【必修】16个机器学习算法推导及项目案例 XGBoost | GBDT ......

机器学习经典Kaggle案例:泰坦尼克号:从灾难中学习机器 kaggle链接:https://www.kaggle.com/c/titanic 一、简介 泰坦尼克号案例可以说是kaggle的“hello world”,入门者的必看案例。 1.1 比赛描述 RMS泰坦尼克号沉没是历史上最臭名昭着的沉船之一。1912年4月15日,在她的处女航中,泰坦尼克号在与冰山相撞后沉没,在2224名乘客和机组人员中造成1502人死亡。这场耸人听闻的悲剧震惊了国际社会,并为... 阅读详情
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相信很多朋友对机器学习算法都有所了解,有尝试学习并利用机器学习算法以及工具做一些AI产品! 但是仅仅停留在“调包”的阶段。 想去深入理解一些算法的核心内涵却被 XGBoost | GBDT 等算法劝退了!

为了帮助大家扎实机器学习算法基础并熟练应用,重磅推荐一款交互式机器学习实战课程, 涵盖16大机器学习算法,20+案例讲解,9大项目实操。

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具备Python基础即可学习,课程通过5步教学法,真正的掌握每个算法的核心,每个算法会从原理讲解到实现该的详细算法推导。结合算法在企业中的应用,进行实战练习。

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01
十六大经典算法

| K-NN最近邻 | 线性回归 | 逻辑回归 |

| 凸优化 | 朴素贝叶斯 | 支持向量机 |

| 决策树 | 随机森林 | GBDT | 

| XGBoost | 矩阵分解 | K-Means | 

| GMM | 主题模型 | EM | 聚类 | PCA | 

02
项目作业实操

没有项目练手,看这里!课程里的所涉及的项目,均是针对每个算法的高阶应用来展开的。增强算法掌握的同时,项目的成果可直接应用于工作中。

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03
20个项目讲解

回归分析身高预测

利用KNN筛选简历

二手车价格预估

量化投资之股票价格预测

预测广告点击率

利用L1正则模拟神经科学中的稀疏性

垃圾邮件分类

员工离职率预测

基于随机森林的疾病分析

利用GBDT解决搜索中的排序问题

人脸识别

基于聚类的消费群分类

内容推荐算法的电影推荐引擎

基于协同过滤算法的音乐推荐引擎

搭建OCR识别引擎

利用聚类算法压缩图片

基于主题模型和SVM的文本分类

问答系统搭建

利用kemel SVM识别医疗图片

利用聚类算法压缩图片

从零搭建方向传播算法

04
学习收获

收获成为出众算法工程师的四大技能

  • 知识:理解算法背后的原理以及算法之间的内在关联。

  • 实战:学会如何把学到的原理应用在实际的工作当中。

  • 逻辑:培养举一反三能力,解决问题能力,并提升逻辑思考能力。

  • 业务:广泛接触行业中的经典的案例,加深对业务的理解。

05
适合人群

  • 互联网从业者:想了解机器学习并在日常工作中加以应用。

  • IT从业者:希望入门机器学习,并且能够把技术应用到自身的AI场景。

  • 在校学生:想深入理解机器学习技术、或者之后想从事AI相关的岗位。

  • AI从业者:很喜欢机器学习,也有一定的经验,希望根据业务场景能够在模型上做一些创新、以及有能力自己求解出来;

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下面,我来给各位朋友介绍一下这款重磅级产品吧,保证让大家有惊喜。

06
全新学习体验

A. 全程手推公式,确保你深入理解算法的核心。

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B. 项目源码均有清晰明了的代码注释,看代码都能上瘾!

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C. 对话式学习指导,实时检测所学所得。

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D. 不需要安装任何环境,完全依赖于云端编程。

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E. 项目作业代码审核,老师精心批改,错误纰漏一目了然。

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F. 质量极致的视频讲解

视频内容通俗易懂而且保证简洁性,力求做到极致。保证用最低的时间成本学会核心知识点!下面截取了KNN算法相关的两个短视频(全部课程拥有几百个视频)

样例1:KNN算法中K值对预测的影响 


样例2: 构造KD树 (1)

G.  更多彩蛋等你发现 ... 

......

07
课程大纲

课程内容由李文哲博士(美国南加州大学AI博士)亲自操刀设计,目前市面上最火爆的NLP高阶训练营也是来自于李文哲博士。课程内容上涵盖了几乎所有主流的机器学习算法,由浅入深,非常通俗易懂。以下是课程大纲:

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08
专业的教研团队

教研团队均是工业界和学术界顶尖的专家,具有丰富的教学经验和实战经验。确保内容的专业性和前瞻性。

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09
超高的学员评价

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10
答疑服务保障

1、每位助教老师均有国内外一线AI企业从业经验,人工智能专业硕士以上学历。在学习中,除了能得到专业的解答,还可以收获超强的人脉资源。找工作内推都不是事!

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2、授课导师+班主任+助教老师全天监督辅导学习,保障每位同学的问题可以及时得到满意的回答。

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校招人机交互算法工程师:笔试题型拆解与备考路线图 数据结构与算法是技术面试的基石,而人机交互算法工程师的笔试则更进一步,将算法功底与交互场景理解深度融合。从KMP算法的next数组推导,到排序算法在用户行为分析中的应用,再到机器学习中的用户点击预测与行为聚类,笔试考察的是将经典算法映射到真实交互问题的能力。同时,Fitts定律、认知负荷等人机交互理论成为区分候选人的关键。本文系统复盘网易校招真题,拆解通用算法、机器学习、交互理论三大模块,并提供四周备考路线与答题策略,帮助读者构建从算法基础到交互场景应用的全链路技能树。 阅读详情

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