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授课机构:速学堂

分类器项目案例和神经网络算法

分类是数据挖掘的一种非常重要的方法。分类的概念是在已有数据的基础上学会一个分类函数或构造出一个分类模型(即我们通常所说的分类器(Classifier))

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课程简介

  分类是数据挖掘的一种非常重要的方法。分类的概念是在已有数据的基础上学会一个分类函数或构造出一个分类模型(即我们通常所说的分类器(Classifier))。该函数或模型能够把数据库中的数据纪录映射到给定类别中的某一个,从而可以应用于数据预测。总之,分类器是数据挖掘中对样本进行分类的方法的统称,包含决策树、逻辑回归、朴素贝叶斯、神经网络等算法。


适合人群

  l 适合零基础学前端语言的初学者

  l 想转行进入前端行业的工作人员

  l 学习机器学习与线性回归算法

课程亮点

  逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程;它先将信息化成概念,并用符号表示,然后,根据符号运算按串行模式进行逻辑推理;这一过程可以写成串行的指令,让计算机执行。然而,直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来,结果是忽然间产生的想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点:1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布储在网络上;2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。

主讲内容

  01_理解维度_音乐分类器数据介绍

  02_傅里叶变化原理_傅里叶代码应用_傅里叶优缺点

  03_逻辑回归训练音乐分类器代码_测试代码

  04_人工神经网络开始

  05_神经网络隐藏层的必要性

  06_神经网络案例_sklearn_concrete

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