课程介绍:
机器学习进阶实战课程旨在帮助大家掌握当下热门算法与项目实战工作。算法讲解通俗易懂,并配套丰富的案例实战帮助大家理解与应用。课程以Python为核心工具,基于真实数据集进行实战任务,从零开始进行案例演示,非常适合基础一般的同学。课程还为大家精心准备了多个项目实战内容,这些都可以作为实战经验来准备面试。所有的课程均提供相关课件,数据与代码来方便大家学习。
课程截图:
〖课程目录〗:
- | └──2、Python-机器学习-进阶实战
- | | ├──进阶 不加密
- | | | ├──1 数据特征.mp4 236.06M
- | | | ├──10 HMM隐马尔科夫模型.mp4 117.20M
- | | | ├──11 HMM案例实战.mp4 66.60M
- | | | ├──12 推荐系统.mp4 71.60M
- | | | ├──13 音乐推荐系统实战.mp4 208.37M
- | | | ├──14 基于统计分析的电影推荐.mp4 233.17M
- | | | ├──15 学习曲线.mp4 74.22M
- | | | ├──16 NLP-文本特征方法对比.mp4 140.91M
- | | | ├──17 使用word2vec分类任务.mp4 156.21M
- | | | ├──18 和 19 章.mp4 180.62M
- | | | ├──2 GBDT提升算法.mp4 62.15M
- | | | ├──20 机器学习项目实战-数据处.mp4 195.64M
- | | | ├──20181129_155828.mp4 105.70M
- | | | ├──21 机器学习项目实战-建模与.mp4 154.56M
- | | | ├──3 xgboost-gbdt-lightgbm提.mp4 72.56M
- | | | ├──4 使用lightgbm进行饭店流.mp4 104.96M
- | | | ├──5 人口普查数据集项目实战.mp4 221.09M
- | | | ├──6 降维算法-线性判别分析.mp4 82.51M
- | | | ├──7 贝叶斯优化及其工具包使用.mp4 125.89M
- | | | └──8 贝叶斯优化实战.mp4 93.82M
- | | └──进阶实战资料
- | | | ├──1.数据特征
- | | | ├──10.HMM隐马尔科夫模型
- | | | ├──11.HMM案例实战
- | | | ├──12.推荐系统
- | | | ├──13.音乐推荐系统实战
- | | | ├──14.基于统计分析的电影推荐
- | | | ├──15.学习曲线
- | | | ├──16.NLP-文本特征方法对比
- | | | ├──17.使用word2vec分类任务
- | | | ├──18.Tensorflow自己打造word2vec
- | | | ├──19.制作自己常用工具包
- | | | ├──2.GBDT提升算法
- | | | ├──20.数据处理与特征工程
- | | | ├──3.xgboost-gbdt-lightgbm
- | | | ├──4.使用lightgbm进行饭店流量预测
- | | | ├──5.人口普查数据集项目实战-收入预测
- | | | ├──6.降维算法-线性判别分析
- | | | ├──7.贝叶斯优化及其工具包使用
- | | | ├──8.贝叶斯优化实战
- | | | └──9.EM算法
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