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    “機器學習”相關課程

    設計模式(JAVA語言實現)--20種設計模式附帶源碼

    20課時

    3057

    幫助學員快速掌握20種設計模式以及設計模式之間的區別
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    Python數據分析與科學計算數據可視化篇:Matplotlib和Seaborn

    45課時

    2461

    掌握Python語言的數據可視化技術,Matplotlib和Seaborn 庫
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    數據挖掘競賽-優勝解決方案實戰

    80課時

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    掌握數據挖掘核心技能,將優勝解決方案應用到自己的項目中
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    大數據——機器學習視頻課程( 下篇 )

    68課時

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    通俗易懂的原理講解與實例代碼結合帶大家快速熟練掌握機器學習的經典算法
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    【2019新版更新】人工智能-機器學習實戰視頻課程( 上篇)

    92課時

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    通俗易懂的原理講解與實例代碼結合帶大家快速熟練掌握機器學習的經典算法。
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    機器學習數學基礎

    6課時

    552

    對機器學習的基本數學問題有一定的認識,了解基本的算法原理
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    基于R語言的機器學習算法和案例詳解

    14課時

    1653

    了解購物籃分析的原理和技術點;動手實踐購物籃分析的代碼和例子;了解協同過濾算法原理和技術;學會用R語言編寫協同過濾的代碼和例子;了解文本挖掘概述;掌握主題模型案例;了解定量分析原理和概述;動手操作定量分析案例。
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    數據科學技術和應用實踐完整視頻課程

    63課時

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    通過學習本課程,使學者可以很清晰的知道什么是數據科學\數據科學的運用場景\知道數據挖掘基本的理論\了解數據挖掘思想\掌握R語言的基本知識\掌握R語言的基本包使用\掌握用R進行數據處理的能力\了解用R進行描述性統計分析
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    信用卡申請案例與貝葉斯分類算法實戰案例

    5課時

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    1. 能夠將歸納一個金融問題的數據集;2. 數據的處理和標準化;3. 貝葉斯分類模型的選擇和應用;
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    機器學習之聚類、主成分分析理論與代碼實踐

    27課時

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    掌握常用的聚類方法(K-means、層次聚類、密度聚類、譜聚類等),掌握主成分分析的原理與實現方法
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    基于Kafka+SparkStreaming+Redis+Python實時數據流處理分析項目

    11課時

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    動手實操SparkStreaming\熟悉Idea等軟件安裝和使用\了解Kafka基本原理和基本用法\動手實際操作Kafka的代碼編寫\熟悉Redis創建表等實際操作\學會用Idea編寫簡單的Scala程序\了解NoSQL數據庫Redis原理\動手操作Redis命令\
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    [老湯-人工智能]機器學習一之數學基礎

    18課時

    1024

    掌握機器學習需要的三大數學基礎知識:微積分、線性代數以及概率統計
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    [老湯-人工智能]機器學習十一之Spark推薦系統

    20課時

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    掌握大數據領域中的推薦系統
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    從零開始學習機器學習系列視頻課程

    56課時

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    為了解決同學們沒有大塊的時間去線下報培訓班學習、學習價格昂貴以及沒有好辦法系統的學習機器學習知識的問題,從今天開始,老師給大家帶來一門從零開始學習機器學習的課程。宗旨就是讓大家能夠快速、低價、系統的學會機器學習的課程,成為機器學習大軍中的一員。
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    Python機器學習實戰視頻課程1-零基礎上手

    54課時

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    本系列課程涵蓋經典機器學習知識+實戰項目。讓學員能夠系統掌握AI知識,為成為機器學習工程師,數據分析師,數據科學家或者為深度學習打下堅實基礎。課程把相關知識點穿插到項目中講解,而非空談理論,通過課程學習可以掌握目前最火熱**薪的這個領域的知識。
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    收入預測案例與K近鄰點分類算法

    3課時

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    處理數據集;金融數據標準化;K近鄰點分類模型的選擇和應用;用K近鄰點模型進行預測;K近鄰點模型的評估
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    2019年人工智能機器學習之人臉識別系統(Python3.7 )

    18課時

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    企業真實項目,讓學生快速掌握企業人臉識別開發流程,幫助學生建立企業人工智能應用思維.。
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    動手學Numpy視頻課程

    41課時

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    Numpy作為數據科學、數據分析、機器學習及深度學習的基礎,是以上學科入門的必選課程,因此十分有必要加以鞏固。本課程分為Numpy基礎、Numpy進階與Numpy高級三部分,采取循循漸進的方式進行講解,從最基礎的環境搭建,到高級的線性代數,全程手敲代碼,保證課堂質量,杜絕對著講義照本宣科,保證課堂趣
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    [老湯-人工智能]機器學習八之Spark項目實戰二

    31課時

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    掌握決策樹相關算法解決實際問題
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    基于的Python數據科學和挖掘課程

    18課時

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    熟練Python常見算法庫使用;了解機器學習的概念,明確機器學習基本流程; 掌握訓練數據,特征與標簽等基本概念;熟悉常見機器學習算法原理;熟練使用Python進行算法實現和參數調整;
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    Python機器學習算法和實踐

    45課時

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    你將對機器學習算法的理論與實現做到“知其然,又知其所以然”
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    Python數據分析系列視頻課程--玩轉數據挖掘視頻課程

    64課時

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    以CRISP-DM為理論指導,系統介紹sklearn各模塊的功能,從數據挖掘實戰的角度出發詳細介紹如何在sklearn中完成數據預處理、數據降維、數據建模、模型評估等各種操作,并突出特征選擇、模型調參,模型集成等在數據挖掘實戰環境中的重要課題。
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    人工智能-機器學習實戰視頻課程

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    讓學員掌握scikit-learn的核心使用方法以及機器學習的核心算法原理和實戰
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    零基礎數據分析與挖掘R語言實戰

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    掌握用R進行繪圖的函數;了解用R進行描述性統計分析;學會機器學習的算法;懂得關聯規則的算法實現;懂得分類算法的原理;了解用R語言進行數據圖形處理;熟悉用R語言建立數據挖掘模型。
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    Python機器學習實訓營(零基礎必備,原理推導+代碼復現+實驗分析)

    218課時

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    掌握機器學習算法數學原理推導,從零開始代碼復現經典算法,通過案例實驗分析核心知識點
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