【正文】 6. 實例：預(yù)測泰坦尼克船員能否獲救7. K近鄰算法原理8. K近鄰算法代碼實現(xiàn)9. 實例：使用K近鄰算法測試約會對象第二階段 機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)算法1. 邏輯回歸算法原理,推導(dǎo)2. 邏輯回歸代碼實現(xiàn)3. 多分類問題解決方案4. 一對一分類,一對多分類5. 決策樹算法模型6. 熵原理,信息增益7. 決策樹構(gòu)建8. 決策樹代碼實現(xiàn)9. 貝葉斯算法原理10. 貝葉斯代碼實現(xiàn)11. 實例1：使用貝葉斯分類器打造拼寫檢查器12. 實例2：垃圾郵件分類任務(wù)第三階段 機器學(xué)習(xí)進階算法1. Adaboosting算法原理2. Boosting機制,優(yōu)勢分析3. 自適應(yīng)增強算法代碼實現(xiàn)4. 實例：使用集成算法改進泰坦尼克號預(yù)測5. 線性支持向量機算法原理推導(dǎo)6. 支持向量機核變換推導(dǎo)7. SMO求解支持向量機8. SMO算法代碼實現(xiàn)9. 隨機森林算法原理10. 使用隨機森林衡量選擇特征標(biāo)準(zhǔn)11. 實例：使用隨機森林改進泰坦尼克獲救預(yù)測12. 聚類算法綜述13. KMEANS與DBSCAN算法講解第四階段機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)項目1. HTTP日志流量數(shù)據(jù)分析2. 特征提取3. 預(yù)處理，歸一化4. 分類解決方案5. 聚類解決方案6. 二分圖，轉(zhuǎn)移矩陣原理第五階段深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)1. 人工智能深度學(xué)習(xí)歷史發(fā)展及簡介2. 得分函數(shù)3. 損失函數(shù)4. 正則化5. Softmax分類器原理6. 最優(yōu)化問題7. 梯度下降8. 反向傳播第六階段 深度學(xué)習(xí)進階 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理2. 激活函數(shù)3. 深入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)細節(jié)4. 感受神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強大5. 實例：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代碼實現(xiàn)并與線性分類對比第七階段深度學(xué)習(xí)核心 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強大2. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)詳解卷積層3. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)詳解池化層4. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)詳解全連接層5. 卷積效果實例第八階段 深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)1. 經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實例（ALEXNET,VGG）詳解2. RNN與LSTM記憶網(wǎng)絡(luò)3. 數(shù)據(jù)增強，網(wǎng)絡(luò)設(shè)計，參數(shù)初始化4. 級聯(lián)模式網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析人臉檢測算法分析5. 序列化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析人體姿態(tài)識別算法分析6. 深度殘差網(wǎng)絡(luò)7. PRISMA如何實現(xiàn)風(fēng)格轉(zhuǎn)換8. Fasterrn物體檢測框架原理詳解第九階段深度學(xué)習(xí)框架CAFFE詳解1. CAFFE框架簡介2. 配置文件結(jié)構(gòu)3. 制作LMDB格式數(shù)據(jù)源4. 訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)模型5. 超參數(shù)設(shè)置6. 數(shù)據(jù)預(yù)處理方案7. 訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)技巧第十階段 深度學(xué)習(xí)項目實戰(zhàn)人臉檢測1. 人臉檢測數(shù)據(jù)收集2. 制作正負樣本給定標(biāo)簽3. 制作LMDB數(shù)據(jù)源4. 使用CAFFE訓(xùn)練人臉檢測網(wǎng)絡(luò)5. 代碼實現(xiàn)人臉檢測模型論壇人工智能系列新課——《深度學(xué)習(xí)原理與項目實戰(zhàn)》開課啦！199元教你駕馭AI時代新技術(shù)！◆課程介紹二十世紀(jì)，我們花了100年進入PC互聯(lián)網(wǎng)時代。二十一世紀(jì)初，我們花了10年進入移動互聯(lián)網(wǎng)時代。！2016年年，我們也許只需要3年，全面就將展示進入人工智能時代!從無人駕駛汽車技術(shù)到AlphaGo戰(zhàn)勝人類，深度學(xué)習(xí)在生活中扮演著越來越重要的角色，也即將改變這個世界。但是很多同學(xué)擔(dān)心深度學(xué)習(xí)入門要求太高，苦于國內(nèi)沒有合適的課程予以幫助。本課程旨在幫助同學(xué)們更快更輕松的掌握深度學(xué)習(xí)所涉及的所有知識點，真正的入門深度學(xué)習(xí)這個世界上擁有最先進技術(shù)的領(lǐng)域?！粽n程風(fēng)格通俗易懂，詼諧幽默是講課的風(fēng)格。入門課程的每一個知識點都有對應(yīng)的實例的講解即便沒有基礎(chǔ)的同學(xué)也能從原理上理解。原理和實戰(zhàn)結(jié)合，在講解完原理課程緊跟著實戰(zhàn)項目，從流程上講解如何完成一個實際的項目。◆授課講師唐宇迪，深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域多年一線實踐研究專家，同濟大學(xué)碩士。主要研究深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，計算機視覺，圖像識別，精通機器學(xué)習(xí)，熱愛各種開源技術(shù)尤其人工智能方向。在圖像識別領(lǐng)域有著豐富經(jīng)驗，實現(xiàn)過包括人臉識別，物體識別，關(guān)鍵點檢測等多種應(yīng)用的最新算法，樂于鉆研，解開每一個問題，把復(fù)雜的問題簡單表達呈現(xiàn)，能幫助更多的同學(xué)入門深度學(xué)習(xí)這個領(lǐng)域是我最大的心愿?！粽n程大綱：總課時：10次課（20小時）課程適用對象：人工智能愛好者，渴望高端技術(shù)的IT從業(yè)人員，學(xué)生等第一課：深度學(xué)習(xí)必備基礎(chǔ)知識點1 ，正則化第二課：深度學(xué)習(xí)必備基礎(chǔ)知識點2 ， 第三課：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)第四課：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 卷積層 池化層第五課：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實例，技巧（Alexnet，VGG）（數(shù)據(jù)增強，遷移學(xué)習(xí)，網(wǎng)絡(luò)設(shè)計）第六課：計算機視覺常規(guī)任務(wù)，物體識別第七課：頂級會議論文解讀第八課：深度學(xué)習(xí)框架使用介紹第九課：深度學(xué)習(xí)實戰(zhàn) 人臉檢測，預(yù)處理第十課：深度學(xué)習(xí)實戰(zhàn) 項目流程機器學(xué)習(xí)與R語言R作為免費、開源、龐大社區(qū)支持的統(tǒng)計計算和作圖的語言，提供了大量的第三方功能包，其內(nèi)容涵蓋了從統(tǒng)計計算到機器學(xué)習(xí)，從金融分析到生物信息，從社會網(wǎng)絡(luò)分析到自然語言處理，從各種數(shù)據(jù)庫各種語言接口到高性能計算模型等各個方面，正在獲得越來越多數(shù)據(jù)分析從業(yè)人員的喜愛，也是數(shù)據(jù)分析師（科學(xué)家）必備的職業(yè)技能要求。 本課程以R實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)為主題，講解如何利用R完成機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域回歸分析、決策樹、支持向量機、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等監(jiān)督學(xué)習(xí)和聚類分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則等非監(jiān)督學(xué)習(xí)等內(nèi)容，以豐富的案例分析，講授R實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)的方法和技巧。 每章都會給出數(shù)據(jù)集和相應(yīng)的代碼，并會詳細講解代碼的實現(xiàn)，讓學(xué)員輕松掌握R，分析來自不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)。| 課程目標(biāo)1. 熟悉數(shù)據(jù)分析的流程，包括數(shù)據(jù)采集、處理、可視化等2. 掌握R語言作為數(shù)據(jù)分析工具，對不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)進行分析實踐3. 快速積累多個業(yè)務(wù)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析項目經(jīng)驗4. 掌握使用R實現(xiàn)基于機器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)分析和預(yù)測| 講師介紹余文華，數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)可視化、機器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域?qū)＜?。一直從事于?shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其應(yīng)用研究，擅長數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)可視化、機器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)，發(fā)表醫(yī)學(xué)領(lǐng)域數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)論文數(shù)十篇，英文SCI論文3篇（含第一作者論文1篇）。多家醫(yī)學(xué)信息公司數(shù)據(jù)分析顧問?，F(xiàn)就職于政府部門，從事數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)工作。| 課程詳情2月28日開啟！視頻課程，可下載后反復(fù)觀看，共12節(jié)課,24課時，1440分鐘（課程視頻、上課講義、源碼、補充資料均會發(fā)送）| 課程大綱第一課：機器學(xué)習(xí)基本理論 機器學(xué)習(xí)概述 機器學(xué)習(xí)算法分類及知識框架 機器學(xué)習(xí)相關(guān)概念 機器學(xué)習(xí)一般步驟 案例：用R實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)模型預(yù)測第二課：R語法基礎(chǔ) R語言基礎(chǔ)語法 數(shù)據(jù)處理常用R包介紹（tidyr，dplyr，stringr,reshape2,ggplot2） 數(shù)據(jù)的存取與編輯 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的讀取 案例：用R實現(xiàn)MySQL數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)讀取第三課：數(shù)據(jù)清洗方法 缺失數(shù)據(jù)處理 異常值的辨識處理 不平衡數(shù)據(jù)的處理 特征提取與特征工程 案例：針對美國人群收入等數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗第四課：線性回歸與Logistic回歸 線性回歸與最小二乘法 Lasso回歸及嶺回歸 Logistic回歸模型 多分類Logistic回歸模型 案例：運用Logistic回歸模型預(yù)測學(xué)生錄取情況第五課：K最近鄰（KNN）算法 k近鄰算法原理 k近鄰算法R實現(xiàn) 案例：運用KNN實現(xiàn)前列腺癌癥檢測第六課：聚類算法 聚類算法原理 聚類算法R實現(xiàn) 案例：運用聚類分析進行離群點識別第七課：基于決策樹類型算法介紹 決策樹算法 隨機森林算法第八課：提升算法 Adaboost算法 GBDT算法 XGBoost 案例：針對美國人群收入預(yù)測模型比較第九課：SVM支持向量機算法介紹 SVM基本原理 SVM算法的R實現(xiàn)第十課：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN） 深度學(xué)習(xí) 案例：運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)手寫數(shù)字識別第十一課：地圖可視化：上海交通地圖數(shù)據(jù)可視化實戰(zhàn) 數(shù)據(jù)可視化基本圖形選擇匯總 繪制數(shù)據(jù)地圖常用方法 交互式可視化實戰(zhàn)第十二課：機器學(xué)習(xí)mlr包：債務(wù)預(yù)測實戰(zhàn) mlr包介紹 實際問題分析及數(shù)據(jù)處理 多種分類算法模型的比較 模型評價方法匯總 機器學(xué)習(xí)課程總結(jié)| 案例展示| 適用人群1. 想了解和學(xué)習(xí)典型的數(shù)據(jù)分析流程和實踐方法的人2. 尚不會使用R的數(shù)據(jù)分析師從業(yè)者3. 想轉(zhuǎn)行從事數(shù)據(jù)分析師行業(yè)的學(xué)習(xí)者4. 想使用R實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)的工程師THANKS !!!致力為企業(yè)和個人提供合同協(xié)議，策劃案計劃書，學(xué)習(xí)課件等等打造全網(wǎng)一站式需求歡迎您的下載，資料僅供參考可修改編輯