機器學(xué)習(xí)應(yīng)用班全套視頻教程下載

 

 

 

 

課程介紹：

 

此套機器學(xué)習(xí)應(yīng)用班全套視頻教程將從實際案例出發(fā)，呈現(xiàn)真實生產(chǎn)環(huán)境，內(nèi)容包括怎么選特征，怎么處理特征，怎么選模型，怎么評估模型，進而在項目 系統(tǒng) 應(yīng)用的基本框架下，逐一分析：原理 代碼 案例 數(shù)據(jù) 場景 模型 效果 調(diào)參。學(xué)習(xí)者需要一定的編程語言、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、算法基礎(chǔ)。換句話說，本課程不僅讓學(xué)員了解實際BAT工業(yè)界各領(lǐng)域：推薦系統(tǒng)、圖像、CTR預(yù)估、深度學(xué)習(xí)等是怎么運用一些機器學(xué)習(xí)算法的，更讓學(xué)員真正學(xué)會分析數(shù)據(jù)/場景/需求（包括什么場景下用什么最好，哪個最合適 或者說怎么用最合適）、處理特征，從而根據(jù)數(shù)據(jù)/場景/需求/特征選擇合適模型，處理實際機器學(xué)習(xí)問題，最終助力升職加薪。且10次課基本每次課都有原理、有應(yīng)用、有代碼、有案例、有數(shù)據(jù)、有作業(yè)，這是七月在線應(yīng)用類課程的標配。



機器學(xué)習(xí)應(yīng)用班全套視頻教程目錄結(jié)構(gòu)介紹：

 

第一課 機器學(xué)習(xí)中的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
1 必要的微積分、概率統(tǒng)計基礎(chǔ)
2 必要的矩陣、凸優(yōu)化基礎(chǔ)

第二課 隨機森林及其應(yīng)用
決策樹 隨機森林、GBDT、模型評估、ROC、機器學(xué)習(xí)的流程
案例：利用隨機森林進行Kinect手勢判斷

第三課 特征工程與模型調(diào)優(yōu)
內(nèi)容：數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)清洗、特征抽取、特征選擇與融合、模型調(diào)參
目標：掌握實際工程數(shù)據(jù)上的特征處理與特征選擇，及解決實際機器學(xué)習(xí)項目的一般途徑、模式
說明：實際機器學(xué)習(xí)工作中，分析問題、處理數(shù)據(jù)、處理特征占絕大部分工作

第四課 推薦系統(tǒng)
基于內(nèi)容的推薦，協(xié)同過濾，隱語義模型，排序模型
案例：基于用戶打分的電影推薦系統(tǒng)
學(xué)員評價：“推薦系統(tǒng)講了個kaggle比賽案例，從數(shù)據(jù)清洗，特征構(gòu)建，建模~整個流程過了一遍，每一步是什么思路，我個人覺得這種講法非常好。對我比較實用，有個整體的把握。上周的特征工程和模型調(diào)優(yōu)也是受益匪淺”

第五課 從分類到CTR預(yù)估
分類問題與LR, SVM, Random Forest，GBDT;從分類到CTR預(yù)估與排序
案例：電商分類與各種模型融合，CTR預(yù)估
說明：本次課程中最“貴”的一次課，之所以稱為貴，是因為本次課所分享的CTR預(yù)估與排序是Google/baidu等互聯(lián)網(wǎng)公司廣告技術(shù)的重要核心點。

第六課 自然語言處理應(yīng)用基礎(chǔ)
文本的表示，文本分類，樸素貝葉斯，語言模型，HMM介紹，TFIDF
案例：用樸素貝葉斯實現(xiàn)新聞數(shù)據(jù)的自動分類

第七課 深度學(xué)習(xí)在自然語言處理中的應(yīng)用
- 自編碼網(wǎng)絡(luò)：簡單粗暴的文本向量化方法
- 語義網(wǎng)絡(luò)：文本算法在工業(yè)上上的應(yīng)用
- 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：CNN在自然語言處理中的應(yīng)用
案例：從每日新聞中預(yù)測金融市場變化

第八課 圖像檢索
圖像與特征提取，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與圖像特征表示，近似最近鄰
案例：基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和近似最近鄰的圖像檢索
 
第九課 基于深度學(xué)習(xí)模型的物體檢測與識別
內(nèi)容：
1.物體檢測問題介紹與一般流程
2.關(guān)鍵技術(shù)分析（特征提取、目標框提取、NMS等）
3.最新論文選講：從RNN到Faster-RCNN, GNN, FCN等
案例：在PASCAL數(shù)據(jù)庫上訓(xùn)練一個Faster-RCNN模型

第十課 社交網(wǎng)絡(luò)在工業(yè)界的應(yīng)用
互聯(lián)網(wǎng)金融反欺詐介紹
探索社交網(wǎng)絡(luò)算法
案例：社交網(wǎng)絡(luò)算法在金融反欺詐中的應(yīng)用

 

 

 

機器學(xué)習(xí)應(yīng)用班全套視頻教程部分資料截圖展示:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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