机器学习经典算法与应用

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课程介绍

本课程技术要点:

  • 特征工程、监督学习分类算法、监督学习回归算法、非监督学习、Scikit-learn使用、模型选择与调优
  • TensorFlow框架开发、Tensorflow IO操作、神经网络基础、全连接神经网络实现、卷积神经网络网络与实现、项目案例:验证码识别
  • 算法复杂度、链表、桟和队列、排序、搜索
课程目标
  • 具备互联网数据采集的爬虫开发能力
  • 具备可对数据进行初步分析和挖掘,进行机器学习建模或深度学习训练
  • 通过算法应用与项目达到人工智能应用型开发技能
适合人群
  • 适合有Python语言基础、面向对象编程思想,Linux基本操作基础的人士

授课教师

全栈开发讲师

学员动态

小洁 加入学习
黄馨卉 加入学习
王炜 加入学习
秦姝祺 加入学习
景玉秀 加入学习