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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
CTR預估：Click-Through Rate Prediction
其他的我覺得都講得挺通俗易懂的，但是不多解釋下樸素貝葉斯真的不好。
萬事萬物皆有規律，我們只是借助數學來研究規律，數學分析只是工具，關鍵是認識到客觀規律。認識到規律了我們才能利用客觀規律。在大樣本的情況下更顯規律本色！
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確認目標 業務需求 數據 特征工程
舉例：滴滴打車
歷史數據收集
特征工程占比 大約在百分之70
模型的訓練過程中 能做的調成對性能的提升效果不大

特征工程做的好與壞 更重要
課程風格很詼諧，且經典易于理解
接觸機器學習不到半年，很多東西似懂非懂，聽老師系統地講下，還是有助于構建自己的知識樹的，感謝！
講解通俗易懂，謝謝講師！
不錯，入門概念普及
可以理解為一個長的廣告，一個營銷活動，但是作為一節課來講，算了吧。
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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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