课程介绍

注意0：欲购买此课程，获取安全购买链接，索要正版授权学习平台账号，务必加咨询QQ：2536379620
注意1：由于编码原因，试听课程视频画面清晰度不如最终购买的视频。最终购买视频的画面清晰度可参见以下两张图。图1   图2
注意2：正版良心视频，购买后有机会和原作者直接短暂技术交流。                                                            

课程服务
授课方式，录播+助教
教程周期，37课时

适宜人群
0基础人群
有意从事机器学习相关工作的在校大学生，应届毕业生在职工作人员
相关从业者
数据分析，人工智能，数据科学数据挖掘，数据产品经理从业者中高级管理人员
转行求职者
从事数据行业相关工作有意转往机器学习领域的人员

课程特色
本门课程适用于想要进入机器学习领域，转专业或者转行的同学不需要专业数理基础知识，不涉及公式推导、代码实现。
课程涵盖机器学习常用算法模型的讲解，
采用故事类比的方式轻松掌握算法的精髓。带领大家建立起机器学习理论的整体框架站在开发者的高度，明晰算法的设计理念。
通过几大算法在互联网行业的应用案例重现帮助学员快速入门机器学习领域。

学习目标
了解机器学习领域相关工作的具体流程
掌握机器学习常用算法的设计理念基本流程及优缺点
建立数据科学/数据挖掘领域从数据处理到模型评估的整体逻辑框架
了解机器学习几大算法在实际互联网领域的应用案例

课程大纲

01
进阶·机器学习与Python实战·第1章 机器学习概述

【录播】1.1 为什么要学习机器学习(7分钟)        暂无试看

【录播】1.2 机器学习在数据科学性中的位置何在(9分钟)

【录播】1.3.1 初步认识机器学习（上）(16分钟)

【录播】1.3.2 初步认识机器学习（下）(15分钟)

【录播】1.4 如何更好的使?这?课(17分钟)
02
进阶·机器学习与Python实战·第2章 模型建?流程与数据处理

【录播】2.1 机器学习建模的基本流程(16分钟)

【录播】2.2 数据处理的重要性(5分钟)

【录播】2.3.1缺失值(22分钟)

【录播】2.3.2异常值(6分钟)

【录播】2.4 变量的处理(20分钟)

【录播】2.5.1 数据处理实验课（上）(25分钟)

【录播】2.5.2 数据处理实验课（中）(7分钟)

【录播】2.5.3 数据处理实验课（下）(27分钟)

【录播】2.6 课后作业(5分钟)
03
进阶·机器学习与Python实战·第3章 ?监督学习??

【录播】3.1 ?监督学习之客户细分(16分钟)

【录播】3.2.1 K-均值算法（上）(19分钟)

【录播】3.2.2 K-均值算法（下）(10分钟)

【录播】3.3.1 层次聚类算法（上）(12分钟)

【录播】3.3.2 层次聚类算法（下）(8分钟)

【录播】3.4 ?监督学习调试与评估(31分钟)

【录播】3.5.1 ?监督学习实验课（上）(35分钟)

【录播】3.5.2 ?监督学习实验课（下）(8分钟)

【录播】3.6 课后作业(5分钟)
04
进阶·机器学习与Python实战·第4章 分类模型（1）

【录播】4.1 过度拟合(18分钟)

【录播】4.2 逻辑回归(14分钟)

【录播】4.3.1 决策树与随机森林（上）(17分钟)

【录播】4.3.2 决策树与随机森林（中）(8分钟)

【录播】4.3.3 决策树与随机森林（下）(14分钟)

【录播】4.4 朴素?叶斯(23分钟)

【录播】4.5.1 分类模型评估（上）(16分钟)

【录播】4.5.2 分类模型评估（中）(20分钟)

【录播】4.5.3 分类模型评估（下）(24分钟)

【录播】4.6不平衡数据的处理(10分钟)
05
进阶·机器学习与Python实战·第4章 分类模型（2）

【录播】4.7.1 分类模型实验课（上）(54分钟)

【录播】4.7.2 分类模型实验课（中）(17分钟)

【录播】4.7.3 分类模型实验课（下）(42分钟)

【录播】4.8 课后作业(4分钟)