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初識機器學習-理論篇

stonedog 全棧工程師
難度入門
時長 1小時48分
學習人數
綜合評分9.57
290人評價 查看評價
9.5 內容實用
9.6 簡潔易懂
9.6 邏輯清晰
聚類、特征工程、讀寫、預測。
數學建模做過類似的,用MATLAB就可以處理,三個色的數值分析歸類,我做過黑白文章碎片還原的....
入門了解一下可以。期待老師下一步對各個算法深入淺出的講解！
確定目標-》業務需求-》數據-》特征工程
算法分類：
有監督學習：明確給出分類算法、回歸算法；
無監督學習：聚類；
半監督學習：即強化學習；
分類算法2：
分類與回歸：
聚類：
標注：標簽
算法分類3：*重要
生成模型：模糊判斷 百分比 概率
判別模型：判斷屬于哪個類型
交易數據 ：電商網站說用戶下單，銀行 存取款賬單；
行為數據：用戶的搜索歷史、瀏覽歷史、點擊歷史、評論
就最后一集看出了點兒意思。。。
老師不厚道，講到高潮了就結束了...
老師是高人，聽得出來！PPT做的也很厲害
離線和在線的例子笑死
買個紙尿褲還要獎勵自己啤酒，，，哈哈哈
這Demo，是不是老師自己手動分類的啊，代碼就是輸出隨機數，嘿嘿嘿ieee，（開個玩笑），代碼可以暫停視頻自己敲出來，順便分享一本書，《機器學習實戰》源碼和pdf下載鏈接鏈接：http://pan.baidu.com/s/1kVweI2b 密碼：q3zz

最贊回答 / FanL
對，所有的圖片提取成相同長度（維度）的特征向量。再把這么多的特征向量作為輸入，輸入進K-means算法里。這個老師用的應該是Py-charm編譯器,用Python實現的這些
入門還是很不錯的，花了一中午就聽完了
每個算法都好難啊~
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課程須知
1、有一定數據分析經驗。 2、對機器學習有熱情的同學。
老師告訴你能學到什么？
1.什么是機器學習 2.機器學習的典型行業案例 3.機器學習和傳統數據分析的區別 4.機器學習的經典算法

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