课程价格 ：
¥159.00
剩余名额
2
-
学习时长
3周/建议每周6个小时
-
答疑服务
专属微信群答疑/讲师助教均参与
-
作业批改
每章节设计实践作业/助教及时批改评优
机器学习无疑是当前人工智能、数据分析领域的热点内容。在我们平时的科研或者工作中，都或多或少会用到机器学习的算法，然而机器学习的算法很多，有些算法属于单独一类算法，而有些是从其它现有算法中扩展延伸而来。
这次课程，我们总结了当前科研以及企业界常用的9大机器学习算法，每类算法逐一介绍其引入背景、核心思想以及使用案例。
课程内容
1. 贝叶斯分类
课程内容：包括朴素贝叶斯、贝叶斯决策论等
2. 回归与分类
课程内容：包括曲线拟合；线性回归以及logistic回归等
3. 支持向量机
课程内容：包括线性支持向量机；非线性支持向量机以及核方法等
4. 聚类
课程内容：包括K均值聚类以及层次聚类等
5. 数据降维
课程内容：包括线性以及非线性降维等
6. EM算法
课程内容：包括EM算法基础、多高斯参数估计以及相关应用等
7. 隐马尔科夫模型
课程内容：包括马尔科夫、隐马尔科夫模型以及相关应用等
8. 决策树
课程内容：包括决策树以及随机森林等
9. Adaboost算法
课程内容：包括独立于算法的机器学习以及Adaboost算法等
报名方式
添加助教宇轩微信（shenlanedu）报名咨询
课程特色
1、课程学习结束，根据每次作业的分数，评选优秀学员；
2、优秀学员获得深蓝学院认证的学习证书；
3、优秀学员可推荐至企业实习或者就业。
课程目标
掌握机器学习几大算法的核心原理，并应用在实战中
