今日推荐课程:机器学习极简入门

2018 年 8 月 29 日 人工智能头条


课程介绍

本达人课针对机器学习初学者,从机器学习、深度学习最基本的原理及学习意义入手,以模型为驱动,带领大家吃透几个最经典的机器学习模型——学习这些模型的原理、数学推导、训练过程和优化方法。

本课为每个模型提供了极小数据量的“极简版”实例,方便读者从直观上了解模型的运行原理。借助这些例子,大家可以将自己变身为“人肉计算机”,通过口算/笔算每一步的推导,模拟算法全过程,进而彻底理解每个模型的运作方式。

此外,本课还介绍了构建数据集、特征选择、调参、验证模型的方法,以及如何同步进行编程语言学习。帮助您掌握进行机器学习产品开发的基本能力。

作者介绍

李烨,高级软件工程师,现就职于微软(Microsoft),曾在易安信(EMC)和太阳微系统(Sun Microsystems)任软件工程师。先后参与聊天机器人、大数据分析平台等项目的开发。

课程大纲

本课程大纲分为六大部分,共计 42 篇:


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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

知识荟萃

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