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初识机器学习-理论篇

stonedog 全栈工程师
难度入门
时长 1小时48分
学习人数
综合评分9.57
289人评价 查看评价
9.5 内容实用
9.6 简洁易懂
9.6 逻辑清晰
聚类、特征工程、读写、预测。
数学建模做过类似的,用MATLAB就可以处理,三个色的数值分析归类,我做过黑白文章碎片还原的....
入门了解一下可以。期待老师下一步对各个算法深入浅出的讲解!
确定目标-》业务需求-》数据-》特征工程
算法分类:
有监督学习:明确给出分类算法、回归算法;
无监督学习:聚类;
半监督学习:即强化学习;
分类算法2:
分类与回归:
聚类:
标注:标签
算法分类3:*重要
生成模型:模糊判断 百分比 概率
判别模型:判断属于哪个类型
交易数据 :电商网站说用户下单,银行 存取款账单;
行为数据:用户的搜索历史、浏览历史、点击历史、评论
就最后一集看出了点儿意思。。。
老师不厚道,讲到高潮了就结束了...
老师是高人,听得出来!PPT做的也很厉害
离线和在线的例子笑死
买个纸尿裤还要奖励自己啤酒,,,哈哈哈
这Demo,是不是老师自己手动分类的啊,代码就是输出随机数,嘿嘿嘿ieee,(开个玩笑),代码可以暂停视频自己敲出来,顺便分享一本书,《机器学习实战》源码和pdf下载链接链接:http://pan.baidu.com/s/1kVweI2b 密码:q3zz

最赞回答 / FanL
对,所有的图片提取成相同长度(维度)的特征向量。再把这么多的特征向量作为输入,输入进K-means算法里。这个老师用的应该是Py-charm编译器,用Python实现的这些
入门还是很不错的,花了一中午就听完了
每个算法都好难啊~
课程须知
1、有一定数据分析经验。 2、对机器学习有热情的同学。
老师告诉你能学到什么?
1.什么是机器学习 2.机器学习的典型行业案例 3.机器学习和传统数据分析的区别 4.机器学习的经典算法

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