python从入门到精通机器学习&深度学习python 实战实验室

0-机器学习启蒙-导学

2018-02-05  本文已影响186人  天涯明月笙

机器学习-导学

机器学习工资高。

教学方法: 理论结合实际。

在大家把理论了解清楚之后, 对于每一个模块进行实践。
带领大家进行一个实际的项目, 解决一个小问题。

课程内容:

回归模型(案例: 预测房价)

markmark

介绍典型的算法和原理。比如线性回归, 多项式回归等。

开发一个小产品来预测房价。

分类模型(案例: 情感分析)

markmark

介绍一些简单的线性分类模型。

建模对于用户评价做出一些正负情感分析。

聚合类相似度模型(案例: 维基百科文本分析)

如何表示相似度。

对于维基百科名人介绍做分析。名人的相似度, 关系紧密。

推荐系统(案例: 音乐推荐系统)

markmark

协同过滤算法,基于分解的推荐算法。

搭建一个音乐推荐系统。

深度学习 (案例 : 图像检索)

数据 -> 深度学习 -> 智能

输入图像 - > 神经网络 -> 邻近样本

面向对象:python 机器学习。 turi
开发环境 jupyter notebook

上一篇 下一篇

猜你喜欢

热点阅读