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12月机器学习在线班

  • 讲师:七月在线
  • 课时:20次课 [每次课至少两小时,且每天集中答疑]
  • 开课时间:2016.1.2 19:00第一次课 [2.6/7,2.13/14 停课]
960.00 1200.00
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  • 介绍
  • 大纲
  •     网上视频很多,但由于没有个性化的内容、辅导、答疑,导致不少初学者看再多视频,视频看再多次,都是迷迷糊糊、不成体系。

        本次12月机器学习在线精品课程,主讲老师阵容强大(邹博 + 周博,两大博士为理论实践全力护航),支持在线实时互动(讨论答疑),上课内容根据欲听课学员的反馈个性化定制,且在9月机器学习在线班的基础上进一步加大实践内容(机器学习和深度学习相关实践),着重为初学者扫清前进道路上的障碍,为进阶者进一步巩固、提升,让所有学员都能在理论和实践层面入门机器学习,领略其强大魅力。

       一句话总结就是:本课程既帮助大家入门机器学习,合适的更可帮忙内推BAT。


    上课方式:在线QQ群视频直播上课,天南地北,只要想听,谁都有机会报名参加。

    上课时间:一周两次课,每周六每周日晚上7 - 9点上课。PS:课后提供上课视频供课后反复在线观看、复习
    所需基础:会任意一门编程语言、以及一定的数学(高数、概率统计等)、数据结构、算法基础。最重要的是对机器学习感兴趣、想深入。此外,尽量课前预习、课后复习。语言方面,主要用Python授课。

    课程福利:3个月全程辅导,除了每次课2小时的在线直播,更有讲师一周 7 天*12小时集中答疑,及与牛人师兄的互助讨论,帮你省下独自一人苦苦探索而浪费的巨大时间成本。3个月的课程结束后,有问题依然可以随时在群内提问讨论。


    主讲老师
    • 邹博,计算机科学博士毕业,超过10年的软件开发经验,七月算法(julyedu.com)资深讲师,给数千人讲过面试、算法、机器学习,好评如潮,讲课清晰易懂,推导机器学习细致透彻。
    • 周博,浙大博士毕业,机器学习技术专家,熟练机器学习主流算法和深度学习框架Torch,专注计算机视觉、网络多媒体,开发多款计算机视觉产品。

    更多嘉宾讲师具体上课时揭晓。


    学员笔记
    12月班一女学员做的课程笔记:https://clyyuanzi.gitbooks.io/julymlnotes/content/dl_nn.html

    • 第5课 回归

    • 知识点1:最小二乘法、高斯分布、梯度下降、过拟合、Logistic回归
    • 实战项目:线性回归、Logistic回归实现和分析

      第7课 最大熵模型

    • 知识点1:熵、相对熵、信息增益、最大熵模型、IIS
    • 实战项目:盲源分离BSS的独立成分分析ICA代码实现和分析

      第8课 聚类

    • 知识点1:K-means/K-Medoid/密度聚类/谱聚类
    • 实战项目:K-means、谱聚类代码实现和参数调试分析

      第9课 推荐系统

    • 知识点1:协同过滤、隐语义模型pLSA/SVD、随机游走Random Walk
    • 实战项目:协同过滤代码实现和参数调试分析 [ 含数据读取、应用场景、模型、效果、调试 ]

      第11课 随机森林和提升

    • 知识点1: ID3、C4.5、CART、Bagging、GBDT、Adaboost、前向分步算法
    • 实战项目:使用随机森林进行数据分类 [含代码实现和参数调试分析]

      第12课 SVM

    • 知识点1:线性可分支持向量机、线性支持向量机、非线性支持向量机、SMO
    • 实战项目:使用SVM进行数据分类 [含代码实现和参数调试分析]

      第14课 EM算法

    • 知识点1:GMM、pLSA、HMM
    • 实战项目:分解男女身高、图像分割

      第15课 主题模型

    • 知识点1:pLSA、共轭先验分布、LDA
    • 实战项目:使用LDA进行文档聚类 [含代码实现和参数调试分析]

      第17课 隐马尔科夫模型HMM

    • 知识点1:概率计算问题、参数学习问题、状态预测问题
    • 实战项目:使用HMM进行中文分词 [含代码实现和参数调试分析]
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