《大数据机器学习【2021秋】》

《大数据机器学习【2021秋】》 简介：《大数据机器学习【2021秋】》于2021年秋季开设，聚焦大数据与机器学习领域。课程介绍大数据处理技术和机器学习算法，如数据清洗、分类算法、聚类算法等，通过实际数据集和项目实践，帮助学习者掌握大数据处理和分析的方法，运用机器学习算法解决实际问题，为从事大数据分析、人工智能等相关工作提供技术储备 标签： #大数据 #机器学习 #数据处理 #算法应用 文件大小：NG 链接：

哈佛大学免费机器学习课程，包含四个主题：机器学习基础知识、算法、推荐系统、交叉验证和正则化

哈佛大学免费机器学习课程，包含四个主题：机器学习基础知识、算法、推荐系统、交叉验证和正则化 也许最流行的数据科学方法论来自于机器学习。机器学习与其他计算机引导的决策过程的不同之处在于，它利用数据建立预测算法。一些使用机器学习的最流行的产品包括邮政服务实施的手写阅读器、语音识别、电影推荐系统和垃圾邮件检测器。 在本课程中，作为数据科学专业证书课程的一部分，你将通过建立一个电影推荐系统来学习流行的机器学习算法，主成分分析，和正则化；学习训练数据，以及如何使用一组数据来发现潜在的预测关系。当你建立电影推荐系统时，你将学习如何使用训练数据训练算法，以便你能预测未来数据集的结果。你还将学习过度训练和避免它的技术，如交叉验证。所有这些技能都是机器学习的基础。 | #机器学习

谷歌免费发布了一套 15 门课长达 300 小时的机器学习工程师课程。

谷歌免费发布了一套 15 门课长达 300 小时的机器学习工程师课程。 涵盖了机器学习系统的设计、构建、投产、优化、运转和维护工作。 详细的学习内容有： • 机器学习基础：涵盖机器学习的基本原理和方法。 • 特征工程：探讨如何有效地处理和转换数据，以提高模型性能。 • 生产级机器学习系统：介绍如何将机器学习模型部署到生产环境中。 • 计算机视觉与自然语言处理：涉及图像和语言数据的分析和应用。 • 推荐系统：讨论如何构建个性化推荐引擎。 • MLOps：聚焦于机器学习操作的实践，包括模型的部署、监控和维护。 • TensorFlow、Google Cloud、VertexAI：介绍这些工具和平台如何支持机器学习项目的开发和部署。 课程地址：

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线性代数 速成课 描述：线性代数速成课是一门快速掌握线性代数基础知识的课程。内容涵盖向量、矩阵、线性方程组、特征值与特征向量等核心概念。通过实例和练习，使学生迅速理解线性代数的应用，如数据分析、图像处理等。课程注重培养抽象思维、逻辑推理和问题解决能力，是理工科学生必修的基础课程。参考4条信息源 链接：https://pan.quark.cn/s/97ede0361a12 大小：490.2MB 标签：#学习 #线性代数 #速成 #quark 频道：@yunpanshare 群组：@yunpangroup

全栈机器学习工程课程列表

全栈机器学习工程课程列表 这是来自伯克利、哈佛、斯坦福和麻省理工学院等顶尖大学的可公开访问的机器学习专家的精选列表。它还包括来自大型和经验丰富的公司的机器学习项目案例研究。该列表按主题和专业领域细分。Python 是首选语言，因为它涵盖了端到端的机器学习工程。 | #机器学习

51CTO-数据分析与机器学习实战人脸检测

51CTO-数据分析与机器学习实战人脸检测 描述：51CTO-数据分析与机器学习实战人脸检测涵盖了从图像摄取、人脸定位到识别的全过程。课程包含Haar Cascade、MTCNN、YOLOv5等多种人脸检测算法，以及面部模糊技术，教授学员如何高效、准确地实现人脸检测与匿名化。课程实战性强，提供了丰富的案例和代码实现，是数据分析与机器学习领域的重要实践。 链接：https://pan.quark.cn/s/c4105fc3eddb 大小：125.4GB 标签：#教程 #实战 #数据 #机器学习 #51CTO #quark 频道：@yunpanshare 群组：@yunpangroup