机器学习实战入门项目
累计咨询人数
3171
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适用人群
主要针对有理工科背景,对机器学习理论及其应用感兴趣学习的学员,对于CS类、数据类以及金融专业申请留学的学员可以极大提升相关背景和应用能力
项目简介
目前,机器学习已经进入火爆应用的时期,不少互联网甚至传统行业已经越来越多地见到机器学习的诸多应用,例如:发现高危医疗患者,识别言语,分类文本文件,检测信用卡欺诈或驾驶自动机器人。未来社会对机器学习方面的人才需求也将十分强烈。本课题将从该领域的数学,统计和计算基础的入门型教学开始,并且带领学生亲手操作一些机器学习的小项目,更真切地理解并掌握机器学习的基础概念及应用
课题开展流程
(1)开题准备
推荐学员在项目开始前,可以自学基础的数理统计学基理论知识,并且有python编程经验最好
(2)项目实施
项目内容主要包括概念学习,信息理论,决策树,神经网络和深度学习,估计和偏差 - 方差权衡,机器学习中的假设检验,贝叶斯学习,K-最近邻和非参数学习,最大边界分类器(SVM),以及森林等二级方法,装袋和提升。 项目总时长为四周,基于每周一次的编程和/或书面作业,在最后一周会让学员自己搭建机器学习的模型,并解决一个现实的问题
(3)结题成果
项目结题时,颁发给学生内容独一无二的机器学习入门项目结业证明(由硅谷谷歌的技术经理提供推荐信,助力学生求职与留学申请)
项目大纲
  • 专题内容
  • 项目考察
  • 授课时长
  • 学习时间
  • Background of Machine Learning
  • Quiz
  • 1 hour
  • 2 hours
  • Decision Tree, Entropy, Probability
  • Interactive coding and homework
  • 2 hours
  • 4 hours
  • MLE, MAP, Bayes Rule, Naive Bayes
  • Implement a Naive Bayes (coding)
  • 3 hours
  • 5 hours
  • Logistic Regression, Gradient Descent
  • Training Logistic Regression (coding)
  • 2 hours
  • 6 hours
  • Deep learning and programming
  • Build your LeNet nerual network(coding)+Homework
  • 4 hours
  • 6 hours