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4 月机器学习算法班 [上半年最火课程TOP 1]

  • 讲师:程博士 周博 寒小阳 龙心尘 李韶华
  • 课时:20次课 [每次课至少两小时,课上课后答疑]
  • 开课时间:直播已结束,现在购买看视频,干货极多
499.00 1200.00
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  • 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4 月机器学习算法班,历时一年打磨,主讲老师阵容空前强大(程、周、寒、龙、李),在线直播全程答疑(课上实时答疑、课后集中答疑),布置一定作业。同时,上课内容根据欲听课学员的反馈个性化定制,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。

        此外,整个课程不仅将帮助大家入门机器学习更将结合BAT工业应用,且几乎每一次课都提供实际案例、数据集、代码,让学员结合实际案例理解机器学习算法,从数据清洗、特征处理、模型构建、模型调优到实际机器学习项目分析,让大家了解实际工业界是怎么用这些机器学习算法的,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。
    课后视频:一周两课,每周六/日晚上上课。提供上课视频供课后随时反复观看、复习(PC端用Google浏览器登陆官网在线观看、手机端可APP下载观看)。
    所需基础:大学里学过编程、概率统计(且本课程前4次课帮复习数学)、数据结构&算法即可。最重要的是对机器学习感兴趣、想深入。主要Python授课。

    课程福利1  3个月全程辅导,课上2小时直播答疑、课后一周 7 天集中答疑,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或社区提问讨论。 带领/组织/指导大家参加阿里/滴滴/Kaggle等大数据或算法比赛,用实际数据说话,帮助学员在实际数据上更快成长,提升、锻炼学员能力,而且参加比赛的过程中经历数据处理、特征选择、模型调优、代码调参,是一个极好的真刀真枪的实战机会,对找/换工作的帮助非常大。


    讲师团队

    程博士 
    上海交通大学博士毕业,任职于澳大利亚联邦科学院。长期从事通信与信号处理、机器学习与人工智能的研究。本次课程中负责:矩阵、凸优化等课。
    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。本次课程中侧重深度学习相关课程实战
    寒小阳
    目前在一著名电商公司负责搜索广告相关业务,多年实际ml/DL/dm项目经验,专注海量数据上机器学习算法的应用与优化。做过推荐系统、NLP、点击率预估、图像识别。讲课清晰易懂,擅长用实际数据、代码、案例说话,备受学员好评。本次课程中负责微积分、回归、特征工程、模型调优、推荐系统、聚类、CNN等相关次课的工程应用、项目实践
    龙心尘 多年IT领域机器学习/数据挖掘/自然语言处理经验,负责多个海量数据上网络安全机器学习项目,专注于算法应用与优化。做过NLP、web攻击智能识别、入侵检测自学习等相关项目。本次课程中负责概率统计、最大熵与EM算法、决策树、SVM、贝叶斯等课。
    李韶华老师
    新加坡南洋理工大学博士毕业,熟悉贝叶斯统计机器学习方法和深度学习在自然语言处理中的应用。读博前有在互联网公司三年的工作经验,认为解决实际问题的模型才是好模型。本次课程中负责LDA主题模型、采样与变分等课。

    所有讲师分工协作、每位讲师讲自己最熟悉、最擅长的部分,更多嘉宾讲师具体上课时揭晓。


    学员笔记


    学员评价

    部分学员评价第3课 阵、第6课 特征工程、第7课 模型调优、第9课 推荐系统


    部分学员评价第13课 贝叶斯网络、第16课 人工神经网络,且第20课 冯讲HMM,不但全程每个知识点都举例子,且融入相声 666


    • 第5课 线性回归与逻辑回归

    • 知识点1:线性回归、logistic回归、梯度下降
    • 实战项目:线性回归与拟合,Logistic回归与分类
    • 实战项目:实际工程海量数据下的logistic回归使用,包括样本处理、特征处理、算法调优和背后的原理

      第6课 特征工程

    • 知识点1:数据获取、数据清洗、特征抽取、特征选择与融合

      第9课 推荐系统

    • 知识点1:基于内容推荐、协同过滤、排序学习、神经网络推荐
    • 实战项目:实际电商推荐系统的算法与架构

      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 主题模型

    • 知识点1:pLSA、共轭先验分布、LDA
    • 实战项目:使用LDA进行文档分类 [含gensim开发实例和参数调试分析]

      第16课 人工神经网络

    • 知识点1:全连接神经网络、BP算法、链式法则
    • 实战项目:用BP网络做样本数据分类

      第17课 卷积神经网络

    • 知识点1:卷积操作、Polling操作
    • 知识点2:理解卷积网络、卷积网络训练以及GPU加速
    • 实战项目:卷积网络在图像分类中的应用

      第18课 循环神经网络与LSTM

    • 知识点1:RNN 网络、LSTM
    • 实战项目:回归网络在自然语言处理中的应用(字符模型和文本生成,char-rnn 案例分析)

      第19课 关于框架

    • 知识点1:Caffe 入门教程
    • 知识点2:Tensor Flow/MxNet 简介
    • 实战项目:使用Torch进行图像分类及卷积网络可视化的深度学习实践

      第20课 概率图模型初步

    • 知识点1:贝叶斯网络、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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