本课程在讲授机器学习方法的基础上，重点讲解如何编程实现机器学习方法。本课程让学生由浅入深，系统地学习实践机器学习方法，既有单一机器学习方法的实践，又有综合应用实践。机器学习应用案例丰富，不仅包括公开数据集，而且采用企业的实际案例，更有最新的天池比赛的应用案例。通过本课程的学习，学生能够系统深入地学会机器学习方法，并通过大量案例学会如何把实际的应用问题转化为机器学习方法的实现。
Overview
Syllabus
- 第一章 梯度下降
- 第二章 线性回归与多项式回归
- 第三章 聚类算法
- 第四章 决策树
- 第五章 K近邻算法
- 第六章 SVM
- 第七章 天文挖掘
- 第八章 智慧交通
- 第九章 Tmall
- 第十章 淘宝商品识别
- 期末考试
Taught by
LI KAN
