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    PYTHON实现逻辑回归与梯度下降

    来源:www.dfsbp.com    发布于:2019-4-21 9:10:32    点击量:

    2019/04/22 08/24/03  【丹佛斯变频器 www.dfsbp.com】

      既然机器学习如此火爆,那如何追赶这股技术潮流呢?

      现超级数学建模携手唐老师以PYTHON为基础,向大家精心准备《PYTHON机器学习》系列课程。因此课程传授的不仅是知识,还有思维和方法。

      作为人工智能的核心,机器学习是一门多领域的交叉学科,专门研究计算机模拟或实现人类学习行为的方法,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

      特别提醒

      基础篇

      课程价格——¥398

      课程优惠

      ①新学员

      限量发放50元优惠券,后台对话框回复“机器学习”即可领取

      评价已报名的课程,并截图发给助教,即可领取55元优惠券

      进阶篇

      课程价格——¥398

      课程优惠

      ①新学员

      限量发放50元优惠券,后台对话框回复“实战进阶”即可领取

      拓展篇

      课程价格——¥198

      课程优惠

      本课程暂无变频器维修优惠

      注意事项

      ①PYTHON交流群:

      ②课程有疑问或成功报名均请联系助教?

      来吧,点击下方“ 阅读原文”,跟随着老师的脚步,提升自我!随着科技的进步,人工智能的快速发展,机器学习的使用日渐成为趋势。

      相信,每天都能感受到能力的提升!

      《PYTHON机器学习》系列课程介绍

      基础篇(共131学时)

      (课程大纲)

      《PYTHON机器学习实战课程》(¥398)

      第一章 AI时代人工智能入学指南(免费试学)

      第二章 PYTHON快速入门(免费试学)

      第三章 PYTHON工具:科学计算库NUMPY

      第四章 PYTHON工具:数据分析处理库PANDAS

      第五章 PYTHON工具:可视化库MATPLOTLIB

      第六章 算法:线性回归算法

      第七章 算法:梯度下降原理

      第八章 算法:逻辑回归算法

      第九章 案例:PYTHON实现逻辑回归与梯度下降

      第十章 案例:使用PYTHON分析科比生涯数据

      第十一章 案例:信用卡欺诈检测

      第十二章 算法:决策树

      第十三章 决策树SKLEARN实例

      第十四章 算法:随机森林丹佛斯与集成算法

      第十五章 案例:KAGGLE竞赛案例:泰坦尼克获救预测

      第十六章 算法:线性支持向量机

      第十七章 非线性支持向量机

      第十八章 支持向量调参实战

      第十九章 计算机视觉挑战

      第二十章 神经网络必备基础知识点

      第二十一章 最优化与反向传播

      第二十二章 神经网络整体架构

      第二十三章 案例实战CIFAR图像分类任务

      第二十四章 TENSORFLOW框架

      第二十五章 MNIST手写字体识别

      第二十六章 PCA降维操作与SVD矩阵分解

      第二十七章 聚类与集成算法

      第二十八章 机器学习业务流程

      即可报名学习

      进阶篇(共113学时)

      (课程大纲)

      《PYTHON机器学习实战——进阶课程》(¥398)

      第一章:SEABORN可视化库(免费试学)

      第二章:降维算法-线性判别分析

      第三章:PYTHON实现线性判别分析

      第四章:PCA主成分分析

      第五章:PYTHON实现PCA主成分分析

      第六章:E台达变频器M算法

      第七章:GMM聚类实践

      第八章:XBOOST算法

      第九章:推荐系统

      第十章:推荐系统实践

      第十一章:贝叶斯算法

      第十二章:PYTHON文本数据分析

      第十三章:KMEANS聚类

      第十四章:DBSCAN聚类

      第十五章:聚类实践

      第十六章:时间序列ARIMA模型

      第十七章: 时间序列预测任务

      第十八章:语言模型

      第十九章:自然语言处理WORD2VEC

      第二十章:使用WORD2VEC进行分类任务

      第二十一章:GENSIM中文词向量建模

      第二十二章:自然语言处理-递归神经网络

      第二十三章:递归神经网络实战-情感分析

      第二十四章:探索性数据分析-赛事数据集分析

      第二十五章:探索性数据分析-农粮数据分析

      即可报名学习

      拓展篇(共88学时)

      (课程大纲)

      《PYTHON数据科学必备四大主流库》(¥198)

      第一章:PYTHON基础(免费试学)

      第二章:科学计算库NUMPY

      第三章:数据分析处理库PANDAS

      第四章:可视化库MATPLOTLIB

      第五章:SEABORN可视化库

      即可报名学习

      课程特色

      学习平台——腾讯课堂

      上课形式——录播(可反复观看)

      学习周期——两个月(学习建议:2小时/周)

      答疑方式——课程配有专属学习群,老师随时解答

      课程资料——配有专属课件代码与实战案例

      课程收益——快速掌握机器学习的基础知识;掌握机器学习的四大主流库;独立完成项目实战

      适用群体

      零基础使用者

      机器学习、深度学习爱好者

      科研工作者,特别是打算迈入人工智能领域的工作者

      授课老师

      作为主讲人,唐老师将多年的机器学习经验和PYTHON使用技巧分享给大家。

      简单来说,机器学习就是优化数学方程式的过程。但在实际生活中,机器学习已经在金融、科研等领域蓬勃发展。

      唐老师将系统讲解PYTHON的基础知识、常用的工具包和算法以及四个主流的PYTHON库,并借助真实案例带领大家进行项目实战,全程还会附送完整的代码进行课程教学与实战演练。

      比如,就金融来说

      可以通过爬虫技术获取股票数据;

      可以通过文字信息伟肯变频器进行文本分析;

      可以搭建回测系统;

      可以开发交易平台

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