Python机器学习经典案例实战—3710人已学习
课程介绍
Python在机器学习领域应用是非常广泛的,比如,我们可以使用机器学习进行验证码识别,使用机器学习实现计算机视觉项目,或者,我们也可以使用机器学习技术实现网页分类、文本挖掘、情感分析等等各种各样的事情。机器学习的重点在于算法,而算法的学习相对来说是比较枯燥的,所以,只有在学习的时候让算法跟实例结合,才能够让算法的学习变得不枯燥,并且也才能够更好的将理论运用与实践。
课程收益
会为大家讲解几种典型的机器学习项目的开发,让大家以此为中心,可以学会各种类型机器学习项目的开发。
讲师介绍
韦玮 更多讲师课程
重庆韬翔网络科技有限公司董事长兼CEO,国内知名出版社IT作家,优快云学院特邀IT讲师,《知道日报》特约作者,国家工信部网络营销师,蜻蜓FM独家签约主播,国家专利发明人,多年IT从业经验,曾出品发明过多门IT课程并获得大量学员的支持与喜爱。
课程大纲
1. 使用 K-近邻算法识别简单数字验证码实战 01:49:50
2. 使用决策树算法对测试数据进行分类实战 01:45:49
3. 使用 AdaBoost 算法进行二分类实战 01:30:35
4. 使用支持向量机(SVM) 算法进行模式识别实战(上) 38:47
5. 使用支持向量机(SVM) 算法进行模式识别实战(下) 38:50
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Python在机器学习领域应用是非常广泛的,比如,我们可以使用机器学习进行验证码识别,使用机器学习实现计算机视觉项目,或者,我们也可以使用机器学习技术实现网页分类、文本挖掘、情感分析等等各种各样的事情。机器学习的重点在于算法,而算法的学习相对来说是比较枯燥的,所以,只有在学习的时候让算法跟实例结合,才能够让算法的学习变得不枯燥,并且也才能够更好的将理论运用与实践。
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课程大纲
1. 使用 K-近邻算法识别简单数字验证码实战 01:49:50
2. 使用决策树算法对测试数据进行分类实战 01:45:49
3. 使用 AdaBoost 算法进行二分类实战 01:30:35
4. 使用支持向量机(SVM) 算法进行模式识别实战(上) 38:47
5. 使用支持向量机(SVM) 算法进行模式识别实战(下) 38:50
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