周志华《机器学习》西瓜书新出算法推导视频!(超级详细)
【文末重金招募讲师】不是每个人都适合2万小时定律,努力的方向不对,就是白努力。
如果你对人工智能跃跃欲试,第一步该怎么办?我通常的做法是,先收集人工智能有关的信息,或者问问身边正在学习的师兄师姐,寻求他们的方法或建议。
如果你已经开始学习,并且了解一点机器学习这个概念,那么你就应该知道这本书“周志华《机器学习》”,号称人工智能领域中文版开山之作
这是一本面向中文读者的机器学习教科书,适合正在学习机器学习的学生,以及对人工智能机器学习感兴趣的人士。为了让读者通过本书对机器学习有所了解,作者使用了通俗易懂的切西瓜的方式,生动有趣的讲解了机器学习基础知识的各方面,被业内戏称“西瓜书”。
这也是很多入行大咖,很多学人工智能方向,很多知乎大V,优秀的博主强烈推荐的书籍。
虽说书是好书,但由于篇幅限制,这本书对于公式推导的部分未能进行详尽的描述,也导致很多读者无法理解其算法的原理和公式推导的过程。
这也是很多人,买了书,但最后没有看完,或者看到一半放弃的原因。
为此我们专门开设了一场算法理论+实战结合最紧密的“机器学习”西瓜书训练营。
周志华《机器学习》西瓜书训练营
一
算法推导过程详解
《西瓜书》的学习顺序≠书本阅读顺序,我们重新由浅入深,排列学习顺序,加入算法公式的推导详解视频细化到每一步,让你彻底搞懂机器学习内在的每一个原理
二
比赛实战
针对书本过于理论化的不足,我们加强了实战部分的比重,在整个教学设计上,带打两场AI重量级大赛,通过比赛让自己熟悉机器学习的算法,将抽象的理论知识嵌入比赛代码,边学边用
三
三大维度答疑
1、导师接受1对1提问,12小时之内保证解决问题
2、每月统一收集问题直播答疑,系统讲解重难点
3、微信群助教及时互动,群友互答
四
作业视频讲解
对于优秀作业我们将置顶,老师及助教将进行点评和批改
△可上下滑动,查看往期学员部分打卡详情
还会针对作业进行详细的视频讲解
除此以外,你还能获得
1、赠送价值1198元为期一年1对1咨询服务,11位重量级人工智能大咖坐镇,全方位解决你的学习困惑
2、超过15家知名互联网企业的工作内推
3:深度之眼策划了10场(学习赋能)+20场(技术应用方向)重量级AI直播,不是技术硬干货,但每一场都有独特的价值,翻到文末,查看具体主题和参与方式
良好的学习氛围
各大985、211名校学生都选择加入我们的训练营一起学习,不乏哈佛、麻省、清华、北大、中科院本科研究生,华为、阿里、滴滴的工程师
加入我们,你就能收获一群优质的学习伙伴
△可上下滑动,查看往期训练营学员群内互答,加深理解
看到同学们这么认真的在做学习笔记,也是满满的成就感
睁开眼,阳光和你都在~
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我们的模式在往期训练营里中备受好评!而我们,还在不断的更新迭代
△可上下滑动,查看往期训练营学员部分评价详情
教学大纲
【第一周】
1.【学前准备】开营仪式
2.了解机器学习基本概念
3.入门比赛:“达观杯”NLP算法大赛(报名和入门指导)
【第二周】
1.线性模型
2.学习sklearn包中逻辑回归算法的使用
3.作业:梳理算法工作流程,使用sklearn的逻辑回归接口实现MNIST 分类
【第三周】
1. 决策树的分裂准则
2. 决策树的剪枝和连续值处理
3.学习sklearn包中决策树算法的使用
4.作业:掌握构建一个棵树的基本流程,使用sklearn的决策树接口实现鸢尾花分类
5.入门比赛:“达观杯”NLP算法大赛(进阶指导)
【第四周】
1.支持向量机原始模型的建立和求解
2.核函数和软间隔支持向量机
3.了解sklearn包中svm算法的使用
4.作业:掌握SVM公式推导,使用sklearn的SVM接口实现鸢尾花分类
【第五周】
1.极大似然估计与朴素贝叶斯
2.EM算法
3.了解sklearn包中的朴素贝叶斯算法的适用
4.作业:掌握极大似然估计和朴素贝叶斯分类器,使用sklearn的高斯贝叶斯接口实现鸢尾花分类
【第六周】
1.神经网络结构
2.BP算法
3.深度学习初探
4.了解sklearn包中神经网络的使用
5.作业:掌握BP算法,使用sklearn的神经网络接口实现MNIST分类
【第七周】
1.经验误差与过拟合
2.评估方法
3.性能度量
4.了解sklearn包中模型评估方法的使用
5.进阶比赛:天池 o2o 优惠券使用预测比赛(报名指导)
【第八周】
1.特征降维
2.特征选择
3.了解sklearn包中特征选择和降维算法的使用
4.作业:掌握特征选择和降维算法的使用
5.进阶比赛:天池 o2o 优惠券使用预测比赛(入门指导)
【第九周】
1.集成学习
2.结合策略
3.实验-lightGBM的使用
4.进阶比赛:天池o2o优惠券使用预测比赛(进阶指导)
【第十周】
1.聚类
2.HMM
3.对K-means算法进行实践
【第十一周】
1.任务与奖赏
2.K-摇臂赌博机
3.有/无模型学习
4.比赛复盘和期末总结
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报名时间:2019.8.22-9.22(过时无法参与)
开课时间:9.9日-12.1日
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为了鼓励学员,我们一直坚持对于优秀的学生发放奖金
按要求完成全勤打卡,我们将赠送你如下福利!!(训练营采取的积分机制,打卡、点评、点赞都会有得到相应的积分,凭积分就可以换取相应奖品!)
事实证明,往期训练营结束后,每一期坚持打卡的人,都拿回了报名时他所付的金额
我们的学员凡是参与过一期的人,都不断的在参与我们其他的主题,所有人说“太值了”!
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订阅须知
Q、课程资料在哪里看?
A、所有的课程资料均会在训练营上传。
Q、报名后可以退款吗?
A、本服务为虚拟内容产品,一经购买,概不退款,敬请谅解。
Q、可以开具发票吗?
A、可以开具普通电子发票,请联系微信班主任填写需要的信息即可。
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3、精读过《深度学习》花书、李航《统计学习方法》、《机器学习》西瓜书、等AI类知名书籍,可以开设以此书籍为教材的带读班
4、系统学过李宏毅的《机器学习》《深度学习》、李飞飞《计算机视觉课》、或是国外名校的知名公开课,可以开设以此课程为教材的带学班
5、 打过Kaggle、天池、AI challenger、科赛网、DC等竞赛,并取得过前5的成绩,可带竞赛班
6、如果你自己曾经读过AI类的经典或者前沿论文,并且对论文做过深入的分析和研究,可作为我们的paper精读班老师
7、如果你在企业里面,有参加过实际的企业项目,可以作为我们AI企业项目实战班
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