全球唯一囊括机器学习所有分支以及最新研究成果的系列课程；全球唯一涵盖机器学习领域最受欢迎的两门编程语言Python和R的系列课程；手把手解释编程代码中的每个细节；条理清晰、深入浅出的授课风格。 本课程（系列课程第一部分）为免费课程。在本课程里，导师们首先阐述机器学习的重要性以及在各种商业实际案例中的应用，并且手把手带领您下载并且构建Python和R的编程环境，并带领你进行数据预处理的步骤。 学完本免费课程后，您可以完成对数据分析和处理的快速入门，并打下学习任何其它任何机器学习算法的坚实基础。 后续课程介绍： 2- 回归算法：简单线性回归，多元线性回归，多项式回归。 3- 分类算法：逻辑回归，SVM，核函数SVM，朴素贝叶斯，决策树，随机森林 4- 集群和关联规则学习：K-平均聚类算法，先验算法。 5- 进阶算法：强化学习，深度学习等领域进阶算法。 每个后续课程均有1-2节课时提供免费预览。您可以在本课程的最后对这些课时进行观看。 老师长居国外，可能有时会无法及时回应，但是会尽最大努力回答所有学员的问题。 您可以点击下图进入专题页购买系列课程。祝您学习愉快！
全球唯一囊括机器学习所有分支以及最新研究成果的系列课程；全球唯一涵盖机器学习领域最受欢迎的两门编程语言Python和R的系列课程；手把手解释编程代码中的每个细节；条理清晰、深入浅出的授课风格。 《机器学习A-Z》系列课程是英文课程“Machine Learning A-Z”的全中文翻译和再创造。原版英文课程是全球最畅销的机器学习课程，上线一年即在全球拥有15万+销量。 本课程将会用到系列课程第一部分 《机器学习A-Z 1-序言与数据预处理》的预备知识。我们建议您在开始本课程前，完成对第一部分免费课程的学习。 在这个课程里导师将会介绍回归模型。回归模型（线性或非线性）被广泛应用于商业活动中的数值预测，比如薪水，销售额等等。如果说自变量（independent variable）是时间，那么我们是在预测未来的数值；反之我们的模型在预测当前未知的数值。 学完本课程后，您会理解如何创建并且应用以下的核心机器学习回归模型： - 简单线性回归 - 多元线性回归 - 多项式回归 以下课时提供免费预览： - 课时35： 多项式回归 - Python 4 您可以点击下图进入专题页购买系列课程，或是查看更多后续课程的详细信息。祝您学习愉快！
全球唯一囊括机器学习所有分支以及最新研究成果的系列课程；全球唯一涵盖机器学习领域最受欢迎的两门编程语言Python和R的系列课程；手把手解释编程代码中的每个细节；条理清晰、深入浅出的授课风格。 本课程将会用到系列课程第一部分 《机器学习A-Z 1-序言与数据预处理》的预备知识。我们建议您在开始本课程前，完成对第一部分免费课程的学习。 本课程相对于系列课程除第一部分外的其它课程相对独立。 在本课程中导师将会介绍分类算法。与用来预测连续数值的回归算法不同，分类算法被应用于预测（非连续的）类别。分类算法被广泛应用于各个行业，如医学、市场营销、工程学等。和回归相似，分类算法包含线性模型（例如支持向量机等）和非线性模型（例如核函数，随机森林等）。 学完本课程后，您会理解如何创建并且应用以下的机器学习分类模型： - 逻辑回归 - 支持向量机 - 核函数与支持向量机 - 朴素贝叶斯 - 决策树分类 - 随机森林分类 以下课时提供免费预览： - 课时21： 核函数技巧 - 课时26： 贝叶斯定理 Bayes Theorem 您可以点击下图进入专题页购买系列课程，或是查看更多后续课程的详细信息。祝您学习愉快！
全球唯一囊括机器学习所有分支以及最新研究成果的系列课程；全球唯一涵盖机器学习领域最受欢迎的两门编程语言Python和R的系列课程；手把手解释编程代码中的每个细节；条理清晰、深入浅出的授课风格。 本课程将会用到系列课程第一部分 《机器学习A-Z 1-序言与数据预处理》的预备知识。我们建议您在开始本课程前，完成对第一部分免费课程的学习。 本课程相对于系列课程除第一部分外的其它课程相对独立。 在本节课程里导师将会介绍集群和关联规则学习算法。集群与分类看似相近，但它们的核心思想大有不同。在集群中，我们缺乏对数据结构的了解；我们的目标是把数据分成不同的类，使得同一类数据都有相似的属性。 关联规则学习则可以用“爱屋及乌”来解释：关联规则学习便是能够找到“屋”和“乌”联系的钥匙！ 学完本课程后，您会理解如何创建并且应用以下的机器学习分类模型： - K平均集群分类算法 - 最常用最强大的关联规则学习算法：先验算法 以下课时提供免费预览： - 课时9： K平均聚类算法 - R 2 您可以点击下图进入专题页购买系列课程，或是查看更多后续课程的详细信息。祝您学习愉快！
课程永久有效。 全球唯一囊括机器学习所有分支以及最新研究成果的系列课程；涵盖机器学习领域最受欢迎的两门编程语言Python和R；手把手解释编程代码中的每个细节；条理清晰、深入浅出的授课风格。 本课程将会用到系列课程第一部分 《机器学习A-Z 1-序言与数据预处理》的预备知识。建议您在开始本课程前，完成对第一部分免费课程的学习。 本课程相对于系列课程除第一部分外的其它课程相对独立。 在本课程中导师将会介绍目前应用最广泛的一系列机器学习进阶算法，涉及深度学习，强化学习等现代人工智能核心基础。学完本课程后，您会理解如何创建并且应用以下的进阶算法： - 强化学习：置信区间上界算法(UCB)，Thompson抽样算法 - 自然语言处理 ：词袋模型 - 深度学习：人工神经网络，卷积神经网络 - 降维：主成分分析(PCA)，核函数主成分分析(Kernel PCA) - 模型选择：模型选择(Grid Research)，极端梯度上升(XGBoost) 老师们长居英国。可能有时无法及时回应，但是会尽力回答所有学员们的问题。 您可以点击下图进入专题页购买系列课程。祝您学习愉快！
系列课程 共5门课
全球拥有15万以上销量英文课程“Machine Learning A-Z”的全中文翻译和再创造。我们和原版视频作者合作，用深入浅出的方法教会您机器学习的各类模型，算法，还有基础的编程语句，并在Python和R中实现。
