比啃西瓜书更高效的“机器学习”方法

限100个体验名额

试学7天仅需8.8元

开课时间： 10月23日

学习方式：在线学习+直播辅导

项目案例：9大实战项目，21个案例讲解

助教、班主任全程跟踪辅导

| K-NN最近邻 | 线性回归 | 逻辑回归 |

| 凸优化 | 朴素贝叶斯 | 支持向量机 |

| 决策树 | 随机森林 | GBDT | 

| XGBoost | 矩阵分解 | K-Means | 

| GMM | 主题模型 | EM | 聚类 | PCA | 

收获成为出众算法工程师的四大技能

• 知识：理解算法背后的原理以及算法之间的内在关联。

• 实战：学会如何把学到的原理应用在实际的工作当中。

• 逻辑：培养举一反三能力，解决问题能力，并提升逻辑思考能力。

• 业务：广泛接触行业中的经典的案例，加深对业务的理解。

• IT从业者 ：AI零基础、希望入门机器学习，并且能够把技术应用到自身的AI场景

• 在校学生：理工科相关专业，希望学习机器学习

• 互联网从业者：想将机器学习技术快速融入到实际工作中

• AI从业者：希望对机器学习有更深入理解

• 家长父母：想启发孩子对人工智能兴趣

没有项目练手，看这里！本课程包含了大量实战项目，每次讲解都以案例为主线来讲解核心知识点，从而帮助培养学员的动手能力，解决问题能力以及对知识的深入理解。

1、回归分析身高预测

2、利用KNN筛选简历

3、二手车价格预估

4、量化投资之股票价格预测

5、预测广告点击率

6、利用L1正则模拟神经科学中的稀疏性

7、垃圾邮件分类

8、员工离职率预测

9、基于随机森林的疾病分析

10、利用GBDT解决搜索中的排序问题

11、人脸识别

12、基于聚类的消费群分类

13、内容推荐算法的电影推荐引擎

14、基于协同过滤算法的音乐推荐引擎

15、搭建OCR识别引擎

16、利用聚类算法压缩图片

17、基于主题模型和SVM的文本分类

18、问答系统搭建

19、利用kemel SVM识别医疗图片

20、利用聚类算法压缩图片

21、从零搭建方向传播算法

A. 全程手推公式，确保你深入理解算法的核心。

B. 项目源码均有清晰明了的代码注释，看代码都能上瘾！

C. 对话式学习指导，实时检测所学所得。

D. 不需要安装任何环境，完全依赖于云端编程。

E. 项目作业代码审核，老师精心批改，错误纰漏一目了然。

教研团队均是工业界和学术界的专家，具有丰富的教学经验和实战经验。为内容的专业性和前瞻性保驾护航。