機器學習入門 概念原理及常用演算法

課程介紹

本課程主要講解機器學習的概念、原理和應用場景，以及機器學習的常用演算法，比如有監督學習、無監督學習、線性回歸等。

講師介紹：西亭，螞蟻金服大規模機器學習高階演算法專家

課程目標

·         掌握機器學習的概念、原理和演算法

適合人群

·         大資料開發者

課程列表

·         第1 章 ： 機器學習概念、原理和應用場景

·        課時1：機器學習基礎概念

·        課時2：機器學習的領域

·        課時3：機器為什麼能學習

·        第2 章 ： 機器學習常用演算法

·        課時4：監督學習 - 線性回歸

·        課時5：非線性回歸、過度擬合、模型選擇

·        課時6：有監督學習分類

·        課時7：無監督學習

·        第3 章 ： 總結與練習

·        課時8：總結與練習

開始學習：

機器學習入門 概念原理及常用演算法

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機器學習常用演算法原理梳理

adaboost gbdt xgboost lightgbm原理梳理與辨析 首先，這四個演算法都是整合演算法boosting框架下的。根據boosting策略不同可以分為兩大類，adaboost一類，gbdt xgboost lightgbm一類。3 gbdt 4 xgboost 5 lightgb...