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免费公开课|1小时入门机器学习经典模型

2017-06-23 08:00 StuQ
机器学习中有很多模型, 它们是机器学习能解决实际问题的基础,在本次机器学习免费公开课里我们将为你解读机器学习里那些经典模型。~  

机器学习绕不开的一个话题,就是“模型”。

机器学习不需要人类来总结经验、输入逻辑,人类只需要把大量数据输入给计算机,然后计算机就可以自己总结经验归纳逻辑,这个过程叫作训练,训练过后得到一个模型,这个模型就可以用来代替人去做判断了。因此,评估训练出的模型是准确预测的关键。

经典的机器学习模型有很多,比如决策树模型、Logistic 回归、贝叶斯模型、支持向量机 SVM、人工神经网络等。关于究竟哪个模型是最好的?大家有很多争论。其实,模型被训练出来是为了解决实际问题,比如:提升广告转化率,电商产品推荐以及垃圾邮件检测等等。因此,没有最好的模型,只有最适合的模型

为了让对人工智能、机器学习感兴趣的小伙伴能深入理解各经典模型及其用法,StuQ 请来 Autodesk 软件研发工程师——卢誉声老师和老人福祉科技实验室主要项目负责人——金柳颀老师,在 6 月 27 日 20:00-21:00,带大家 1 小时入门机器学习经典模型~

在 1 个小时里,你将收获:

决策树模型

  • 引子:天气的预测

  • 决策树思想

  • 使用决策树处理天气预测

  • ID3 与 C4.5 算法

Logistic 回归

  • 引子:疾病因素分析

  • 回归分析

  • Logistic 回归

  • 使用 Logistic 回归分析疾病风险因素

贝叶斯模型

  • 引子:彩球抽奖

  • 基础概率知识

  • 贝叶斯公式

  • 朴素贝叶斯模型

  • 使用朴素贝叶斯模型解决彩球抽奖问题

  • 前瞻:贝叶斯网络

本次公开课,原价 49 元,现在免费开放给大家,想报名的同学,快来吧~

长按上图「二维码 」,添加小助手,即可获得听课地址~

 
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