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机器学习/算法
Python机器学习应用
Python
机器学习
有监督学习
无监督学习
强化学习
共27课时 3小时17分52秒
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课程章节
用户点评
简介
本课程面向各类编程学习者,讲解当下流行的
机器学习
相关的技术和方法,帮助学习者利用Python语言掌握
机器学习算法
解决一般问题的基本能力,一窥前沿机器学习算法的奥秘。
本课程介绍Python计算生态中广受欢迎的机器学习算法库scikit-learn,这些算法在工程、信息、管理、经济等学科领域具有极其广泛的应用潜力,被全世界各大科研院所和国际知名公司广泛采用,包括必修内容和选修内容两部分。
必修内容包括:
(1)理解机器学习,通过介绍机器学习的基本问题(分类、聚类、回归、降维)介绍经典算法;
(2)Python第三方库sklearn(scikit-learn),讲解应用机器学习算法快速解决实际问题的方法。
选修内容包括:
(1)讲解AlphaGo背后的机器学习原理(
强化学习
);
(2)游戏对战实例展示,通过实例展示自主学习的强大魅力。
根据第三方库内容特点,课程共分6个内容模块和2个实战模块:
模块1:机器学习基本思想与原理 vs. sklearn库
模块2:无监督学习之聚类、算法与用例(sklearn中的K-means、DBSCAN)
模块3:无监督学习之降维、算法与用例(sklearn中的PCA、NMF)
模块4:监督学习之分类、算法与用例(sklearn中KNN、
朴素贝叶斯
、决策树)
模块5:监督学习之回归、算法与用例(sklearn中线性回归、非线性回顾)
模块6(实战):监督学习实现手写识别实例编写,算法对比与分析
模块7(选修):强化学习方法、
深度学习
模块8(选修、实战):实战项目:Flappy Bird游戏智能对战
课程目录
课时1:机器学习课程内容导学 (6分46秒)
课时2:Sklearn库的安装 (4分43秒)
课时3:Sklearn库标准数据集及基本功能 (7分29秒)
课时4:无监督学习课程导学 (9分33秒)
课时5:聚类之K-Means+31省市居民家庭消费调查 (8分12秒)
课时6:聚类之Dbscan+学生月上网时间分布聚类实例 (9分17秒)
课时7:降维之NMF (7分16秒)
课时8:降维之PCA (6分37秒)
课时9:实例:基于聚类的整图分割 (5分17秒)
课时10:本周课程导学 (8分5秒)
课时11:“人体运动状态信息评级”实例分析 (6分26秒)
课时12:KNN+Nbayes+决策树 (11分14秒)
课时13:“人体运动状态信息评级”实例编写与对比 (7分48秒)
课时14:上证指数涨跌预测实例 (6分3秒)
课时15:线性回归+房价与房屋尺寸关系的线性拟合 (8分54秒)
课时16:多项式回归+房价与房屋尺寸的非线性拟合 (7分0秒)
课时17:岭回归 (7分46秒)
课时18:“手写识别”实例介绍 (4分55秒)
课时19:神经网络实现“手写识别”实例编写 (10分29秒)
课时20:KNN实现“手写识别”实例编写 (6分33秒)
课时21:强化学习基础 (10分38秒)
课时22:实例:自主学习Flappy Bird游戏 (2分34秒)
课时23:Flappy Bird自主学习程序基本框架 (10分8秒)
课时24:相关库的介绍及安装 (2分57秒)
课时25:项目实战 (13分13秒)
课时26:训练结果展示 (1分44秒)
课时27:课程总结 (6分15秒)
展开全部
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gaoxin0531
模拟电子
1
条评论
steven0143
2019年03月21日 09:55:54
很清楚;感恩~
讲师简介
礼欣,博士,北京理工大学计算机学院讲师,2011年和2004年毕业于吉林大学计算机科学与技术学院,分获学士、硕士学位。2009年,毕业于香港浸会大学计算机系,获工学博士学位。2010年10月,进入北京理工大学计算机学院工作。IEEE会员,中国计算机学会会员。研究方向为:人工智能,机器学习,车联网。
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很清楚;感恩~