机器学习
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夏洛特  人工智能领域实战派讲师 图像算法落地实践者 5 年人工智能实战开发经验,4 年人工智能教学经验 吐司图像生成平台专家顾问 曾任:58 同城|高级算法工程师 曾任:开课吧|人工智能课程教学顾问
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课程介绍

讲解机器学习基础、机器学习实践场景。

讲解线性回归算法与应用、逻辑回归概述、实战案例分析与应用。

讲解支持向量机算法实现;决策树概述及应用。

讲解神经网络算法与应用;朴素贝叶斯算法与应用。

讲解聚类概述、kmeans 算法、DBSCAN 算法、层次聚类、PCA、LDA。

讲解关联规则、自编码器、案例应用。

讲解生成对抗网络概述、生成对抗网络应用、案例实现。

讲解 Q-learning 算法、SARSA 算法、案例实现。

讲解策略梯度、深度 Q 学习、策略梯度案例 。

讲解评论家算法、强化学习综述、Flappy bird 案例复现。

课程目录

01. 机器学习概论

02. 监督学习算法 -1

03. 监督学习算法 -2

04. 监督学习算法 -3

05. 无监督学习算法 -1

06. 无监督学习算法 -2

07. 无监督学习算法 -3

08. 强化学习算法 -Q-learning、SARSA

09. 强化学习算法 2

10. 强化学习算法 -3

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讲师

夏洛特

人工智能领域实战派讲师 图像算法落地实践者 5 年人工智能实战开发经验,4 年人工智能教学经验 吐司图像生成平台专家顾问 曾任:58 同城|高级算法工程师 曾任:开课吧|人工智能课程教学顾问

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