随风渐入醉

简单得没边了

四川 成都

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随风渐入醉 的课程评论

随风渐入醉 评论了课程: Data Mining Specialization

2018-02-28 07:58

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随风渐入醉 关注的课程

Deep Learning Specialization (Coursera专项课程) 0 个评论 关注

主页: https://www.coursera.org/specializations/deep-learning

简介: 深度学习专业化课程概述: 如果您希望进入人工智能(AI)领域,这个深度学习专业化课程将为您提供所需的技能和知识。深度学习是当前科技行业中最受欢迎的技能之一。 该课程包括五门课程,内容涵盖深度学习的基础知识、神经网络的构建及成功的机器学习项目管理。您将学习卷积网络、循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)、优化算法(如Adam)、Dropout、BatchNorm、Xavier/He初始化等关键概念。同时,课程中将通过医疗、自动驾驶、手语识别、音乐生成和自然语言处理等实际案例研究,帮助您理解理论在工业中的应用。所有的实操编程将使用Python和TensorFlow进行,这些将在课程中教授。 此外,您还将有机会听取许多深度学习领域顶尖领导者的分享,他们将分享个人故事并提供职业发展建议。 随着人工智能在多个行业的迅速发展,完成此专业之后,您将能够创造性地将所学应用到实际工作中。我们将帮助您掌握深度学习的核心知识,并为在AI领域的职业生涯打下坚实基础。 课程大纲: 1. 神经网络与深度学习 - 了解神经网络的基本概念。 - 课程链接:[神经网络与深度学习](https://www.coursera.org/learn/neural-networks-deep-learning) 2. 改进深度神经网络:超参数调优、正则化与优化 - 深入探索深度学习的复杂性。 - 课程链接:[改进深度神经网络](https://www.coursera.org/learn/deep-neural-network) 3. 机器学习项目结构 - 学习如何构建成功的机器学习项目。 - 课程链接:[机器学习项目结构](https://www.coursera.org/learn/machine-learning-projects) 4. 卷积神经网络 - 理解计算机视觉的演变与应用。 - 课程链接:[卷积神经网络](https://www.coursera.org/learn/convolutional-neural-networks) 5. 序列模型 - 了解序列模型及其在深度学习中的应用。 - 课程链接:[序列模型](https://www.coursera.org/learn/nlp-sequence-models) 通过本课程,您将掌握深度学习的理论基础和应用实践,为在AI领域的发展做好准备。

Data Mining Specialization (Coursera专项课程) 1 个评论 关注

主页: https://www.coursera.org/specializations/data-mining

简介: 数据挖掘专长课程介绍: 数据挖掘专长课程教授结构化和非结构化数据的数据挖掘技术,涵盖模式发现、群集、文本检索、文本挖掘与分析和数据可视化等主题。学员将通过Yelp餐厅评论数据集解决实际数据挖掘问题,完成Capstone项目。 本课程的课程2-5为在线计算机科学硕士学位数据科学课程的主要讲座部分。您可以在开始专长之前或之后申请该学位课程。 课程大纲包括以下内容: 1. 数据可视化:学习如何更有效地呈现数据。 2. 文本检索与搜索引擎:探讨自然语言文本数据的快速增长及其应用。 3. 文本挖掘与分析:掌握文本数据挖掘和分析的主要技术。 4. 数据挖掘中的模式发现:学习数据挖掘的基本概念和方法论。 5. 数据挖掘项目:在完成其他课程后实施一个综合性数据挖掘项目。 通过这些课程,学员将能够掌握数据挖掘的核心技能,应用于实际业务场景中。

Data Science Math Skills (CourseraArchive) 0 个评论 关注

主页: https://www.coursera.org/archive/datasciencemathskills

简介: Duke University

Machine Learning Specialization (Coursera专项课程) 0 个评论 关注

主页: https://www.coursera.org/specializations/machine-learning

简介: 课程名称:机器学习专业 课程概述:该专业由华盛顿大学的领先研究人员提供,带您进入一个充满活力且需求旺盛的机器学习领域。通过一系列实际案例研究,您将获得在机器学习主要领域(包括预测、分类、聚类和信息检索)中的应用经验。课程将教您如何分析大型和复杂的数据集,创建能够随时间自我适应和改进的系统,以及构建能够根据数据进行预测的智能应用。 课程大纲: 1. **机器学习基础:案例研究方法** 课程链接: [点击这里](https://www.coursera.org/learn/ml-foundations) 描述:您是否有数据并想知道它能告诉您什么? 需要更深入地了解核心方法... 免费注册。 2. **机器学习:回归** 课程链接: [点击这里](https://www.coursera.org/learn/ml-regression) 描述:案例研究-预测房价。在我们的第一个案例研究中,您将... 免费注册。 3. **机器学习:分类** 课程链接: [点击这里](https://www.coursera.org/learn/ml-classification) 描述:案例研究:情感分析与贷款违约预测。在我们的情感分析案例研究中... 免费注册。 4. **机器学习:聚类与信息检索** 课程链接: [点击这里](https://www.coursera.org/learn/ml-clustering-and-retrieval) 描述:案例研究:寻找相似文档。一位读者对特定新闻文章感兴趣,而您希望... 免费注册。 参与这个专业课程,您将获得宝贵的机器学习实践经验,帮助您在这个快速发展的领域中脱颖而出。

Python for Everybody Specialization (Coursera专项课程) 1 个评论 关注

主页: https://www.coursera.org/specializations/python

简介: 课程名称:Python for Everybody 专业课程 课程概述: 此专业基于“Python for Everybody”课程的成功,旨在介绍基础编程概念,包括使用Python编程语言的数据结构、网络应用程序接口和数据库。在Capstone项目中,学员将利用整个专业课程中学习到的技术设计并创建自己的应用程序,以进行数据的检索、处理和可视化。 课程大纲: 1. **编程基础(Getting Started with Python)** - 由密歇根大学提供,旨在教会每个人使用Python进行计算机编程的基础知识。 - 课程链接:[编程基础课](https://www.coursera.org/learn/python) 2. **Python数据结构** - 由密歇根大学提供,介绍Python编程语言的核心数据结构。 - 课程链接:[Python数据结构](https://www.coursera.org/learn/python-data) 3. **使用Python访问网络数据** - 由密歇根大学提供,讲解如何将互联网作为数据源,进行数据抓取、解析等操作。 - 课程链接:[网络数据访问](https://www.coursera.org/learn/python-network-data) 4. **使用Python与数据库** - 由密歇根大学提供,基础介绍结构化查询语言(SQL)及其与Python的结合。 - 课程链接:[数据库使用](https://www.coursera.org/learn/python-databases) 5. **Capstone项目:使用Python进行数据的检索、处理和可视化** - 由密歇根大学提供,学员在项目中将构建一系列应用程序,进行数据的检索、处理和可视化。 - 课程链接:[Capstone项目](https://www.coursera.org/learn/python-data-visualization) 此系列课程旨在帮助学习者掌握Python编程,并为数据相关应用开发奠定基础。

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