机器学习和深度学习 A-Z：Python 实践

MP4 |视频：h264，1920×1080 |音频：AAC、44.1 KHz、2 Ch
级别：所有级别 |类型： 电子学习 |语言： 英文+字幕 |持续时间：116 个讲座（18h 14m）

你将学到什么

• 机器学习概念简介
• 通过 Python 示例进行实践学习
• 机器学习术语
• 分类与回归
• 机器学习模型的评估指标
• 绩效衡量技术

要求

• Python 基础知识
• 能够安装软件
• 学习的意愿和意愿练习
• 对数据科学和数据科学感兴趣机器学习

描述

欢迎来到机器学习和深度学习 A-Z：Python 实践。通过实际项目和实际示例，了解如何使用 Python 构建强大的机器学习和深度学习模型。

为什么选择这门课程？

• 从初学者到高级的逐步学习
• 现实世界的项目和练习
• 学习数据科学、机器学习和数据科学一起深度学习
• 高要求的职业技能

在课程结束时，您将学到：

• 机器学习基础知识和工作流程
• 监督和无监督学习
• 数据分析与可视化（Matplotlib、Seaborn）
• 适用于机器学习模型的 Scikit-learn
• 算法：线性和线性逻辑回归、KNN、SVM
• 决策树和决策树随机森林
• 聚类（K 均值、分层）
• PCA 和推荐系统

深度学习主题

• 人工神经网络 (ANN)
• TensorFlow 和喀拉斯
• 卷积神经网络 (CNN)
• 循环神经网络（RNN、LSTM）
• 迁移学习

数据可视化

• Matplotlib 基础知识和定制
• Seaborn 绘图 &美学
• Jupyter 笔记本和谷歌 Colab
• Geoplotlib 基础知识

什么是机器学习？

一种分析数据和构建模型的方法，该模型可以学习模式以进行预测。

为什么使用 Python 进行机器学习？

Python 易于学习、灵活，并受到强大的数据科学、人工智能和自动化库的支持。

课程优势

• 高质量视频和音频
• 终身访问
• 结业证书
• 讲师支持和指导问答

本课程适合谁

• 机器学习初学者
• 进入数据科学领域的开发者
• 学习Python和Python的学生人工智能
• 任何对机器学习和机器学习感兴趣的人深度学习

立即开始您的机器学习之旅！