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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
我在 努力地 学习《机器学习》
副词 动词 名词
老师讲得很好,对机器学习已有一个初步的理解。
感觉很有意思的课程
对于初级学者好
对于初级学者好
对于初级学者好

已采纳回答 / 萍小姐522630
2).数据挖掘工程师    需要理解主流机器学习算法的原理和应用。    需要熟悉至少一门编程语言如(Python、C、C++、Java、Delphi等)。    需要理解数据库原理,能够熟练操作至少一种数据库(Mysql、SQL、DB2、Oracle等),能够明白MapReduce的原理操作以及熟练使用Hadoop系列工具更好。    经典图书推荐:《数据挖掘概念与技术》、《机器学习实战》、《人工智能及其应用》、《数据库系统概论》、《算法导论》、《Web数据挖掘》、《 Python标准库》、《think...
@回忆梦醒:这门课程只是概要性的介绍,是不具备进行实战的环境的。你可能不太了解做大数据分析需要什么样的数学基础,数据结构和算法分析足以开设一条新的学习路径,即使使用现有的算法框架也得有数据给你分析。
百度深度学习研究室:http://idl.baidu.com/
我觉得淘宝在数据分析上做的就很差,不是说技术上的,而是业务逻辑上的。比如商品推荐,京东是根据你之前的购买记录推荐相关联的商品,亚马逊会分析顾客的喜好推荐相关类别的商品,而淘宝只会推荐同一种商品。假设你在电商网站购买了一款手机,京东会在你的主页上推荐充电宝和耳机,亚马逊会推荐平板电脑和单反相机,淘宝会推荐各种品牌的手机。
如果我的网站也有TB级的数据,我也会很乐意去研究机器学习。
概述性课程。[打盹]
太浅了,顶多就是了解!离数据挖掘岗位还差好几个数量级!
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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