機器學(xué)習(xí)A-Z AI、Python和MLOps
MP4|視頻：h2641280x720|音頻：AAC，44.1 KHz，2信道
類型：電子學(xué)習(xí)|語言：英語|持續(xù)時間：17講（7小時44米）|大小：4.2 GB
通過包括統(tǒng)計學(xué)等基本主題的綜合課程學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)。
你將學(xué)到什么
知道為每種類型的問題選擇哪種機器學(xué)習(xí)模型
進(jìn)行強有力的分析
對許多機器學(xué)習(xí)模型有很強的直覺
掌握Python和R上的機器學(xué)習(xí)
要求
只是一些高中數(shù)學(xué)水平。
描述
對機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域感興趣？那么這門課是給你的！本課程由一位數(shù)據(jù)科學(xué)家和一位機器學(xué)習(xí)專家設(shè)計，因此我們可以分享我們的知識，并以簡單的方式幫助您學(xué)習(xí)復(fù)雜的理論、算法和編碼庫。全世界有90多萬學(xué)生信任本課程。我們將帶您一步一步走進(jìn)機器學(xué)習(xí)的世界。通過每一個教程，你將發(fā)展新的技能，并提高你對數(shù)據(jù)科學(xué)這一具有挑戰(zhàn)性但利潤豐厚的子領(lǐng)域的理解。這門課程可以通過Python教程或R教程完成，也可以同時完成-Python&；R.選擇你職業(yè)生涯所需的編程語言。這門課程既有趣又令人興奮，同時，我們深入學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)。它的結(jié)構(gòu)如下：第1部分-數(shù)據(jù)預(yù)處理第2部分-回歸：簡單線性回歸、多元線性回歸、多項式回歸、SVR、決策樹回歸、隨機森林回歸第3部分-分類：Logistic回歸、K-NN、SVM、核SVM、樸素貝葉斯、決策樹分類、隨機森林分類第4部分-聚類：K-Means，層次聚類第5部分-關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)：Apriori，Eclat第6部分-強化學(xué)習(xí)：置信上限，Thompson采樣第7部分-自然語言處理：用于NLPP的詞袋模型和算法第8部分-深度學(xué)習(xí)：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)第9部分-降維：PCA，LDA，Kernel PCA第10部分-模型選擇和amp；Boosting：k倍交叉驗證、參數(shù)調(diào)整、網(wǎng)格搜索、XGBoost每個部分內(nèi)部的每個部分都是獨立的。因此，你可以從頭到尾學(xué)習(xí)整個課程，也可以直接跳到任何特定的部分，學(xué)習(xí)你現(xiàn)在的職業(yè)生涯需要什么。此外，該課程還包含了基于現(xiàn)實案例研究的實踐練習(xí)。因此，您不僅將學(xué)習(xí)理論，還將獲得大量構(gòu)建自己模型的實踐。本課程包括Python和R代碼模板，您可以下載這些模板并在自己的項目中使用。
這門課是為誰準(zhǔn)備的
任何對機器學(xué)習(xí)感興趣的人。
任何對編碼不太熟悉，但對機器學(xué)習(xí)感興趣并希望在數(shù)據(jù)集上輕松應(yīng)用它的人。
任何了解機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識的中級人員，包括線性回歸或邏輯回歸等經(jīng)典算法，但希望了解更多信息并探索機器學(xué)習(xí)的所有不同領(lǐng)域。
任何對自己的工作不滿意并想成為數(shù)據(jù)科學(xué)家的人。
至少具備高中數(shù)學(xué)知識并想開始學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)的學(xué)生。
任何對編碼不太熟悉，但對機器學(xué)習(xí)感興趣并希望在數(shù)據(jù)集上輕松應(yīng)用它的人。
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