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人工智能培训_人工智能培训视频教程_python机器学习

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机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域

机器学习基础篇

配置基本的编程环境,熟练使用Python语言 掌握机器学习中的算法及各类库的使用 完成机器学习入门的基础

第一阶段:Python数据分析与建模库

第一节:Python快速入门
第二节:科学计算库Numpy
第三节:数据分析处理库Pandas
第四节:可视化库Matplotlib
第五节:Seaborn可视化库

机器学习提升篇

通过项目实操及案例分析巩固基础知识,并进一步学习机器学习的进阶知识

第二阶段:机器学习经典算法

第一节:回归算法
第二节:决策树与随机森林
第三节:贝叶斯算法
第四节:Xgboost
第五节:支持向量机算法
第六节:时间序列AIRMA模型
第七节:神经网络基础
第八节:神经网络架构
第九节:PCA降维与SVD矩阵分解
第十节:聚类算法
第十一节:推荐系统
第十二节:Word2Vec

机器学习智能篇

学习如何搭建机器神经网络,实现机器中最基础的智能——识别

第三阶段:机器学习案例实战

第一节:使用Python分析科比生涯数据
第二节:案例实战-信用卡欺诈检测
第三节:Python文本数据分析
第四节:Kaggle竞赛案例-泰坦尼克获救预测
第五节:时间序列案例实战
第六节:TensorFlow框架
第七节:MNIST手写字体识别
第八节:Gensim中文词向量建模
第九节:探索性数据分析-赛事数据集分析
第十节:探索性数据分析-农粮数据分析

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