主讲老师：同济大学硕士、深度学习实战专家 唐宇迪
回归算法-机器学习中最基础也是最核心的算法，本课将从问题起源开始进行算法原理推导与形象解释，代码实例演示Python科学计算库Numpy核心操作。
即将开始 直播时间：2016年6月4日
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逻辑回归算法推导，梯度下降算法原理，应用梯度下降算法求解逻辑回归问题并且动手实现简易梯度下降算法代码。
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从数据本身分析制定解决方案，面对样本不均衡问题给出两种策略并通过代码实例演示如何得出最好的结果。
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对比分析不同构建决策树方式的优缺点，基于实例演示决策树节点选择方法，并给出流程分析与剪枝策略。
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使用Python的四大库从数据预处理开始一步步详解如何完成整个项目。
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对于SVM算法，从问题的起源详解支持向量机原理的推导，逐步深入分析软间隔问题与核变换方法。
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将复杂的神经网络模型分解成一个个小的知识点，逐个攻破，详细分析神经网络结构中的每一个细节与实际效果。
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基于经典的mnist数据集使用tensorflow框架进行建模与分析。首先讲解框架的基本使用方法，逐步深入过度到神经网络模型。
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使用深度学习流行框架tensorflow从零开始打造一个验证码识别模型。
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聚类与集成算法原理解读与实例分析，不同算法应用场景分析对比和评估。
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