與學習路線
回歸問題概述
誤差項定義
深入淺出~自然語言處理視頻課程
深入淺出~自然語言處理視頻課程
極客 · 25課時 · 821人學習
課程介紹
NLP的定義
NLP相關名詞解釋
中文分詞
Python人工智能訓練營
Python人工智能訓練營
TIGT · 68課時 · 30075人學習
Python基礎入門
Python開發環境介紹
Python環境安裝及第一個程序
Python程序設計基礎
基于的Python數據科學和挖掘課程
基于的Python數據科學和挖掘課程
陳建平 · 18課時 · 379人學習
認識數據分析
學習 Jupyter Notebook 常用功能
學習 NumPy 數組對象 ndarray
使用Jupyter Notebook實際動手數組例子操作
大數據——機器學習視頻課程( 下篇 )
大數據——機器學習視頻課程( 下篇 )
唐宇迪 · 68課時 · 105282人學習
支持向量機要解決的問題
距離與數據定義
目標函數
目標函數求解
【人工智能】機器學習零基礎需學
【人工智能】機器學習零基礎需學
李文哲 · 25課時 · 536人學習
什么是機器學習
監督學習和非監督學習
sklearn的使用-01
sklearn的使用 02
【機器學習】邏輯回歸模型與梯度下降法
【機器學習】邏輯回歸模型與梯度下降法
李文哲 · 9課時 · 304人學習
任務1: 邏輯回歸介紹
任務2: 邏輯回歸是線性分類器
任務3: 邏輯回歸的目標函數
任務4: 梯度下降法
看動畫入門 AI 機器學習
看動畫入門 AI 機器學習
Shawn · 32課時 · 386人學習
簡介
決策樹
樸素貝葉斯
梯度下降
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