機器學習是一門多領(lǐng)域交叉學科，專門研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。當下，機器學習算法已經(jīng)突破了人工智能的領(lǐng)域壁壘，在數(shù)據(jù)科學領(lǐng)域，推薦系統(tǒng)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)領(lǐng)域等前沿技術(shù)領(lǐng)域中被廣泛學習和應(yīng)用
- 知識創(chuàng)新：適合對于機器學習以及數(shù)據(jù)挖掘感興趣的愛好者
- 技術(shù)鞏固：適合企業(yè)初中級NLP工程師、機器學習工程師等鞏固算法能力
- 算法提升：適合對人工智能感興趣的初學者，提升基礎(chǔ)算法能力
機器學習：基礎(chǔ)算法與模型實例
基礎(chǔ)知識點通俗解讀
機器學習：經(jīng)典算法與模型實例
經(jīng)典算法模型面面俱到
機器學習應(yīng)用：降維算法與案例解析
從理論到實戰(zhàn)，掌握降維算法典型應(yīng)用場景
機器學習應(yīng)用：聚類算法與案例解析
通俗解讀聚類算法，快速上手應(yīng)用實例
基于機器學習的電商網(wǎng)站支付欺詐識別
大數(shù)據(jù)算法實戰(zhàn)
基于機器學習的精準營銷案例
精準挖掘潛在付費用戶，破解增長難題
唐宇迪
同濟大學碩士，華東理工大學博士
《跟著迪哥學Python數(shù)據(jù)分析與機器學習實戰(zhàn)》作者 精通機器學習算法，主攻計算機視覺方向聯(lián)通，移動，中信等公司特邀企業(yè)培訓導師，累計開發(fā)課程50余門覆蓋人工智能熱門方向；
Bean
某大型互聯(lián)公司數(shù)據(jù)分析專家
某大型互聯(lián)公司數(shù)據(jù)分析專家
張宇暉
數(shù)據(jù)分析專家
三節(jié)課數(shù)據(jù)分析課程主講老師 美國國家強磁場實驗室理論物理博士 曾就職于文思海輝（美國）、微軟（美國）、滴滴（中國），歷任數(shù)據(jù)科學家、高級數(shù)據(jù)與應(yīng)用科學家、策略運營專家。 在滴滴快捷出行事業(yè)群平臺車主團隊，負責各類數(shù)據(jù)運營項目的對接與具體執(zhí)行，構(gòu)建全面的司機標簽體系，制定司機衰退干預(yù)策略，策略效果 ROI約3.5，提升大盤GMV 約1%。 作為微軟負責中小企業(yè)預(yù)售&留存的約 500 人團隊的主要數(shù)據(jù)科學家，從事各種數(shù)據(jù)科學分析任務(wù)和相關(guān)項目管理工作，參與建立并優(yōu)化相關(guān)業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)看板。