时长：5h？44m | 影片：.MP4 1280×720、30 fps（r）| 音频：AAC，44100 Hz，2声道| 大小：3.12 GB
类型：电子教学| 英语语言
学习有监督和无监督的ML算法及其在Python中的实现
您将学习什么
当今商业世界中机器学习的背景知识
了解机器学习生命周期机器学习生命周期
各个阶段中使用的技术机器学习
算法的核心理解机器学习算法的
实现
模型解释和优化
要求
了解Python编程
描述
是的，您正在探索激动人心的机器学习领域的正确课程。
让我们在本课程中找到原因“为什么要学习ML？
让我们找到ML学习的路径”“在ML中学习什么？
让我们找到ML学习的方式“”“如何学习ML？
在我28年的软件领域经验中，机器学习是我工作和教授的最激动人心的技术管理领域之一。机器学习是人工智能和数据科学的核心组成部分，是每个领域大多数业务利益相关者的需求。
因此，在本课程中，我们将以简单的语言学习各种算法的核心概念。您需要对算法/模型有充分的了解才能正确实施。而且，这将有助于有效地优化，解释和将模型的输出传达给各个利益相关者。
在本课程中，您将了解在Python中实现模型的各个步骤。
本课程的讲义由许多有监督和无监督的算法组成，例如回归，逻辑回归，KNN，SVM，朴素贝叶斯，决策树，随机森林，K-Means，分层聚类等，其核心概念和各种ML生活的Python实现周期。
所以，您很兴奋…..那您为什么要等待….让我们探索这门课程…..
本课程适合谁：
高管，软件开发人员，正在学习机器学习的职业转型中的分析师
学生将在机器学习
管理者的激动人心和有利可图的未来中快速入门，以提高他们在此苛刻的机器学习领域的技能
学者们了解核心概念机器学习
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