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機器學習
2031內(nèi)容??
關(guān)注
涵蓋機器學習相關(guān)算法知識、開發(fā)工具、解決方案與應用場景。
文章
課程
共 255 條
機器學習(算法&實例)視頻課程
機器學習(算法&實例)視頻課程
滕飛 · 8課時 · 26598人學習
線性回歸算法概述
線性回歸算法案例
邏輯回歸算法概述
邏輯回歸算法案例
100分鐘學習機器學習數(shù)學基礎
100分鐘學習機器學習數(shù)學基礎
老羊快跑 · 4課時 · 915人學習
機器學習數(shù)學基礎-線性代數(shù)
機器學習數(shù)學基礎-高等數(shù)學
機器學習數(shù)學基礎-概率與數(shù)理統(tǒng)計
機器學習數(shù)學基礎-信息論
機器學習數(shù)學基礎
機器學習數(shù)學基礎
張哥編程課 · 6課時 · 1130人學習
概率論之二項分布
概率論之超幾何分布
歐式距離
曼哈頓距離
機器學習之Python語言基礎(.NET版)
機器學習之Python語言基礎(.NET版)
胡延亮 · 20課時 · 8180人學習
第一講 認識人工智能,云技術(shù),大數(shù)據(jù)的關(guān)系
第二講 人工智能、機器學習、Python語言的關(guān)系
第三講 Python是一門什么樣的語言
第四講 Python實現(xiàn)世界你好
機器學習-決策樹算法-電影決策-視頻教程
機器學習-決策樹算法-電影決策-視頻教程
劉湘宇 · 4課時 · 3827人學習
認識決策樹
熵
Python檢驗決策樹
總結(jié)與補充
零基礎學習Python入門
零基礎學習Python入門
微慕客 · 44課時 · 409人學習
1.1 如何使用Jupyter Notebooks
1.2.1 類型和變量
1.2.2 類型和變量
1.3 Type函數(shù)
機器學習-手寫KNN算法-李曉華博士
機器學習-手寫KNN算法-李曉華博士
李曉華 · 6課時 · 92人學習
機器學習-手寫 KNN 課程概述
機器學習-感受 sklearn 中的 KNN
機器學習-手寫 KNN 分類算法【上】
機器學習-手寫 KNN 分類算法【下】
機器學習-手寫決策樹算法-李曉華博士
機器學習-手寫決策樹算法-李曉華博士
李曉華 · 7課時 · 3人學習
手寫決策樹算法課程概述
感受 sklearn 中的 決策樹算法
手寫 決策樹 分類 算法【上】
手寫 決策樹 分類 算法【中】
機器學習-手寫邏輯回歸算法-李曉華博士
機器學習-手寫邏輯回歸算法-李曉華博士
李曉華 · 4課時 · 0人學習
機器學習-手寫邏輯回歸算法課程概述
感受 sklearn 中的 邏輯回歸
手寫 邏輯回歸 算法【上】
手寫 邏輯回歸 算法【下】
機器學習-手寫線性回歸算法-李曉華博士
機器學習-手寫線性回歸算法-李曉華博士
李曉華 · 3課時 · 55人學習
機器學習-手寫線性回歸算法-李曉華博士
感受 sklearn 中的線性回歸
手寫 線性回歸 算法
機器學習-手寫KMeans 算法-李曉華博士
機器學習-手寫KMeans 算法-李曉華博士
李曉華 · 5課時 · 63人學習
手寫KMeans 算法課程概述
感受 sklearn 中的 KMeans
手寫 KMeans 聚類算法【歐式距離】上
手寫 KMeans 聚類算法【歐式距離】下
機器學習-手寫高斯樸素貝葉斯算法-李曉華博士
機器學習-手寫高斯樸素貝葉斯算法-李曉華博士
李曉華 · 5課時 · 2人學習
手寫高斯樸素貝葉斯算法課程概述
感受sklearn中的GaussianNB
手寫 GaussianNB 分類算法【上】
手寫 GaussianNB 分類算法【中】
機器學習-手寫PCA算法-李曉華博士
機器學習-手寫PCA算法-李曉華博士
李曉華 · 4課時 · 63人學習
手寫PCA算法課程概述
感受 sklearn 中的 PCA【上】
感受 sklearn 中的 PCA【下】
手寫 PCA 降維算法
輕松讀論文:《異常檢測算法:樹突狀細胞算法》 | 王冬梅解讀
輕松讀論文:《異常檢測算法:樹突狀細胞算法》 | 王冬梅解讀
輕松讀論文 · 5課時 · 207人學習
前言
異常判定
機制構(gòu)建
決策智能
人工智能核心知識點_Python_dict字典
人工智能核心知識點_Python_dict字典
李曉華 · 9課時 · 135人學習
01、字典的特性
02、字典的定義
03、字典讀取元素
04、字典新增和修改元素
人工智能核心知識點_python_list列表
人工智能核心知識點_python_list列表
李曉華 · 11課時 · 237人學習
第01講列表的特性
第02講列表的定義
第03講列表中新增元素
第04講列表中刪除元素
人工智能核心知識點_Python_set集合
人工智能核心知識點_Python_set集合
李曉華 · 9課時 · 122人學習
第01講集合的特性
第02講集合的定義
第03講集合新增元素
第04講集合刪除元素
人工智能-如何搭建開發(fā)環(huán)境
人工智能-如何搭建開發(fā)環(huán)境
李曉華 · 17課時 · 1725人學習
課程概述
搭建Anaconda環(huán)境
初識Jupyter環(huán)境
安裝和配置PyCharm
機器學習實訓48課時
機器學習實訓48課時
陳建平 · 6課時 · 7648人學習
實踐課分組
報告編寫規(guī)范
以二手車項目為例,精講項目如何進行需求分析、數(shù)據(jù)采集等
復習并精講集成學習思想、隨機森林算法原理
機器學習的算法與實踐
機器學習的算法與實踐
石默研 · 69課時 · 974人學習
人工智能綜述
本課程內(nèi)容整體介紹
第一個算法:KNN算法與應用介紹
第一個算法:KNN算法代碼示例
中國象棋棋譜瀏覽器功能講解
中國象棋棋譜瀏覽器功能講解
劉永富 · 13課時 · 71人學習
中國象棋棋譜瀏覽器簡介
棋庫操作
棋譜錄入
FEN局面字符串
巧用ChatGPT進行數(shù)據(jù)分析與挖掘之使用ChatGPT學習數(shù)據(jù)預處理
巧用ChatGPT進行數(shù)據(jù)分析與挖掘之使用ChatGPT學習數(shù)據(jù)預處理
謝佳標 · 14課時 · 19人學習
第三章內(nèi)容概述
使用ChatGPT學習數(shù)據(jù)抽樣方法
使用ChatGPT學習無放回抽樣sample函數(shù)及案例演示
使用ChatGPT學習有放回抽樣choices函數(shù)及案例演示
巧用ChatGPT進行數(shù)據(jù)分析與挖掘之使用ChatGPT學習數(shù)據(jù)操作
巧用ChatGPT進行數(shù)據(jù)分析與挖掘之使用ChatGPT學習數(shù)據(jù)操作
謝佳標 · 23課時 · 79人學習
巧用ChatGPT學習重復數(shù)據(jù)處理的方法
重復數(shù)據(jù)處理示例:識別重復行案例講解
重復數(shù)據(jù)處理示例:刪除重復行案例講解
巧用ChatGPT學習數(shù)據(jù)排序的方法
深度學習技術(shù)應用
深度學習技術(shù)應用
陳建平 · 14課時 · 1935人學習
深度學習基礎知識
實踐深度學習開發(fā)環(huán)境搭建
TensorFlow深度學習基礎
TensorFlow深度學習基礎
如何交付一個機器學習項目?
如何交付一個機器學習項目?
王祎 · 5課時 · 196人學習
引言
傳統(tǒng)交付項目的特征
什么是機器學習項目?
如何交付一個機器學習項目?
巧用ChatGPT進行數(shù)據(jù)分析與挖掘之使用ChatGPT學習靜態(tài)數(shù)據(jù)可視化
巧用ChatGPT進行數(shù)據(jù)分析與挖掘之使用ChatGPT學習靜態(tài)數(shù)據(jù)可視化
謝佳標 · 29課時 · 19人學習
使用ChatGPT學習python常用數(shù)據(jù)可視化工具
使用ChatGPT介紹Matplotlib工具
使用ChatGPT學習顏色設置及案例講解
使用ChatGPT學習圖形線類型的形狀和大小及案例講解
詳解數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)算法之圖
詳解數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)算法之圖
sunnyDLL · 27課時 · 819人學習
本章介紹
本章介紹
圖的基本概念
本章小結(jié)
大白話注意力機制-Attention
大白話注意力機制-Attention
L先生智能課堂 · 6課時 · 706人學習
Attention背景和問題引入
Attention結(jié)構(gòu)初識
Attention計算過程
Attention之加法和乘法Attention
銀行產(chǎn)品銷售案例與決策樹分類算法
銀行產(chǎn)品銷售案例與決策樹分類算法
量化金融研究中心 · 4課時 · 157人學習
案例數(shù)據(jù)集分析
決策樹算法原理
Python中決策樹模型
案例的Python代碼分析
數(shù)據(jù)科學小咖入門系列-10個案例帶您快速入門數(shù)據(jù)分析視頻課程
數(shù)據(jù)科學小咖入門系列-10個案例帶您快速入門數(shù)據(jù)分析視頻課程
Jack Qian · 19課時 · 350人學習
項目背景介紹與需求分析
環(huán)境與數(shù)據(jù)介紹
商品數(shù)購買分析
項目背景介紹
收入預測案例與K近鄰點分類算法
收入預測案例與K近鄰點分類算法
量化金融研究中心 · 3課時 · 377人學習
案例數(shù)據(jù)集分析
K近鄰點算法基本原理
Python中K近鄰點模型的介紹及案例的Python代碼分析
伊斯坦布爾100指數(shù)與線性回歸
伊斯坦布爾100指數(shù)與線性回歸
量化金融研究中心 · 4課時 · 988人學習
案例數(shù)據(jù)集分析
線性規(guī)劃的算法原理
Python中線性回歸模型代碼
實現(xiàn)案例的完整Python代碼及分析
大白話XGBoost算法--徹底了解XGBoost
大白話XGBoost算法--徹底了解XGBoost
L先生智能課堂 · 10課時 · 670人學習
XGBoost算法思想
XGBoost目標函數(shù)
XGBoost目標函數(shù)轉(zhuǎn)化-結(jié)合泰勒公式
XGBoost目標函數(shù)求解和案例理解
大白話條件隨機場--從此徹底理解CRF
大白話條件隨機場--從此徹底理解CRF
L先生智能課堂 · 6課時 · 232人學習
CRF之HMM回顧
CRF概念和來源
CRF中的特征函數(shù)
CRF中的第一大任務-模型建立
大白話貝葉斯定理--讓你愛上貝葉斯
大白話貝葉斯定理--讓你愛上貝葉斯
L先生智能課堂 · 9課時 · 256人學習
貝葉斯定理
貝葉斯定理的應用--單個特征舉例
貝葉斯定理的應用--多個特征到樸素貝葉斯
多項式樸素貝葉斯算法案例--離散特征
風控日常都干啥:全鏈路詳解
風控日常都干啥:全鏈路詳解
蔣老師 · 8課時 · 2104人學習
導課
什么是風險?什么樣的風險是可控的?
信貸業(yè)務中的常見風險
金融機構(gòu)風控職能常見組織架構(gòu)
新的機遇與挑戰(zhàn): 現(xiàn)代新金融智能風控體系
新的機遇與挑戰(zhàn): 現(xiàn)代新金融智能風控體系
蔣老師 · 13課時 · 190人學習
智能風控應用的基本前提
監(jiān)管合規(guī)
數(shù)據(jù)安全帶來的挑戰(zhàn)
行業(yè)前瞻
【巧用DeepSeek進行數(shù)據(jù)挖掘】之階段五:有監(jiān)督學習之K近鄰及支持向量機
【巧用DeepSeek進行數(shù)據(jù)挖掘】之階段五:有監(jiān)督學習之K近鄰及支持向量機
謝佳標 · 9課時 · 0人學習
階段五課程內(nèi)容介紹
使用DeepSeek掌握K近鄰算法
使用DeepSeek掌握K近鄰算法的python實現(xiàn)
案例:對乳腺癌數(shù)據(jù)集進行K近鄰分類
學習Numpy計算庫
學習Numpy計算庫
白老師 · 41課時 · 2285人學習
課程介紹
安裝Numpy
Jupyter Notebook使用
初識Numpy
學習Matplotlib數(shù)據(jù)繪圖庫
學習Matplotlib數(shù)據(jù)繪圖庫
白老師 · 40課時 · 1550人學習
課程介紹
安裝Matplotlib
Jupyter Notebook的使用
初識Matplotlib
博士講授人工智能之機器學習-對數(shù)幾率回歸-決策樹模型教程
博士講授人工智能之機器學習-對數(shù)幾率回歸-決策樹模型教程
猿課教育 · 12課時 · 16人學習
1 對數(shù)幾率回歸基本概念
2 極大似然函數(shù)與對數(shù)幾率回歸公式詳細推導
3 代碼實戰(zhàn):用sklearn實現(xiàn)對數(shù)幾率回歸
4 分類問題的模型評價及代碼實現(xiàn)
詳解數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)算法之樹和二叉樹
詳解數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)算法之樹和二叉樹
sunnyDLL · 38課時 · 96人學習
本章介紹
樹的基本概念介紹
詳解樹的基本概念的術(shù)語
樹的表示形式
動手學Numpy視頻課程
動手學Numpy視頻課程
Bruce · 41課時 · 6510人學習
1-1課程簡介及大綱演示
1-2開發(fā)環(huán)境搭建
1-3numpy簡介及參考書推薦
1-4numpy中的ndarray對象講解
深度學習視頻課程(1):TensorFlow基礎
深度學習視頻課程(1):TensorFlow基礎
李寧 · 19課時 · 2636人學習
TensorFlow簡介
安裝TensorFlow
TensorFlow中的常量-TensorFlow名字的由來
常量運算
機器學習-線性回歸-奔跑吧少年-視頻課程
機器學習-線性回歸-奔跑吧少年-視頻課程
劉湘宇 · 5課時 · 125人學習
第一課:講在前面
第二課:簡單線性回歸
第三課:簡單線性回歸的實現(xiàn)
第四課:多元線性回歸
機器學習-kNN-三國分類-視頻課程
機器學習-kNN-三國分類-視頻課程
劉湘宇 · 4課時 · 230人學習
引言
認識kNN
python實現(xiàn)kNN
各種距離和數(shù)據(jù)預處理
機器學習-kmeans-物以類聚-視頻課程
機器學習-kmeans-物以類聚-視頻課程
劉湘宇 · 4課時 · 104人學習
1.kmeans基本概念
2.kmeans算法剖析
3.kmeans實例
4.kmeans優(yōu)缺點
機器學習
機器學習
晴天天睛 · 14課時 · 549人學習
什么是機器學習
KNN算法概述
KNN算法實例01-約會網(wǎng)站
KNN算法實例02-手寫數(shù)字識別系統(tǒng)
集合論和數(shù)理邏輯基礎-人工智能數(shù)學
集合論和數(shù)理邏輯基礎-人工智能數(shù)學
靜學社 · 5課時 · 482人學習
集合論基礎
數(shù)理邏輯-proposition
數(shù)理邏輯-聯(lián)結(jié)詞
數(shù)理邏輯-謂詞和量詞
機器學習算法的基本原理與技術(shù)實現(xiàn)
機器學習算法的基本原理與技術(shù)實現(xiàn)
橘子視覺 · 6課時 · 28人學習
【機器學習算法基本原理與實現(xiàn)技術(shù)】總體介紹
機器學習基礎
支持向量機
K最近鄰
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