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机器学习算法各个击破
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课程简介

本课程是机器学习的入门并拔高课程,注重理论与实战的结合。致力于用白话的方式讲解算法中的数学原理,并带有完整的源代码帮助读者进行实践。

同时还会结合作者本人在机器学习数据挖掘领域的经验和 BAT 等一线互联网面试经历,列举常见的机器学习面试题以及相关答题技巧。帮助读者从理论到实践,再到搞定面试 BAT 的一系列能力的培养。

专家推荐

本课程是面向机器学习实战的具有很强的实用性的课程。理论深入浅出,实战通俗易懂,并使用Python作为课程的主打语言,减轻了读者的语言学习成本。非常适合机器学习领域的初学者,甚至是零编程基础的本科在校生。相信读者能从本书中获益匪浅。

—— 林沂蒙,微软人工智能应用科学家

作者介绍

章华燕,机器学习硕士毕业,CSDN博客专家,曾就职微软,京东,阿里巴巴等大型互联网公司。主要负责项目:广告点击反作弊,基于大数据的店铺选址模型预测。目前就职于陌陌,担任推荐算法工程师,负责陌陌直播算法推荐。个人擅长技术主要有:计算机视觉,机器学习,深度学习,大数据分析与计算,密码学算法。个人微信号TonyJeemy520,个人微信公众号《机器学习算法工程师》。

第01课:机器学习基础知识
第02课:KNN 算法——不学习我也能预测
第03课:逻辑回归(LR)——算法工程师必考
第04课:Naive Bayes 算法——后验概率学习算法
第05课:决策树算法——IF-THEN 规则的集合
第06课:XGBoost——基于决策树的 Kaggle 夺冠利器
第07课:LightGBM——据说这家伙比 XGBoost 还牛
第08课:无监督聚类——从 K-Means 说起
第09课:Isolation Forest——异常检测的利器
第10课:神经网络——深度学习的基础
第11课:特征降维——PCA 与 LDA
作者撰写中...
第12课:征战BAT——算法面试杂谈
作者撰写中...

适宜人群

  • 机器学习算法初学者;
  • 数据挖掘从业者;
  • 对机器学习感兴趣的在校大学生。

购买须知

  • 本课程为图文内容课程,共计 12 篇。
  • 全部文章预计于 5 月 31 日更新完毕。
  • 付费用户可享受文章永久阅读权限。
  • 付费用户可获取读者圈 PASS 权限,与讲师进一步互动。
  • 本课程为虚拟产品,一经付费概不退款,敬请谅解。

订阅福利

  • 首次购买用户立享五折优惠。
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