机器学习算法教程 中文字幕

课程信息
英文名How to Think About Machine Learning Algorithms
课程来源Pluralsight.com
讲师Swetha Kolalapudi
课程ID9004317
课程时长3.1小时
下载所需积分50
所属类别全部 机器学习

机器学习是当今一些最酷的技术创新的背后,与流行的看法相反,你不需要成为数学天才才能成功应用机器学习

作为面对任何现实问题的数据科学家,您首先需要确定机器学习是否可以提供适当的解决方案

在本课程中,如何思考机器学习算法,您将学习如何识别这些情况

首先,您将学习如何确定解决问题的四种基本方法中的哪一种:分类,回归,聚类或推荐

接下来,您将学习如何设置问题陈述,功能和标签

最后,您将插入一个标准算法来解决问题

在本课程结束时,您将掌握识别机器学习应用程序机会并抓住机会所需的技能和知识

大家好,我的名字是Swetha Kolalapudi,我想欢迎你到我的课程,如何思考机器学习算法。

我是一家名为Loonycorn的初创公司的联合创始人。

机器学习如今风靡一时,但有太多人因其声誉而受到威胁。

与流行的看法相反,您实际上并不需要成为数学天才才能成功应用机器学习。

机器学习技术可以由任何有学习意愿的人从第一原理中学习。

本课程主要是关于从第一原理学习机器学习。

没有行话,没有深奥的数学,只是简单的直接解释和技术,你可以直接使用。

当你完成时,你将知道如何设置交易股票,向朋友推荐电影,或感知你最喜欢的候选人的情绪,作为你可以编写,编码或解决的千篇一律的ML问题。

我们将讨论的一些主要议题包括:将数据分类为预定义的类别,使用回归预测变量之间的关系,向用户推荐产品,以及将大型数据集聚类为有意义的组。

在本课程结束时,您将能够识别使用机器学习和使用标准技术(如支持向量机或线性回归)解决问题的机会。

在开始本课程之前,您应该在非常基础的层面上熟悉Python。

我希望你能和我一起学习如何在Pluralsight学习机器学习算法。

中文课程网 提供全网最全,中文翻译质量最高的国外课程视频资源(Lynda / Pluralsight)

请先登陆 如果还没有账号,请先注册