邹博 机器学习,浅显易懂,助力人工智能之路
邹博在机器学习范畴有丰厚的阅历和研讨,以下是关于他的一些详细信息:
1. 学术布景和工作阅历: 邹博是我国科学院的副研讨员,一起也是天津大学软件学院的创业导师。 他成立了“我国科学院邹博人工智能研讨中心(杭州站)”,并在多家公司如规创、天识、容客邦等担任技术顾问。
2. 研讨方向: 邹博的研讨方向首要包含机器学习、深度学习、核算几多么。 他的研讨成果广泛使用于大型气候设备图画与文本发掘、股票交易与猜测、量子化学等多个范畴。
3. 教育和课程: 邹博在哔哩哔哩上发布了多部关于机器学习的视频课程,包含《机器学习与数学剖析》、《概率论与贝叶斯先验》、《矩阵和线性代数》等。 他的课程特点是从数学层面推导最经典的机器学习算法,并供给每种算法的示例和代码完成,着重“原理加实践”。 课程还包含Python数据清洗和特征提取、网络爬虫的原理和编写等内容,提高学习深度和实践使用才能。
4. 实践使用事例: 邹博共享了多个实践使用事例,如广告销量剖析、环境数据反常检测和剖析、数字图画手写体辨认、Titanic乘客存活率猜测、用户电影引荐、实在新闻组数据主题剖析、中文分词、股票数据特征剖析等。
5. 讲座和陈述: 邹博曾在上海对外经贸大学进行“机器学习与工业实践”讲座,解说了机器学习在农业中的实践使用,并共享了Python的几种常用科学核算库。 他还在我国计量大学进行人工智能与工程实践的陈述,介绍了机器学习在多个范畴的使用。
6. 资源和讲义: 邹博在CSDN博客上发布了《邹博小象机器学习全套代码讲义》,包括从根底到高档的各种机器学习算法,协助学习者把握实践使用中的编程技巧。 他的课件和笔记也在知乎和简书等平台上共享,供学习者参阅。
经过以上信息,可以看出邹博在机器学习范畴有着深沉的学术布景和丰厚的实践阅历,他的课程和资源对初学者和进阶者都十分有协助。
邹博机器学习课程:浅显易懂,助力人工智能之路
一、课程特征:理论与实践相结合
邹博机器学习课程的一大特征是理论与实践相结合。课程从数学层面推导最经典的机器学习算法,并辅以Python代码完成,使学习者可以深化了解算法原理,一起把握实践使用。
课程内容包括以下几个方面:
机器学习根底理论
经典机器学习算法(如线性回归、决策树、支撑向量机等)
深度学习根底(如神经网络、卷积神经网络等)
Python编程与数据可视化
实践使用事例剖析
二、课程优势:系统性强,实战性强
邹博机器学习课程具有以下优势:
系统性强:课程内容按部就班,从根底理论到实践使用,构成一个完好的常识系统。
实战性强:课程注重实战,经过实践事例剖析和代码完成,使学习者可以将所学常识使用到实践项目中。
师资力量雄厚:邹博自己具有丰厚的科研教育阅历,曾掌管国家级科研项目,宣布多篇学术论文。
学习方法灵敏:课程选用在线直播和录播相结合的方法,便利学习者随时随地进行学习。
三、课程内容:浅显易懂,易于了解
邹博机器学习课程内容浅显易懂,以下罗列几个课程亮点:
每个算法模块依照原了解说、剖析数据、自己着手完成特征与调参的次序,原理加实践,顶天立地。
回绝简略的调包,添加3次“机器学习的视点看数学”和3次“Python数据清洗和特征提取”,提高学习深度、下降学习斜度。
添加网络爬虫的原理和编写,从获取数据开端,注重将实践问题转换成实践模型的才能。
共享工作中的实践事例或Kaggle事例,如广告销量剖析、环境数据反常检测和剖析、数字图画手写体辨认、Titanic乘客存活率猜测、用户-电影评分猜测等。
四、课程点评:好评如潮,助力生长
“邹博教师的课程让我对机器学习有了更深化的了解,实战事例让我收获颇丰。”
“课程内容丰厚,解说明晰,让我对机器学习产生了稠密的爱好。”
“邹博教师的课程让我在短时间内把握了机器学习的基本常识,为我的工作开展奠定了根底。”
邹博机器学习课程以其浅显易懂的解说、丰厚的实战事例和灵敏的学习方法,成为了很多学习者的人工智能入门首选。假如您也想踏上人工智能之路,无妨参加邹博机器学习课程,敞开您的智能之旅。
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