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周志华《机器学习》西瓜书出视频算法讲解啦!教你手推算法公式,讲解Sklearn库的应用及带打比赛

CVer • 4 年前 • 457 次点击  

前阵子因为看到太多的学员哀嚎说AI前景不好于是去知乎上发表了这么一个提问:

结果引发了知乎很多大v的关注,其实和很多大牛说的现象一样,目前AI前景并不差,现在算法岗高薪主要原因是对理论功底的要求比较高,基本功不扎实的都被淘汰了


算法是机器学习的核心环节,但很多人的数学机理并不过关,如果你想做AI,想要夯实好自己的基本功底,那么你最应该做的就是把算法公式的过程全部推导一遍


周志华的《机器学习》西瓜书,涵盖了机器学习领域的各大重点算法,被机器学习领域的95%的人认可,是机器学习研究者必读必学的书籍

但实际上,这本书非常厚,知识点多,正因为这样,考虑到版面的要求,对算法推导没有详细讲解,对那些数学基础薄弱的人学这本书也很吃力,为了让更多的人学懂这本书,把算法推导搞清楚,并增加实践能力,我们在原来只有算法详细推导视频课的基础上,加入了sklearn算法使用及在比赛和项目中的实际应用,通过对比不同算法对比赛结果的影响区别,彻底搞懂算法原理及使用场景


虽说书是好书,但由于篇幅限制,这本书对于公式推导的部分未能进行详尽的描述,也导致很多读者无法理解其算法的原理和公式推导的过程。


这也是很多人,买了书,但最后没有看完,或者看到一半放弃的原因。

周志华《机器学习》西瓜书训练营


通过权威的算法知识+实战比赛,带你达到算法工程师的高度


为了让你获得最大化的学习效果,我们设计了4维学习模式

10小时算法推导+20小时sklearn算法使用+项目应用

算法推导过程详解
通过周密的教学计划安排,由浅入深,重新排列学习顺序,加入算法公式的推导详解视频,细化到每一步,让你彻底搞懂每一个算法涉及的参数的影响
比赛实战

我们不仅要教你理论知识,还要夯实你的实战功底,带打两场AI重量级大赛,通过比赛让自己熟悉机器学习的算法,将抽象的理论知识嵌入比赛代码,边学边用


sklearn库的应用

围绕sklearn六大模块进行讲解、让你不单单会调用,还会使用模型自动调参,老师会手敲部分代码,提供课程详细的算法实战代码以及kaggle竞赛平台的实战。


作业视频讲解

对于我们提供的作业,还会进行视频的讲解,让我们在完成任务后,知道自己错在哪里


三维度答疑

1、导师接受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、微信群助教及时互动,群友互答

教学大纲

【第一周】

1.【学前准备】开营仪式
2.了解机器学习基本概念
3.【算法推导】线性模型(一元线性回归、多元线性回归、对数几率回归)
4.sklearn的介绍,学习kaggle notebook使用
5.【入门比赛】:泰坦尼克存活预测(报名和入门指导)
• 对于泰坦尼克存活预测比赛,构造出更多更好的特征
• 掌握逻辑回归的算法原理,学习sklearn包中逻辑回归算法的使用
6.【比赛实战】:构造比赛特征,并调节逻辑回归的参数使比赛模型达到更优的效果

【第二周】

1.【算法推导】决策树的分裂准则
2.  决策树的剪枝和连续值处理
3. 掌握决策树的算法原理,学习sklearn包中决策树算法的使用
【比赛实战】 :以决策树为分类模型,调节决策树函数的参数使比赛模型达到更优的效果

【第三周】

1. 【算法推导】支持向量机原始模型的建立和求解
2. 【算法推导】核函数和软间隔支持向量机
3. 掌握svm的算法原理,了解sklearn包中svm算法的使用
4. 【比赛实战】:以支持向量机为模型,并调节支持向量机函数的参数使比赛模型达到更优的效果

【第四周】

1. 【算法推导】EM算法
2. 【算法推导】极大似然估计与朴素贝叶斯
3. 贝叶斯算法的原理讲解
4.   贝叶斯算法的实现
5. 掌握贝叶斯的算法原理,了解sklearn包中的朴素贝叶斯算法的使用
6. 【项目实战】:掌握knn算法的原理,使用sklearn的knn算法实现鸢尾花分类

【第五周】

1.【算法推导】 神经网络结构与BP算法
2.深度学习初探
3.掌握BP网络的算法原理,了解sklearn包中BP网络的使用
4.【项目实战】:掌握BP算法,使用sklearn的神经网络接口实现MNIST分类

【第六周】

1.经验误差与过拟合
2.评估方法(sklearn中的各种评估方法)
3.性能度量
4.针对于不同的评估方法对结果的不同
5.掌握评估方法的原理,了解sklearn包中模型评估方法的使用

【第七周】

1.特征降维
2.特征选择
3.了解sklearn包中特征选择和降维算法的使用
4.【比赛实战】:利用特征降维和特征选择使比赛模型达到更优的结果

【第八周】

1.集成学习
2.结合策略
3.【算法推导】高斯混合模型
4.了解sklearn包中随机森林算法和GBDT算法的使用
5.【比赛实战】:利用随机森林或GBDT算法作为分类模型,并调节随机森林或GBDT算法参数,使比赛模型达到更优的结果

【第九周】

1.聚类(无监督)k-means的原理讲解
2.【算法推导】HMM
3.对K-means算法进行实践

【第十周】

1.任务与奖赏
2.K-摇臂赌博机
3.有/无模型学习
4.【选学比赛】:天池o2o优惠券使用预测比赛(入门和进阶指导)
5.比赛复盘和期末总结


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报名时间:2019.11.26-12.2

开课时间:12.2日

今年最后一期!过时无法参与,)


除此以外,你还能获得


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良好的学习氛围

各大985、211名校学生都选择加入我们的训练营一起学习,不乏哈佛、麻省、清华、北大、中科院本科研究生,华为、阿里、滴滴的工程师


加入我们,你就能收获一群优质的学习伙伴

△可上下滑动,查看往期训练营学员群内互答,加深理解


看到同学们这么认真的在做学习笔记,也是满满的成就感

睁开眼,阳光和你都在~

可上下滑动,查看往期训练营学员部分作业完成详情


我们的模式在往期训练营里中备受好评!而我们,还在不断的更新迭代


可上下滑动,查看往期训练营学员部分评价详情


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学AI,顶级书本+权威导师,你就相当于成功了一半,而我们经验丰富的导师团


业内常用的一句话叫”不问怎么入门,直接上路就好“,变态的自律,你会取得难以想象的成就。停留在舒适圈你只会原地踏步


为了鼓励学员,我们一直坚持对于优秀的学生发放奖金


按学习任务要求完成全勤打卡且排名前20的同学,我们将赠送你深度之眼定制周边福利!(训练营采取的积分机制,打卡、老师助教点评、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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事实证明,往期训练营结束后,每一期坚持打卡的人,都拿回了报名时他所付的金额

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开课时间:12.2日

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订阅须知

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、可以开具普通电子发票,请联系微信班主任填写需要的信息即可。

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