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  • 機器學習

    機器學習是教計算機執行人和動物與生俱來活動的一門學科,從經驗中進行學習。機器學習算法使用計算方法直接從數據中“學習”信息,而不依賴于預定方程模型。當可用于學習的樣本數量增加時,這些算法可自適應提高性能。

    • 通關要求

      完成每日練習工作0/15

      所有作業至少達成8個A0/8

    • 通關倒計時

    • 通關賞金

      100

      賞金說明

      賞金獲得說明

      規定時間內一次通關,獲得100%賞金;

      規定時間內第二次通關,獲得70%賞金;

      規定時間內第三次通關,獲得50%賞金;

    任務完成進度

    您的賞金排名: -- /1287

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    隨時隨地掌握學習動態!

    DAY1

    00:44:09 |442人正在學習

    機器學習概述

    機器學習概述

    學習進度

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    開始學習

    DAY2

    01:07:18 |451人正在學習

    一元線性回歸

    熟悉回歸概念,掌握一元線性回歸

    學習進度

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    開始學習

    DAY3

    00:47:35 |222人正在學習

    多元線性回歸

    多元線性回歸概念和實現

    學習進度

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    DAY4

    01:08:17 |251人正在學習

    邏輯回歸

    掌握邏輯回歸概念,理解邏輯回歸代價函數

    學習進度

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    DAY5

    00:57:20 |130人正在學習

    KNN算法

    掌握KNN算法原理

    學習進度

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    DAY6

    01:17:31 |246人正在學習

    K-means算法

    K-means算法

    學習進度

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    開始學習

    DAY7

    00:57:13 |159人正在學習

    決策樹(上)

    掌握決策樹的概念,學習使用決策樹進行分類

    學習進度

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    DAY8

    00:56:04 |115人正在學習

    決策樹(下)

    掌握決策樹的概念,學習使用決策樹進行分類

    學習進度

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    DAY9

    01:16:20 |186人正在學習

    貝葉斯算法

    掌握貝葉斯算法和理論,樸素貝葉斯原理,高斯分類器

    學習進度

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    DAY10

    01:00:04 |149人正在學習

    SVM支持向量機(上)

    SVM支持向量機是機器學習分類效率最高是算法,也是最難的算法

    學習進度

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    DAY11

    01:13:17 |120人正在學習

    SVM支持向量機(中)

    SVM支持向量機是機器學習分類效率最高是算法,也是最難的算法

    學習進度

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    開始學習

    DAY12

    01:37:27 |179人正在學習

    SVM支持向量機(下)

    SVM支持向量機是機器學習分類效率最高是算法,也是最難的算法

    學習進度

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    DAY13

    01:00:30 |122人正在學習

    主成分分析PCA1

    PCA是一種降維算法,可以減少數據的維度,減少計算量

    學習進度

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    DAY14

    01:03:45 |89人正在學習

    主成分分析PCA2

    PCA是一種降維算法,可以減少數據的維度,減少計算量

    學習進度

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    DAY15

    01:46:47 |163人正在學習

    文本分類和圖像識別

    文本分類,圖像識別

    學習進度

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    有位老師想跟你聊一聊

    Hi,我是你的學習規劃師

    不知道選什么課?和我聊聊吧!

    規劃學習路徑
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