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最后三天 | 带打天池大赛和企业级项目+带学《机器学习实战》+(文末重金招募讲师)

CVer • 4 年前 • 573 次点击  

你是不是经常陷于从理论开始研究机器学习,硬着头皮啃了十几个算法,却在上手实践的时候仍然不能得心应手?


我们重视理论的支撑,理论固然重要,但忽视实战却很容易形成我们在机器学习中的短板。

在学机器学习,只有从实战中,才会获得“成就感”,才会使你不断尝试,从而不断进步如果我们总是被一个接一个的各种概念轮番轰炸,很容易在学习过程中放弃。


而什么是最快速锻炼实战能力的呢?

《机器学习实战》当看到封面,想必你很熟悉。

在知乎,CSDN博客上拥有极高推荐量,被一致认为是入门机器学习极好的书目,不会涉及很多难懂的数学原理,以实践为主,全部用Python实现算法,并含有大量的实战案例


但也会有不少人吐槽说

代码比较旧,不适用于Python最新版本的研究

很多案例还是不太懂,跑不出同样的结果

没有可以作为补充的作业

为此,我们专门开设了升级版!

《机器学习实战》书带学训练营

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你能学到什么?


1、不调包,用Python教你0实现机器学习算法

2、导师提供所有基于Python 3的代码

3、针对书本重难点提供视频讲解详细过程

4、手把手带打天池O2O比赛,提供比赛代码讲解

5、配套书本设计补充习题+提供全套作业详解视频

6、加入企业级项目实战,增强动手操作能力

你还能获得什么?


1、赠送价值1198元知识星球学习名额,21重量级人工智能大咖坐镇,一年服务时间,解决你的学习疑难

2、训练营内部大赛比拼,优秀学员奖励1000元奖金

3、每周五热门话题讨论,400+学员的集体头脑风暴,资源、干货、观点一起碰撞

4、麻省、清华、北大学员做队友共同挑战比赛

5、超过15家知名互联网企业的内推合作

教学大纲

为期10周,用系统的实战+超强项目带你疯狂成长

  1. 第一周

  2. 机器学习 Python 开发环境配置

  3. Jupyter Notebook 快速上手教程

  4. 天池 o2o 优惠券使用预测比赛 - 初级

  5. k-近邻算法

  6. Python 项目:约会网站配对

  7. Python 项目:手写识别系统


  8. 第二周

  9. 决策树的构造

  10. 测试和存储分类器

  11. Python 项目:使用决策树预测隐形眼镜类型

  12. 天池 o2o 优惠卷使用预测比赛 - 使用决策树模型


  13. 第三周

  14. 贝叶斯决策理论

  15. 朴素贝叶斯

  16. 利用朴素贝叶斯用于文本分类

  17. Python 项目:使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件

  18. 天池 o2o 优惠卷使用预测比赛 - 使用朴素贝叶斯模型


  19. 第四周

  20. 逻辑回归

  21. 提速下降

  22. Python 项目:从疝气病症预测病马的死亡

  23. 天池 o2o 优惠卷使用预测比赛 - 使用逻辑回归模型


  24. 第五周

  25. 支持向量机、对偶 SVM

  26. 软间隔 SVM

  27. SMO 高效优化算法

  28. Python 项目:使用 SVM 解决手写识别问题

  29. 天池 o2o 优惠卷使用预测比赛 - 使用 SVM 模型


  30. 第六周

  31. Bagging 与 Boosting

  32. 集成算法 AdaBoost

  33. Python 项目:在一个较难数据集上应用 AdaBoost

  34. 天池 o2o 优惠卷使用预测比赛 - 使用 AdaBoost 模型


  35. 第七周

  36. 线性回归、加权线性回归

  37. 过拟合、正则化、偏差与方差

  38. Python 项目:预测鲍鱼年龄


  39. 第八周

  40. CART 树

  41. 树减枝(预减枝、后减枝)

  42. 模型树

  43. Python 项目:树回归与标准回归的比较

  44. 天池 o2o 优惠券使用预测比赛 - 进阶


  45. 第九周

  46. 无监督式学习:k-means 聚类

  47. 二分 k-means 算法

  48. Python 项目:对地理坐标进行聚类


  49. 第十周

  50. 降维 PCA

  51. 项目:利用 PCA 对半导体制造数据降维

  52. 奇异值分解 SVD

  53. 项目:餐馆菜肴推荐引擎

  54. 项目:基于 SVD 的图像压缩

带学导师



红色石头


北京大学计算机硕士

数据科学及人工智能高级开发工程师

CSDN 博客专家,知乎专栏作者

累计原创文章 100+,累计读者粉丝 20w


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学习周期:2019年4月29日—2019年6月21日


我们这样为你提供答疑


1、AI星球1对1提问,12小时之内保证解决问题

2、每月统一收集问题直播答疑,系统讲解重难点

3、微信群及时互动,群友互答




我们这样为你批改作业

1、自主研发的作业批改系统,提交作业马上查看成绩,还可以随时查阅自己的分数

2、每月作业直播讲解,查漏补缺,真正吃透,融会贯通


学员学完的真实评价

我们的模式在往期训练营里做到了零吐槽,零差评!

而这次,更是在我们最火爆的模式上进行的更新迭代!




上下滑动框内图片,查看部分学员评价

学习氛围

在我们的学习群里,你不仅能接触到更多严格要求自己的人,还能让你的学习效果在深度交流中实现最大化!

激励方式

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2、累积打卡提交作业总189369次

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(训练营采取的积分机制,打卡、点评、点赞都会有得到相应的积分,凭积分就可以换取相应奖品!)


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学完真的有效果吗与其问我们,你不如去问问那些已经拿到商汤和BAT企业算法offer的学长和学姐们,听听他们的定期直播分享!


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Q、课程资料在哪里看?

A、所有的课程资料均会在训练营上传。

Q、报名后可以退款吗?

A、本服务为虚拟内容产品,一经购买,概不退款,敬请谅解。·

Q、可以开具发票吗?

A、可以开具普通纸质发票,请联系微信班主任填写需要的信息即可。


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1、 精读过《深度学习》花书、李航《统计学习方法》、《机器学习》西瓜书、等AI类知名书籍,可以开设以此书籍为教材的带读班

2、系统学过李宏毅的《机器学习》《深度学习》、李飞飞《计算机视觉课》、或是国外名校的知名公开课,可以开设以此课程为教材的带学班

3、 打过Kaggle、天池、AI challenger、科赛网、DC等竞赛,并取得过前5的成绩,可带竞赛班

4、如果你自己曾经读过AI类的经典或者前沿论文,并且对论文做过深入的分析和研究,可作为我们的paper精读班老师

5、如果你在企业里面,有参加过实际的企业项目,可以作为我们AI企业项目实战班


我们不需要你全能,只要你在某一个方面特别擅长,即可担任我们的带学导师


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