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机器学习模型设计入门

Python绿色通道 2019-02-10 11:44:52



要让人工智能解决实际生活中的问题,必须要帮它建立起处理数据的套路,这个套路就是-模型。那要怎么建立起这套模型?本次公开课由金柳颀博士1个小时带大家入门机器学习的经典模型。


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机器学习关键词-模型


机器学习不需要人类来总结经验、输入逻辑,人类只需要把大量数据输入给计算机,然后计算机就可以自己总结经验归纳逻辑,这个过程叫作训练,训练过后得到一个模型,这个模型就可以用来代替人去做判断了。

因此,评估训练出的模型是准确预测的关键。

经典的机器学习模型有很多,比如决策树模型、Logistic回归、贝叶斯模型、支持向量机SVM、人工神经网络等。

关于究竟哪个模型是最好的?大家有很多争论。其实,模型被训练出来是为了解决实际问题,比如:提升广告转化率,电商产品推荐以及垃圾邮件检测等等。

因此,没有最好的模型,只有最适合的模型。

为了让对人工智能、机器学习感兴趣的小伙伴能深入理解各经典模型及其用法,真传X请来老人福祉科技实验室主要项目负责人——金柳颀博士,在3月29日(周四)20:30-21:30,带大家1小时入门机器学习经典模型!!!


        


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在1小时里,你将收获:

1、决策树模型

  • 引子:天气的预测

  • 决策树思想

  • 使用决策树处理天气预测

  • ID3与C4.5算法

2、Logistic回归

  • 引子:疾病因素分析回归分析

  • Logistic回归

  • 使用Logistic回归分析疾病风险因素

3、贝叶斯模型

  • 引子:彩球抽奖

  • 基础概率知识

  • 贝叶斯公式

  • 朴素贝叶斯模型

  • 使用朴素贝叶斯模型解决彩球抽奖问题

前瞻:贝叶斯网络

本次公开课,

原价199元,现在免费

欲想观看直播的同学,请扫码加班级小助手微信,并备注「机器模型」,更易通过哟。


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