机器学习和深度学习基础教程（人工智能AI方向）-Array老师-专题视频课程

机器学习和深度学习基础教程（人工智能AI方向）—210人已学习
课程介绍    

    机器学习和深度学习区别和联系： 主要介绍了常用算法和原理推导，和numpy数组和矩阵，简单线性和逻辑回归， 决策数，KNN，SVM 贝叶素 聚类等算法 通过这门课程可以很好的入门机器学习， 案列分享算法在场景中的应用
课程收益
    “人工神经网络（Artificial Neural Networks）”是另一种算法方法，它也是早期机器学习专家提出的，存在已经几十年了。神经网络（Neural Networks）的构想源自于我们对人类大脑的理解——神经元的彼此联系。二者也有不同之处，人类大脑的神经元按特定的物理距离连接的，人工神经网络有独立的层、连接，还有数据传播方向。
讲师介绍
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    10多年互联网一线实战经验，现就职于大型知名互联网企业，架构师， 有丰富实战经验和企业面试经验；曾就职于某上市培训机构数年，独特的培训思路，培训体系，培训方式，实践职场技能等培养0基础至税前30K/月学员1000人以上。
课程大纲
    1. 什么是机器学习？  4:38
    2. 本实战讲解中所涵盖的知识点总括  11:31
    3. 核心技术点：numpy 数组  8:39
    4. 入门知识点：numpy索引  11:05
    5. 统计知识点：numpy统计  4:49
    6. 数组知识点：数组的乘积  1:44
    7. 入门策略：最优化问题  6:00
    8. 核心基础：数据基础  4:53
    9. 可视化的实现：matplotlib可视化基础  10:50
    10. 智能算法：KNN算法  22:17
    11. 智能算法:knn分类器  8:19
    12. 入门示例：简单线形回归  21:50
    13. 入门示例：简单线形方程推导  22:19
    14. 入门示例：简单回归代码实现  13:15
    15. 入门示例：多元线性方程  13:47
    16. 拔高示例：多元线程实现  6:03
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