Machine Learning A-Z™: AI, Python & R + ChatGPT Bonus [2023] | 破解资源网 | Udemy 付费课程下载 | 机器学习课程下载 TheItzy
向两位数据科学专家学习使用 Python 和 R 创建机器学习算法。包括代码模板。
你将会学到的
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掌握 Python 和 R 上的机器学习
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对许多机器学习模型有很好的直觉
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做出准确的预测
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进行有力的分析
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建立强大的机器学习模型
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为您的企业创造强大的附加值
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将机器学习用于个人目的
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处理强化学习、NLP 和深度学习等特定主题
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处理降维等高级技术
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知道为每种类型的问题选择哪种机器学习模型
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建立一支强大的机器学习模型大军，并知道如何将它们结合起来解决任何问题
要求
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只是一些高中数学水平。
说明
对机器学习领域感兴趣？那么本课程适合您！
本课程由一位数据科学家和一位机器学习专家设计，以便我们可以分享我们的知识并帮助您以简单的方式学习复杂的理论、算法和编码库。
全世界超过 900,000 名学生信任这门课程。
我们将带您一步步进入机器学习的世界。通过每个教程，您将培养新技能并提高您对数据科学这一具有挑战性但利润丰厚的子领域的理解。
可以通过学习Python 教程或 R 教程，或同时学习 Python 和 R 来完成本课程。选择您职业生涯所需的编程语言。
这门课程既有趣又令人兴奋，与此同时，我们深入研究了机器学习。它的结构如下：
- 第 1 部分 – 数据预处理
- 第 2 部分 – 回归：简单线性回归、多元线性回归、多项式回归、SVR、决策树回归、随机森林回归
- 第 3 部分 – 分类：逻辑回归、K-NN、SVM、核 SVM、朴素贝叶斯、决策树分类、随机森林分类
- 第 4 部分 – 聚类：K-Means、层次聚类
- 第 5 部分 – 关联规则学习：Apriori、Eclat
- 第 6 部分 – 强化学习：置信上限，汤普森抽样
- 第 7 部分 – 自然语言处理：NLP 的词袋模型和算法
- 第 8 部分 – 深度学习：人工神经网络、卷积神经网络
- 第 9 部分 – 降维：PCA、LDA、内核 PCA
- 第 10 部分 – 模型选择和提升：k 折交叉验证、参数调整、网格搜索、XGBoost
每个部分内的每个部分都是独立的。因此，您可以从头到尾学习整个课程，也可以直接跳到任何特定部分，立即了解您的职业所需的知识。
此外，该课程包含基于真实案例研究的实践练习。因此，您不仅会学习理论，还会获得大量构建自己模型的实践机会。
作为奖励，本课程包括 Python 和 R 代码模板，您可以下载这些模板并将其用于您自己的项目。
此课程面向哪些人：
- 任何对机器学习感兴趣的人。
- 至少具有高中数学知识并想开始学习机器学习的学生。
- 任何了解机器学习基础知识（包括线性回归或逻辑回归等经典算法）但想要更多地了解它并探索机器学习的所有不同领域的中级人员。
- 任何对编码不太满意但对机器学习感兴趣并希望将其轻松应用于数据集的人。
- 任何想要开始数据科学职业的大学生。
- 任何想要提升机器学习水平的数据分析师。
- 任何对自己的工作不满意并想成为数据科学家的人。
- 任何想要通过使用强大的机器学习工具为其业务创造附加值的人。
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