拒绝花里胡哨,零基础也能把机器学习给你捣鼓明白
有没有人跟小编一样,
刚入门机器学习时被折磨的不要不要的!
线性代数、线性优化、统计与概率、微积分、信息论……
线性回归、Logistic 回归、线性判别分析、朴素贝叶斯、随机森林……
本以为时代扛把子领域,
学起来应如身临绿洲世界,科技感拉满 MAX↑
(图片来源见水印)
可谁成想,面对密密麻麻的数学知识、算法、框架,直接给我干废
在学习机器学习的这条路上
埋头啃书肯定不是最好的方式
书里的内容不一定是最丰富的
牢固掌握还是要结合课堂经验+动手实践
今天我就要推荐一套,非常实用的机器学习入门课程,是那种有老师带着讲,有老师带着操作,有老师为你答疑,完整学完可以直接就业的实用课程——
《零基础入门机器学习》
(扫描下方二维码进入专栏)
本课程⾯向机器学习零基础的同学,
几乎涉及入门机器学习所需的方方面面,
没有任何花里胡哨的堆砌。
只要你:
具备基本的 Python 编程能力
有意愿学习,能坚持学完本课程
你就可以收获:
掌握机器学习的常用 算法和模型
能够从事相关领域的 研发工作
本课程计划将用 20+期直播课
从零基础开始讲解经典机器学习算法
从线性模型一直讲到神经网络,手把手带你学习常用框架。
- 下滑查看课程计划 -
1. 课程说明
2. 机器学习概论
3. 线性模型
--线性回归
--logistic 回归
--线性判别分析
4. 决策树
5. 贝叶斯分类器
6. k 最近邻
7. 聚类
8. ⽀持向量机
9. 半监督学习
10. 集成学习
11. 深度学习
12. 强化学习
13. 图神经⽹络
14. 模型评估与选择
15. 参加竞赛,小试牛刀
16.实战项目 1
17.实战项目 2
目前每周二晚开课,已更新了七期
在这 7 次学习中,可以深深感受到
课程讲师齐伟老师的扎实与细致
课后大家在学习群互动交流,教学相长
还有丰富的学习资料,帮助深化理解、扩展视野
- 学习群软硬双辅 -
因跟不上而放弃、
因代码量太大而放弃、
因无法解决困难问题而放弃……
那些曾经自己啃书学习时会遇到的负面 Buff,在循序渐进的课程安排和良好的社群氛围下也消失不见了!
01
关于课程讲师
齐伟(老齐)
苏州研途教育科技有限公司 CTO;苏州⼤学应⽤统计专业硕⼠⽣指导委员会委员。
⾃2018 年以来,为苏州⼤学应⽤统计硕⼠⽣开设《机器学习》课程,这也是本次的直播课《零基础入门机器学习》的前身;
已经出版图书:
《跟⽼齐学 Python:轻松⼊门》
《跟⽼齐学 Python:Django 实战》
《跟⽼齐学 Python:数据分析》
《数据准备和特征⼯程》
《Python⼤学实⽤教程》
《机器学习数学基础》
更多有关资料,请访问个⼈⽹站:www.itdiffer.com
02
如何上课
注意啦,每周直播课免费开放大家学习!!
每周二 晚 7:30 开课更新,
进入课程群,小助手会在开课前更新直播间地址,
听课学习、互动答疑、作业练习、扩展资料…… 统统免费!
扫码立刻进群
如果你错过了当天直播、或者想复习回看,可订阅专栏《零基础入门机器学习》,订阅后即可反复学习观看。
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(随着课程体量逐渐增大,专栏价格将逐渐上调,欲购从速啦)
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03
高效学习秘籍
认真听课
动手练习、动手查资料、动手推导
敢看文档,有耐心看文档
04
你将收获
求职就业 :把课程认真学完,代码敲过,相关内容掌握,便能够达到一般岗位的招聘要求
发展基础 :机器学习、神经网络有了一定了解,在未来对某一领域深入发展奠定基础
改善现有工作 :掌握机器学习技术,有能力对原有业务流程进行优化与改进
扩展思维 :顺应时代潮流,培养人工智能思维,赢得进入人工智能世界的入场券。
03
关于数学基础
数学理论对初学者来讲,是一个巨大的门槛。如果想成为一名人工智能人才,那便不得不要拿出很大一部分时间投入到数学的学习中。
为了广大因为数学焦虑而不敢踏足 AI 领域的同学,齐老师的《机器学习数学基础》视频课程,用 80+期视频讲解,极尽所能将大家体内的“高数内功”重新激发出来!
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本课程会从工程应用的角度来阐述数学定义、定理,并侧重讲解数学在机器学习中的应用和实现方法,以此 唤醒 你大脑中沉睡已久的“数学潜意识”, 引导 大家大胆地进入机器学习领域。
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