限時特惠 | 阿里雲 Top10 天池科學家推出機器學習實踐課 7.7折優惠+500G資料

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【機器學習演算法】：排名第一

【機器學習】：排名第二

【Python】：排名第三

【演算法】：排名第四

隨著人工智慧時代的到來，機器學習被廣泛應用於智能推薦、數據挖掘、自然語言處理、計算機視覺等領域；機器學習工程師逐漸成為各大企業的標配。如何學習機器學習演算法，並利用演算法靈活地解決實際問題，成為困擾我們的難題。

專註於人工智慧在線教育的深藍學院，聯合阿里雲 

TOP10 

天池科學家、中科院自動化所一線青年學者，推出

《

機器學習實踐》

直播課程

。本次課程以實踐為核心，主要講述主流機器學習演算法在大數據、手寫數字分類、人臉識別和圖像分割等領域的應用與實現。

講師介紹

機器學習實踐

金陵書生

，

阿里雲 Top 10 天池科學家

（排名：7 / 92129）

，

在機器學習和電力大數據分析方面具有近3年的研究與開發經歷，曾獲2016年阿里音樂流行趨勢預測大賽冠軍、2017年阿里聚安全演算法挑戰賽季軍。目前在高校從事電力大數據的研發工作，兼任電力企業大數據研發負責人。

邵博士

，中科院自動化所博士，主要研究方向包括機器學習、模式識別與圖像處理。現任副教授、碩士生導師，具有兩年教學授課經驗，作為項目負責人承擔國家自然科學基金，在國際主流期刊和會議上發表多篇論文。

霍博士

，西安電子科技大學博士，研究方向為圖像處理，主持和參與多項國家自然科學基金，以第一作者在相關領域期刊以及會議上發表論文多篇。

課程介紹

機器學習實踐

1. 線性回歸應用實踐

1.1 線性回歸實踐（簡要原理及參數分析） 1.2 Logistic回歸和Softmax回歸的應用 1.3 線性回歸的特徵工程 1.4 線性回歸在大數據中的應用

2. 決策樹實踐

2.1 常用決策樹演算法的使用方法 2.2 xgboost的參數調優 2.3 決策樹演算法的模型融合 2.4 決策樹在大數據中的應用

3. 支持向量機實踐

3.1 SVM演算法的Matlab實現 3.2 LibSVM代碼庫介紹 3.3 參數交叉驗證 3.4 SVM在手寫數字分類中的應用 3.5 SVM在人臉識別中的應用

4. 數據降維實踐

4.1 主成分分析、線性判別分析代碼實現 4.2 基於主成分分析的人臉識別 4.3 基於線性判別分析的人臉識別 4.4 LLE降維實現 4.5 數據可視化應用

5. KMeans聚類

5.1 KMeans演算法實現 5.2 Kmeans應用 5.3 譜聚類演算法實現 5.4 聚類演算法在圖像分割應用

6. EM實踐

6.1 多高斯分布估計的EM實現 6.2 多高斯分布估計與Kmeans之間的關係 6.3 多高斯分布估計應用

開課時間

機器學習實踐

1、

直播時間：

 

9 

月 2 日 至 9 月 17 日 

，連續 3 周（每周六、日晚 19 點到 21點）；

2、

課後

一年內可免費回看視頻

，以及微信群實時答疑。

限時優惠

機器學習實踐

1. 

添加深藍學院教師微信（

igal-shenlan

），發送

「

我愛

機器學習

」，即可享受

七夕

 

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2. 

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