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[人工智能&深度学习] 看动画入门 AI 机器学习 价值198

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  • TA的每日心情
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    [LV.Master]伴坛终老

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    看动画入门 AI 机器学习,了解机器学习经典算法原理 能够动手训练,验证,评估,适合自己领域的模型,并解决实际问题

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    课程简介:
    1. 全程动画展示推导过程,直观展示了机器学习经典算法原理
    2. 从算法原理 到 模型训练,评判模型指标,验证模型,选择模型,调整模型
    3. 通过配套练习帮助加强理解
    以(面对面视频讲解 + 配套练习 + 阅读环节 + 直播答疑 + 学习交流群 )的 学习模式,可自行掌握学习节奏,适应碎片化学习方式;
    内容概要
    第1节:什么是机器学习?
    简介
    决策树
    朴素贝叶斯
    梯度下降
    线性回归
    逻辑回归
    支持向量机
    神经网络
    核函数
    k均值聚类
    层次聚类
    总结
    第2节:训练与测试模型
    简介
    预备基础知识
    在 sklearn 中训练模型
    调整参数
    测试你的模型
    第3节:模型评估指标
    混淆矩阵
    准确率
    假阳性与假阴性
    精度
    召回率
    F1-得分
    Fβ-得分
    ROC曲线
    回归模型指标 R2-得分
    第4节:选择模型
    错误类型
    模型复杂度
    K折交叉验证
    学习曲线
    网格搜索
    机器学习的过程
    配套练习
    第1节实战项目
    在 sklearn 中训练模型
    调整模型参数
    学习曲线
    网格搜索


    资源目录:
    1 简介.mp4
    2 决策树.mp4
    3 朴素贝叶斯.mp4
    4 梯度下降.mp4
    5 线性回归.mp4
    6 逻辑回归.mp4
    7 支持向量机.mp4
    8 神经网络.mp4
    9 核函数.mp4
    10 K均值聚类.mp4
    11 层次聚类.mp4
    12 总结.mp4
    13 简介.mp4
    14 预备基础知识.mp4
    15 在 sklearn 中训练模型.mp4
    16 调整模型参数.mp4
    17 测试你的模型.mp4
    18 混淆矩阵.mp4
    19 准确率.mp4
    20 假阳性与假阴性.mp4
    21 精度.mp4
    22 召回率.mp4
    23 F1.mp4
    24 Fβ.mp4
    25 ROC曲线.mp4
    26 回归模型指标R2.mp4
    27 过拟合与欠拟合.mp4
    28 模型复杂度图.mp4
    29 K折交叉验证.mp4
    30 学习曲线.mp4
    31 网格搜索.mp4
    32 总结机器学习的过程.mp4

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  • TA的每日心情
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  • TA的每日心情
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  • TA的每日心情

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    [LV.Master]伴坛终老

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  • TA的每日心情
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    [LV.10]以坛为家III

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  • TA的每日心情
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    [LV.3]偶尔看看II

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  • TA的每日心情

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    [LV.7]常住居民III

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