課程介紹
本課程面向各類編程學習者,講解當下流行的機器學習相關的技術和方法,幫助學習者利用Python語言掌握機器學習算法解決一般問題的基本能力,一窺前沿機器學習算法的奧秘。
本課程介紹Python計算生態中廣受歡迎的機器學習算法庫scikit-learn,這些算法在工程、信息、管理、經濟等學科領域具有極其廣泛的應用潛力,被全世界各大科研院所和國際知名公司廣泛采用,包括必修內容和選修內容兩部分。

必修內容包括:
(1)理解機器學習,通過介紹機器學習的基本問題(分類、聚類、回歸、降維)介紹經典算法;
(2)Python第三方庫sklearn(scikit-learn),講解應用機器學習算法快速解決實際問題的方法。
選修內容包括:
(1)講解AlphaGo背后的機器學習原理(強化學習);
(2)游戲對戰實例展示,通過實例展示自主學習的強大魅力。

根據第三方庫內容特點,課程共分6個內容模塊和2個實戰模塊:

模塊1:機器學習基本思想與原理 vs. sklearn庫
模塊2:無監督學習之聚類、算法與用例(sklearn中的K-means、DBSCAN)
模塊3:無監督學習之降維、算法與用例(sklearn中的PCA、NMF)
模塊4:監督學習之分類、算法與用例(sklearn中KNN、樸素貝葉斯、決策樹)
模塊5:監督學習之回歸、算法與用例(sklearn中線性回歸、非線性回顧)
模塊6(實戰):監督學習實現手寫識別實例編寫,算法對比與分析
模塊7(選修):強化學習方法、深度學習
模塊8(選修、實戰):實戰項目:Flappy Bird游戲智能對戰
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steven0143
很清楚;感恩~
2019年03月21日 09:55:54回復|()

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