【Udemy】机器学习A-Z：AI、Python&R+ChatGPT

机器学习A-Z：AI、Python&R+ChatGPT|Machine Learning A-Z: AI, Python & R + ChatGPT Prize

从两位数据科学专家那里学习用Python和R创建机器学习算法。包括代码模板。
讲师：Kirill Eremenko

中英文字幕单独处理，翻译流畅，课程资料包齐全！

你将会学到什么？

-掌握Python和R上的机器学习
-对许多机器学习模型有很强的直觉
-做出准确的预测
-进行强有力的分析
-建立稳健的机器学习模型
-为您的业务创造强大的附加值
-将机器学习用于个人目的
-处理强化学习、NLP和深度学习等特定主题
-处理高级技术，如降维
-知道为每种类型的问题选择哪种机器学习模型
-建立一支强大的机器学习模型大军，并知道如何将它们结合起来解决任何问题

课程内容

46 个章节 • 384 个讲座 • 总时长 42 小时 41 分钟

课程要求

• 只需要一些高中数学知识。

课程说明

对机器学习领域感兴趣吗？那么这门课是给你的！

本课程由数据科学家和机器学习专家设计，因此我们可以分享我们的知识，并帮助您以简单的方式学习复杂的理论、算法和编码库。

全世界有100多万学生信任这门课程。

我们将带您逐步走进机器学习的世界。通过每一个教程，你将发展新的技能，并提高你对数据科学这一具有挑战性但利润丰厚的子领域的理解。

本课程可以通过学习Python教程、R教程、或两者兼而有之来完成。选择您职业生涯所需的编程语言。

这门课程既有趣又令人兴奋，同时，我们深入学习机器学习。它的结构如下：

• 第1部分-数据预处理
• 第2部分-回归：简单线性回归、多元线性回归、多项式回归、SVR、决策树回归、随机森林回归
• 第3部分-分类：Logistic回归，K-NN，SVM，核SVM，朴素贝叶斯，决策树分类，随机森林分类
• 第4部分-聚类：K-Means，层次聚类
• 第5部分-关联规则学习：Apriori，Eclat
• 第6部分-强化学习：置信上限，Thompson抽样
• 第7部分-自然语言处理：NLP的词袋模型和算法
• 第8部分-深度学习：人工神经网络，卷积神经网络
• 第9部分-降维：主成分分析，LDA，核主成分分析
• 第10部分-模型选择和提升：k倍交叉验证、参数调整、网格搜索、XGBoost

每个课程内部的每个部分都是独立的。因此，你可以从头到尾学习整个课程，也可以直接跳到任何特定的部分，了解你现在的职业生涯需要什么。

此外，该课程还包含了基于真实案例研究的实践练习。因此，你不仅将学习理论，而且还将获得大量动手实践构建自己的模型。

最后但同样重要的是，本课程包括Python和R代码模板，您可以下载这些模板并在自己的项目中使用。

此课程面向哪些人？

• 任何对机器学习感兴趣的人。
• 至少具备高中数学知识并希望开始学习机器学习的学生。
• 任何了解机器学习基础知识的中级人员，包括线性回归或逻辑回归等经典算法，但希望了解更多信息并探索机器学习的所有不同领域。
• 任何对编码不太熟悉，但对机器学习感兴趣并希望在数据集上轻松应用它的人。
• 任何想在数据科学领域开始职业生涯的大学生。
• 任何想要提升机器学习水平的数据分析师。
• 任何对自己的工作不满意并想成为数据科学家的人。
• 任何想通过使用强大的机器学习工具为业务创造附加值的人。