1小時入門機器學習經典模型

機器學習中有很多模型， 它們是機器學習能解決實際問題的基礎，在本次機器學習免費公開課里我們將為你解讀機器學習里那些經典模型。~

機器學習繞不開的一個話題，就是「模型」。

機器學習不需要人類來總結經驗、輸入邏輯，人類只需要把大量數據輸入給計算機，然後計算機就可以自己總結經驗歸納邏輯，這個過程叫作訓練，訓練過後得到一個模型，這個模型就可以用來代替人去做判斷了。因此，評估訓練出的模型是準確預測的關鍵。

經典的機器學習模型有很多，比如決策樹模型、Logistic 回歸、貝葉斯模型、支持向量機 SVM、人工神經網路等。關於究竟哪個模型是最好的？大家有很多爭論。其實，模型被訓練出來是為了解決實際問題，比如：提升廣告轉化率，電商產品推薦以及垃圾郵件檢測等等。因此，沒有最好的模型，只有最適合的模型。

為了讓對人工智慧、機器學習感興趣的小夥伴能深入理解各經典模型及其用法，StuQ 請來 Autodesk 軟體研發工程師——盧譽聲老師和老人福祉科技實驗室主要項目負責人——金柳頎老師，在6 月 27 日 20:00-21:00，帶大家 1 小時入門機器學習經典模型～

在 1 個小時里，你將收穫：

決策樹模型

引子：天氣的預測

決策樹思想

使用決策樹處理天氣預測

ID3 與 C4.5 演算法

Logistic 回歸

引子：疾病因素分析

回歸分析

Logistic 回歸

使用 Logistic 回歸分析疾病風險因素

貝葉斯模型

引子：綵球抽獎

基礎概率知識

貝葉斯公式

樸素貝葉斯模型

使用樸素貝葉斯模型解決綵球抽獎問題

前瞻：貝葉斯網路

本次公開課，原價 49 元，現在免費開放給大家，想報名的同學，快來吧~

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