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机器学习
进阶
精选
机器学习实战
理论结合实践，从经典算法到深度学习的完整学习路径
4.9
评分
1,560 名学员
14小时
28 课时
机器学习
项目实战
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学习进度
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已完成课时
28
待学习
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学习目标
1
掌握机器学习的核心算法原理
2
能够使用Python实现机器学习模型
3
理解模型评估与调优方法
4
具备解决实际问题的能力
课程大纲
共 28 课时，预计学习时长 14小时
第1课：机器学习概述
时长 30分钟
学习
第2课：数据预处理
时长 40分钟
学习
第3课：特征工程基础
时长 35分钟
学习
第4课：线性回归
时长 40分钟
学习
第5课：逻辑回归
时长 35分钟
学习
第6课：决策树算法
时长 40分钟
学习
第7课：随机森林
时长 35分钟
学习
第8课：梯度提升树
时长 45分钟
学习
第9课：支持向量机
时长 45分钟
学习
第10课：K近邻算法
时长 30分钟
学习
第11课：朴素贝叶斯
时长 35分钟
学习
第12课：K-Means聚类
时长 35分钟
学习
第13课：层次聚类
时长 30分钟
学习
第14课：主成分分析
时长 40分钟
学习
第15课：模型评估方法
时长 35分钟
学习
第16课：交叉验证
时长 30分钟
学习
第17课：超参数调优
时长 40分钟
学习
第18课：集成学习
时长 45分钟
学习
第19课：项目：房价预测
时长 60分钟
学习
第20课：项目：信用评分
时长 55分钟
学习
第21课：项目：客户分群
时长 50分钟
学习
第22课：神经网络入门
时长 45分钟
学习
第23课：深度学习框架
时长 40分钟
学习
第24课：项目：图像分类
时长 60分钟
学习
第25课：项目：文本分类
时长 55分钟
学习
第26课：模型部署入门
时长 35分钟
学习
第27课：课程总结
时长 25分钟
学习
第28课：期末项目
时长 90分钟
学习
课程讲师
陈
陈伟博士
浙江大学人工智能研究院研究员
前Google工程师，专注于机器学习算法研究，拥有丰富的工业界经验。