机器学习变得简单:从初学者到使用Python的专家

通过实例、实践会议和项目，向专家学习使用Python的机器学习算法。

你会学到什么

Python编程、数据处理和清洗、基础统计学、经典机器学习算法、模型选择和验证、高级机器学习算法、集成学习。
编写自己的Python脚本并在Python环境中工作。
导入、操作、清理、净化和导出数据集。
了解基本统计数据并使用Python实现。
了解数据科学的生命周期，同时了解构建、验证、改进和实施机器学习模型的步骤。
对数据进行强大的分析，发现见解，并以可视化的方式呈现出来。
学习线性回归、逻辑回归、决策树等经典算法，以及SVM、人工神经网络、强化学习、随机森林、Boosting和聚类算法等高级机器学习算法。
了解每种机器学习算法的工作原理，根据问题类型选择哪种算法。
建立多个强大的机器学习模型，并能够选择最佳模型并进一步改进它。

视频:. mp4 (1280×720，30 fps(r)) |音频:aac，44100 Hz，2ch |大小解压后:6.53 GB 含课程文件
语言：英语+中英文字幕（云桥CG资源站 机译）|时长:130节课(12小时43分钟)|语言:英语


课程内容
11节130堂课12小时43分

要求

熟悉高中数学。

描述

想知道机器学习算法是如何工作的，以及人们如何应用它来解决数据科学问题？你正看着正确的路线！

该课程由在该领域工作了近十年的专业数据科学家创建、设计和汇编。我们可以帮助您理解复杂的机器学习算法，同时让您了解实际业务和数据科学问题的实施。

我们将让你感受水，并指导你成为数据科学和机器学习领域的游泳健将。每个教程都将通过挑战你的预见能力来提高你的技能水平，同时让你提高自我。

我们确信你会在学习我们经过测试的结构的过程中得到乐趣，当然是为了让你对接下来的事情保持兴趣。Machine Learning Made Easy : Beginner to Expert using Python


本课程将这样进行:

第1部分Python编程简介。

在这一部分，您将学习python编程的基础，并熟悉Python环境。

能够导入、导出、探索、清理和准备用于高级建模的数据。

理解数据的基本统计以及如何报告/记录见解。

第2部分——使用Python进行机器学习

学习、升级并成为经典机器学习算法的专家，如线性回归、逻辑回归和决策树。

学习为特定问题选择哪种算法，建立多个模型，学习如何选择最佳模型，并能够对其进行改进。

继续推进机器学习算法，如SVM、人工神经网络、强化学习、随机森林和Boosting


特点:

实验课排得满满的。一个供你学习，一个供你自己做。

本课程在每一部分的开头都包含Python源代码、数据集和其他支持材料，供您自行下载和使用。

在每个部分之后进行测验，以测试您的学习情况。

奖励:

本课程包含5个与不同领域相关的真实数据项目，让你为各种各样的商业问题做好准备。

这些项目将作为您解决不同业务和数据科学问题的逐步指南。

这门课程是给谁的

任何对数据科学和机器学习感兴趣的人。
希望在数据科学领域领先的学生。
想要提升机器学习技能的数据分析师。
希望通过使用机器学习为他们的工作和业务增加价值的人。
对线性回归或逻辑回归等经典机器学习算法有基本了解，但希望了解更多的人。
对理解机器学习算法在实际商业问题上的应用感兴趣的人。
对理解机器学习算法如何工作以及其背后的数学原理感兴趣的人。

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