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机器学习与应用

讲师: 王琦 、 谢苏

当前学员:312人
第1章-机器学习综述
  • 第1课时-机器学习概述
  • 第2课时-机器学习发展历程及应用现状
  • 第3课时-机器学习类别
  • 第4课时-机器学习基本实现步骤
  • 第5课时-特征选择
  • 第6课时-机器学习模型性能评估方法
第2章-线性回归
  • 第1课时-线性回归算法原理
  • 第2课时-案例1 模拟学习时间与成绩的关系
  • 第3课时-案例2 波士顿房价预测
第3章-逻辑回归
  • 第1课时-逻辑回归算法原理
  • 第2课时-逻辑回归算法实现步骤
  • 第3课时-案例1 乳腺癌预测
  • 第4课时-案例2 肥胖预测
第4章-朴素贝叶斯
  • 第1课时-贝叶斯定理
  • 第2课时-朴素贝叶斯算法原理
  • 第3课时-朴素贝叶斯算法实现步骤
  • 第4课时-案例1 scikit-learn实现逻辑回归算法
  • 第5课时-案例2 文档分类
第5章-k近邻
  • 第1课时-k近邻算法原理
  • 第2课时-距离计算
  • 第3课时-k近邻算法实现步骤
  • 第4课时-案例1 sklearn实现k近邻算法
  • 第5课时-案例2 k近邻算法实现回归拟合
  • 第6课时-案例3 糖尿病预测
第6章-决策树
  • 第1课时-信息熵
  • 第2课时-决策树算法原理
  • 第3课时-ID3算法原理
  • 第4课时-C4.5算法原理
  • 第5课时-CART算法原理
  • 第6课时-决策树算法基本实现步骤
  • 第7课时-案例1 红酒分类预测
  • 第8课时-案例2 鸢尾花分类预测
第7章-k均值(k-means)聚类
  • 第1课时-k-means算法原理
  • 第2课时-k-means算法实现步骤
  • 第3课时-案例1 家庭消费水平聚类分析
  • 第4课时-案例2 scikit-learn实现k-means聚类
  • 第5课时-案例3 k-means实现文本聚类
第8章-支持向量机(SVM)
  • 第1课时-SVM算法基本原理
  • 第2课时-SVM算法基本实现步骤
  • 第3课时-案例1 利用scikit-learn实现SVM算法
  • 第4课时-案例2 人脸分类
第9章-隐式马尔可夫模型
  • 第1课时-隐马尔可夫模型基本原理
  • 第2课时-隐式马尔可夫模型实现步骤
  • 第3课时-案例1 hmmlearn实现隐马尔可夫模型.
  • 第4课时-案例2 中文分词
第10章-PCA降维
  • 第1课时-PCA算法原理 (待更新)
  • 第2课时-PCA算法实现步骤 (待更新)
  • 第3课时-案例1 PCA的Numpy实现 (待更新)
  • 第4课时-案例2 sklearn实现PCA降维 (待更新)

ㅤ   嵌入式人工智能应用开发工程师,擅长机器学习应用开发、深度学习应用开发、嵌入式人工智能应用开发,对机器学习算法原理、模型训练、模型评估、模型优化具有丰富的项目实战经验。曾主要参与多个嵌入式人工智能综合应用案例的开发,具有扎实的理论基础和丰富的项目开发经验。曾分别以第一作者、第二作者身份发表SCI论文两篇,中文核心论文一篇,以及多个专利和软著。目前负责嵌入式人工智能教学资源的开发。

主要方向:机器学习、神经网络、大数据、嵌入式开发


ㅤ   嵌入式人工智能应用开发工程师,擅长深度学习应用开发、计算机视觉应用开发、嵌入式人工智能应用开发,对深度学习神经网络模型的搭建、训练、量化、部署有丰富的项目实战经验。曾主要参与多个嵌入式人工智能综合应用案例的开发,具有2年以上的企业师资培训经验,目前负责嵌入式人工智能教学资源的开发,设计开发的课程有《深度学习应用开发》、《嵌入式系统神经网络模型部署及应用》。

主要方向:ARM、Android、Linux、AI


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