机器学习 A-Z (Machine Learning A-Z in Chinese)

课程简介

全面建立机器学习的知识架构,并且在Python和R里构建不同的机器学习模型。课程内容包括所有的代码模板。

从这 32.5 小时的课程,你会学到

  • 完全掌握机器学习及在Python和R里的应用
  • 深刻理解各种机器学习的模型
  • 做出准确的预测和强大的分析
  • 利用机器学习创造更多价值
  • 利用机器学习解决私人问题
  • 掌握并熟练处理强大的算法,例如强化学习,自然语言处理,还有深度学习
  • 掌握并熟练处理先进的技术,例如对降低数据维度
  • 了解对不同的问题怎样选择合适的机器学习模型
  • 建立起强大的机器学习知识架构,并且知道如何创建和运用不同的模型来解决任何问题

要求

  • 高中数学知识即可

课程说明

想了解机器学习?这门课程为您订做!

这门课程是英文课程Machine Learning A-Z的翻译和再创造。原版英文课程是Udemy上最畅销的机器学习课程。您在这门课里,会用深入浅出的方法学会复杂的模型,算法,还有基础的编程语句。

我们会手把手地教会您机器学习。每一节课都会让您获得新的知识,完备机器学习的知识架构,在享受机器学习的同时对这个领域有更深的理解。

这门课程十分有趣,包含了机器学习的方方面面。课程结构如下:

  • 第一部分 – 数据预处理
  • 第二部分 – 回归:简单线性回归,多元线性回归,多项式回归
  • 第三部分 – 分类:逻辑回归,支持向量机(SVM),核函数与支持向量机(Kernel SVM),朴素贝叶斯,决策树分类,随机森林分类
  • 第四部分 – 聚类:K-平均聚类分析
  • 第五部分 – 关联规则学习:先验算法
  • 第六部分 (待更新) – 强化学习:置信区间上界算法(UCB),Thompson抽样算法
  • 第七部分 (待更新) – 自然语言处理 :自然语言处理算法
  • 第八部分 (待更新) – 深度学习:人工神经网络,卷积神经网络
  • 第九部分 (待更新) – 降维(Dimensionality Reduction):主成分分析 (PCA),核函数主成分分析(Kernel PCA)
  • 第十部分 (待更新) – 模型选择:模型选择,极端梯度上升

对于每个模型,除了学会理论基础之外,您还会学习如何将这些模型运用到各种实际生活的案例里,并且课程也包括Python和R的代码模板,您可以下载并且直接将代码运用到您自己的项目里。

目标受众

  • 所有对机器学习感兴趣的人
  • 任何有高中数学知识并且想开始学习机器学习的学生
  • 任何有机器学习基本知识并想了解更多这个领域的人
  • 任何不太了解编程但对机器学习感兴趣,并希望将机器学习应用在数据上的人
  • 任何想进入数据科学领域的大学生
  • 任何想提高机器学习技能的数据分析师
  • 任何对目前工作不满意并想成为数据科学家的人
  • 任何希望运用强大的机器学习工具扩大自己事业的人

讲师简介

Kirill Eremenko   资料科学家和外汇系统专家

我的名字是 Kirill Eremenko ,你正在读这让我超级兴奋 !

我在 Udemy 量个别的领域授课 : 资料科学和外汇交易。我想你将会对我是否可以提供你最好的训练有信心,以下是我在这两个领域的一些背景。

资料科学

在专业方面,我有超过 5 年在金融、零售、交通运输等行业的资料科学管理顾问经验。曾受过澳大利亚 Deloitte 最好的分析导师的训练,今天我运用大数据来推动企业战略、改造客户体验和彻底改变现有的操作流程。

从我的课程中,你将立即注意到我如何将现实生活的经验和物理与数学学术背景结合起来,在资料科学领域提供专业的分步指导。我也热衷于公开演讲,并定期在澳大利亚领先的大学和行业盛会上介绍大数据。

外汇交易

自2007年以来,我一直以交易员的身份积极参与外汇市场,并办 MQL4 的程式设计课程计划。我很享受外汇交易,因为外汇市场可以带来的财务上的自由,更重要的 – 个人自由

我生活的另一部分-是一个资料科学家 – 研究商业流程和人类行为模式的各种模式… 听起来很熟悉?是的!巧合的是,我也是演算法交易的大粉丝 : ) EAs、外汇机器人、指标、脚本、MQL4, 甚至使用 java 程式设计做外汇 – 我全部都很爱!

Kirill Eremenko

Hadelin de Ponteves   资料科学家

你好。我的名字是 Hadelin de Ponteves。总是渴望学习,我投入了大量的时间在学习和教学中,涵盖广泛的科学话题。

今天我热衷于机器学习、深入学习和人工智慧 ( AI )。我将尽最大的努力传达我对资料科学的热情。我在这个领域获得了丰富的经验。我拥有资料科学专业的工程硕士学位。我花了一年时间研究机器学习,从事创新和令人兴奋的专案。 然后在Google的工作经验中,我实施了一些用于商业分析的机器学习模型。

最终,我意识到我花了大部分时间做分析,我逐渐需要培养更多的创意,所以我踏入创业生涯。我的课程结合分析和创造力的两个维度,使你可以在应用于创意思考的同时学习资料科学中所需的所有分析技能。

期待和你一起完成学习!

Hadelin de Ponteves

武亦文 Yiwen 机器学习专家

大家好,我是亦文。

我毕业于法国最富盛名的工程师学院Ecole Polytechnique, 拥有应用数学及统计专业的硕士学位。我在金融及数据科学领域有四年的工作经验,涉足过宏观交易、智能估价等领域,始终保持着对最顶尖新鲜科技的学习热情。

我对机器学习、人工智能这些领域有着执着甚至狂热的信念。在业余时间,我也是一个围棋爱好者。AlphaGo的横空出世让我们认识到知识与科技的强大,以及人脑的局限性。科技对于围棋这个古老游戏带来了前瞻性的冲击与变革;对于其他行业,这一天也不会遥远。

我充分地认识到,比起掌握一门顶尖技术更加重要的,是构建起一个完整而逻辑的知识架构。我将尽我所能,将我对科学的热情带给大家。我的课程既用深入浅出的方式解释宏观原理,又涉及实际的应用。期待您可以在我的课程中收获到知识、趣味和灵感!

李秦 Qin 机器学习专家

大家好,我是小秦。

我毕业于巴黎中央理工学校,并且拥有欧洲最顶尖的金融数学硕士。

在多年的金融、数据科学领域的研究和工作中,我构造实现过各种数学和统计模型,并且用这些模型解决了很多实际问题,包括宏观经济分析,金融衍生品定价,等等。于我而言,这些模型既拥有美妙的构造,又是解决实际问题的强大工具。其中最引人入胜的部分是理解模型原理,并通过编写程序将它们应用在现实世界中。

我从不怀疑机器学习是未来发展的方向。近几年来,机器学习被广泛运用在各种领域,尤其是和数据及统计紧密相连的金融业。机器学习的最吸引人之处在于运用确定的原理解决各种复杂不确定的问题。我对此产生了浓厚的兴趣,工作之余持续地吸收新的知识,并且一直渴望将自己学习所得分享给他人。

我始终坚信,尖端的知识不应只存在于象牙塔上。任何人,只要掌握了正确地方法,都可以对其了解并且应用。我想尽自己所能,让更多的人了解机器学习以及其它科技前沿领域,让知识走向您。

課程语言:中文


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