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高级机器学习方法和技术
学习数据分析、数据科学和机器学习的高级机器学习方法和技术
讲师：Henrik Johansson
您将学到什么
- 有关高级机器学习方法、技术、理论、最佳实践和任务的知识
- 对高级机器学习有深入的实践知识，并知道如何自信地处理机器学习任务
- 高级集成模型，例如用于预测和分类的 XGBoost 模型
- 详细深入地掌握回归、回归分析、预测、分类和监督学习的知识
- 熟练掌握 Scikit-learn、Matplotlib、Seaborn 和其他一些 Python 库
- 对人工智能预测/分类模型和自动模型创建的高级了解
- 云计算：使用 Anaconda Cloud Notebook（基于云的 Jupyter Notebook）。学习使用云计算资源
- 还有更多……
探索相关主题
- 机器学习
- 数据科学
- 发展
要求
- 四种计数方式 (+-*/)
- 具有数据科学、数据分析或机器学习的实际经验
- 了解 Python 和 Pandas 者优先
- 建议具有日常使用 Windows、MacOS、iOS、Android、ChromeOS 或 Linux 计算机的经验
- 拥有可连接互联网的计算机
- 课程仅使用免费软件
- 包含云计算和 Windows 10/11 的安装和设置指导视频
描述
欢迎参加高级机器学习方法和技术课程！
机器学习正在全球范围内大规模扩展和发展。社会各界都在积极推行和使用机器学习方法和技术，以发展和优化我们生活、企业、社会、政府和国家的各个方面。
本课程将教授一系列实用的高级机器学习方法和技术，为你的机器学习工作和学习奠定坚实的基础。本课程包含独家内容，将教授你许多关于机器学习方法和技术的新知识。
这是二合一大师班视频课程，将教您高级回归、预测和分类。
您将学习高级回归、回归分析、预测和监督学习。本课程将教您使用高级前馈神经网络和决策树回归集成模型，例如 XGBoost 回归模型。
您将学习高级分类和监督学习。您将学习使用高级前馈神经网络和决策树分类器集成，例如 XGBoost 分类器模型。
您将学到
- 有关高级机器学习方法、技术、理论、最佳实践和任务的知识
- 对高级机器学习有深入的实践知识，并知道如何自信地处理机器学习任务
- 高级集成模型，例如用于预测和分类的 XGBoost 模型
- 详细深入地掌握回归、回归分析、预测、分类和监督学习的知识
- 熟练掌握 Scikit-learn、Matplotlib、Seaborn 和其他一些 Python 库
- 对人工智能预测/分类模型和自动模型创建的高级了解
- 云计算：使用 Anaconda Cloud Notebook（基于云的 Jupyter Notebook）。学习使用云计算资源
- 选项：使用 Anaconda 发行版（适用于 Windows、Mac、Linux）
- 选项：使用 Python 环境基础知识、Conda 包管理系统和命令行安装/更新库和包——提高工作生活质量的黄金秘诀
- 还有更多……
本课程包括
- 简单易懂的 Anaconda Cloud Notebook（基于云的 Jupyter Notebook）使用指南。您可以在本课程中学习如何使用云计算资源。
- 一份易于遵循的可选指南，用于下载、安装和设置 Anaconda 发行版，使任何人都能够安装 Python 数据科学环境，用于本课程或任何机器学习或编码任务
- 大量独特的内容，本课程将教你许多只能从 Udemy 的本课程中学到的新知识
- 紧凑的课程结构建立在经过验证的专业学习框架之上。
本课程是学习高级回归、预测和分类的绝佳途径！这些是建模、人工智能和预测中最重要、最有用的工具。
这门课程适合你吗？
本课程是
- 任何想要学习高级机器学习方法和技术的人
- 任何想要在大学阶段学习并希望学习高级机器学习技能的人，他们都会在整个职业生涯中用到这些技能！
如果我们能够穿越时空成为新生，我们自己也想选这门课程。我们认为，这门课程是学习高级回归、预测和分类的最佳课程。
课程要求
- 四种计数方式 (+-*/)
- 具有数据科学、数据分析或机器学习的实际经验
- 了解 Python 和 Pandas 者优先
- 建议具有日常使用 Windows、MacOS、iOS、Android、ChromeOS 或 Linux 计算机的经验
- 拥有可连接互联网的计算机
- 课程仅使用免费软件
- 包含云计算和 Windows 10/11 的安装和设置指导视频
立即报名，即可获得 10 多个小时的视频教程（带有手动编辑的英文字幕），完成课程后还可获得结业证书！
本课程适合哪些人：
- 任何想要学习高级机器学习方法和技术的人
- 任何想要在大学阶段学习并希望学习高级机器学习技能的人，他们都会在整个职业生涯中用到这些技能！
| 共 18 节课程 • 总时长 11 小时 15 分钟 | |
| 第一章 引言 | |
| 1. 引言 | 16分4秒 |
| 2. Anaconda 云笔记本设置 | 16分42秒 |
| 3. 下载和安装Anaconda Distribution（可选） | 20分39秒 |
| 4. Conda 包管理系统（可选） | 42分38秒 |
| 第二章 回归和监督学习的先进模型 | |
| 1. 概述 | 3分8秒 |
| 2. 人工神经网络、前馈网络和多层感知器 | 20分 |
| 3. 前馈多层感知器用于预测 | 28分50秒 |
| 4. 决策树回归模型 | 1时15分26秒 |
| 5. 随机森林回归 | 1时9分18秒 |
| 6. 投票回归 | 48分 |
| 7. 极端梯度提升回归 (XGBoost) | 55分49秒 |
| 第三章 用于分类和监督学习的先进模型 | |
| 1. 概述 | 3分20秒 |
| 2. 人工神经网络、前馈网络和多层感知器 | 19分10秒 |
| 3. 前馈多层感知器分类器 | 20分3秒 |
| 4. 决策树分类器 | 1时6分40秒 |
| 5. 随机森林分类器 | 50分5秒 |
| 6. 投票分类器 | 46分39秒 |
| 7. 极端梯度提升分类器（XGBoost） | 1时12分35秒 |
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