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Pi Chuan - 什么是数据科学?
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Pi Chuan - 什么是数据科学?
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课程目录
课程笔记
课时1:欢迎来到机器学习课程
课时2:机器学习与传统编程的异同
课时3:机器学习无处不在 答案
课时4:机器学习无处不在
课时5:学习项目介绍
课时6:开始机器学习
课时7:人工智能简介
课时8:人工智能难题
课时9:人工智能问题的特点
课时10:人工智能和不确定性
课时11:有哪些人工智能问题?
课时12:有哪些人工智能问题? 答案
课时13:人工智能的实际运用:Watson
课时14:人工智能的实际运用:Watson 答案
课时15:什么是基于知识的人工智能?
课时16:基础知识:人工智能的四个学派
课时17:什么是基于知识的人工智能?2
课时18:什么是基于知识的人工智能? 答案
课时19:人工智能的四个学派
课时20:人工智能的四个学派 答案
课时21:贝叶斯公式入门
课时22:贝叶斯规则
课时23:贝叶斯网络
课时24:贝叶斯网络 答案
课时25:机器学习与数据科学
课时26:什么是数据科学家?
课时27:什么是数据科学家?II
课时28:数据科学家都做些什么?
课时29:Pi Chuan - 什么是数据科学?
课时30:数据科学家的基本技能
课时31:数据科学解决的问题
课时32:从人工智能到机器学习
课时33:简介
课时34:简介 - 第 2 部分
课时35:佐治亚理工学院机器学习课程
课时36:机器学习的定义
课时37:监督学习
课时38:强化学习
课时39:归纳法与演绎法
课时40:归纳法,演绎法与溯因法
课时41:非监督学习
课时42:机器学习的实际应用
课时43:Stanley Darpa 超级挑战赛
课时44:医疗保健现在的问题
课时45:认知计算:现代应用
课时46:简介
课时47:基本要素
课时48:分类法
课时49:监督学习
课时50:监督学习 答案
课时51:垃圾邮件检测
课时52:垃圾邮件检测 答案
课时53:分类和回归
课时54:分类和回归 答案
课时55:线性回归
课时56:线性回归 答案
课时57:更多线性回归
课时58:基础知识总结
课时59:模型评估和验证简介
课时60:模型评估 - 你将看到什么
课时61:模型评估 - 你将学到什么
课时62:模型评估 - 你将做什么
课时63:先修要求
课时64:哪个专业?
课时65:哪个专业?答案
课时66:用一个数字描述数据
课时67:数据集的众数答案
课时68:选择哪个数字?
课时69:分布的众数
课时70:数据集的众数
课时71:众数 - 负偏斜分布
课时72:众数 - 负偏斜分布 答案
课时73:众数 - 均匀分布
课时74:众数 - 均匀分布答案
课时75:不止一个众数?
课时76:不止一个众数?答案
课时77:分类数据的众数
课时78:分类数据的众数 答案
课时79:众数的更多信息!
课时80:众数的更多信息!答案
课时81:找出均值
课时82:找出均值 答案
课时83:找出均值的步骤
课时84:找出均值的步骤 答案
课时85:迭代过程
课时86:迭代过程 答案
课时87:有用的符号
课时88:均值的特性
课时89:均值的特性答案
课时90:含异常值的均值
课时91:含异常值的均值 答案
课时92:可以期望多高的薪资?
课时93:可以期望多高的薪资? 答案
课时94:北卡莱罗纳大学
课时95:中位数的要求
课时96:中位数的要求 答案
课时97:找出中位数
课时98:找出中位数答案
课时99:含异常值的中位数
课时100:含异常值的中位数答案
课时101:找出含异常值的中位数
课时102:找出含异常值的中位数 答案
课时103:中心测量值
课时104:对中心测量值排序 1
课时105:对中心测量值排序 1 答案
时长:43秒
日期:2020/04/27
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上传者:Lemontree
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机器学习
实例讲解监督学习、非监督学习、强化学习
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