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最近有个脑筋急转弯,很有意思。

问:移动付出年代,女主妩媚口香糖的销量为什么急速下滑?

答案:早年购物用现金付出,咱们结账时为了凑整,总爱顺手拿只口香糖。口香糖价格便宜,也挺有用,所以常常摆在收银台上。

现在,移动付出横扫大城小镇。手机一扫,能精确到分分角角,没人再顺手拿口香糖了。

像是方便面工业想不到终究是被外卖职业摆了一道。

又像是那个用石头填水的乌鸦,或许也没有想到,终究干掉自己的竟是一只衔着吸管的乌鸦。

索尼被诺基亚干掉了;

口香糖的对手是移动付出;

大润发被阿里巴巴收买;

美团喊出“灭饿除滴”的标语(“饿了么”、“滴滴”)。

愈是挨近未来,敌人愈是无孔不入、愈是无处不在。

“铁饭碗”作业不复存在,最大的保证别无其他,仅仅身怀天愿结婚庆一技。

现在,有了巨量信息与云核算的加持,AI正以史无前例的速度成长着,推进每一个职业的革新。

因而近乎一切的事物都正在崩塌中重构。

关于“穿鞋的人”来说,重构意味着危机。

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许沐深许悄然 男女做 食戟之灵第三季,面对来势汹汹的AI大潮,你该怎样应对?,宫腔镜

关于“光脚的人”来说,重构意味着时机。

但无论是光脚仍是穿鞋,咱们都是要么守着旧业,被淹死在浪潮里。

要么坚持灵敏的警觉性,站在潮流中。

有人说2017年是AI的元年,有人说2018年是AI的元年。

而2019年,伴随着5G年代的降临,有人说AI的元年或会于本年正式敞开。

正在读着这句话的你,以为何时人类会真实迎来AI的元年呢?

或许,咱们都不知道一个精确的答案,但能够确认的是——咱们每个人比以往任何的前史时间中,都更挨近人工智能。

依据美国商场情报公司Tractica发布的一些数据,咱们能够揣度,在接下来的至少10年中,AI都将仍然继续成为一大抢手范畴。

据美国商场情报公司Tractica猜测的数据,相较2018年,至2025年,AI商场总值会增加近15倍

近两年的概念炒作期,使得AI人工智能这个概念到了近乎无一人不晓的境地。

或许世人对AI的火爆现已当做了一种常态,以至于许多人在听到AI与自己本职作业的对立与协作时,心里也都激不起任何波涛。

但新年代的更迭,却不会被个别心里消沉的感触所阻止。

而刚过去的2018年的11月底,在深圳举行的第二十届中国世界高新技能成果交易会人才与智力沟通会上,相关记者又了解到:

可想而知,在国家项目、互联网、金融等100多种抢手职业中,新兴工业人才需求之旺盛,已然成为每个人打破阶级,进军大公司及国企的好时机。

(我国人工智能工业规划及年增加率)

(我国人工智能企业投融资金额总量)

和菜头说:“顺着大浪游水,怎样都能游得更快一点”。

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学什么?

榜首部分 根底篇

第1章 初识机器学习(直播课程+直播回放+答疑)

1.1 导言

1.2 根本术语

1.3 假定空间

1.4 食戟之灵第三季,面对来势汹汹的AI大潮,你该怎样应对?,宫腔镜概括偏好

1.5 开展进程

1.6 运用现状

第2章 模型点评与挑选(直播课程+直播回放+答疑)

2.1 经历差错与过歌唱家陈思思老公是谁拟合

2.2 点评办法

2.2.1 留出法

2.2.2 穿插验证法

2.2.3 自助法

2.2.4 调参加终究模型

2.3 功能衡量

2.3.1 错误率与精度

2.3.2 查准率、查全率与F1

2.3.3 ROC与AUC

2张雅木.3.4 价值灵敏错误率与价值曲好色的线

2.4 比较查验

2.4.1 假定查验

2.4.2 交食戟之灵第三季,面对来势汹汹的AI大潮,你该怎样应对?,宫腔镜叉验证t查验

2.4.3 McNemar查验

2.4.4 Friedman查验与后续查验

2.5 差错与方差

第3章 线性模型(直播课程+直播回放+答李京实疑)

3.1 根本形式

3.2 线性回归

3.3 对数几率回归

3.4 线性判别剖析

3.5 多分类学习

3.6 类别不平衡问题

第4章 决策树(直播课程+直播回放+答疑)

4.1 根本流程

4.2 区分挑选

4食戟之灵第三季,面对来势汹汹的AI大潮,你该怎样应对?,宫腔镜.2.1 信息增益

4.2.2 增益率

4.2.3 基尼指数

4.3 剪枝处理

4.3.1 预剪枝

4.3.2 后剪枝

4.4 接连与缺失值

4.4.1 接连值处理

4.4.2 缺失值处理

4.5 多变量决策树

第5章 神经网络(直播课程+直播回放+答疑)

5.1 神经元模型

5.2 感知机与多层网络

5.3 差错逆传达算法

5.4 大局最小与部分极小

5.5 其他常见神经网络

5.5.1 RBF网络

5.5.2 ART网络

5.5.3 SOM网络

5.5.4 级联相关网络

5.5.5 Elman网络

5.5.6 Boltzmann机

第6章 支撑向量机(直播课程+直播回放+答疑)

6.1 间隔与支撑向量

6.2 对偶问题

6.3 核函数

6.4 软间隔与正则查腾族化

6.5 支撑向量回归

6.6 核办法

第7章 深度学习(直播课程什么鬼套路全集+直播回放+九万年义务教育答疑)

7.1 卷积神经网络CNN根本原理

7.2 开源深度学习结构与常见卷积网络模型

7.3 循环神经网络RNN

7.4 生成模型与对立生成网络

7.5 Keras根底(一)

7.6 Keras根底(二)

7.7 Keras根底(三)

7.8 Keras根底(四)

7.9 Keras根底(五)

7.10 Keras根底(六)

7.11 Keras(七) - 图画辨认比如剖析

7.12 Keras(八) - 时序模型比如剖析

7.13 Keras(九) - 自然语言处理比如剖析

7.14 Keras(十) - 对立网络与生成模型比如剖析

7.15 Tensorflow,食戟之灵第三季,面对来势汹汹的AI大潮,你该怎样应对?,宫腔镜TFSlim,Tensorlayer根底(一)

7.16 Tensorflow,TFSlim,Tensorlayer根底(二)

7.17 Tensorflow,TFSlim,Tensorlayer根底(三)

7.18 Tensorflow,TFSlim,Tensorlayer根底(四)

7.19 Tensorflow,TFSlim,Tensorlayer根底(五)

7.20 Tensorflow,TFSlim,Tensorlayer(六) - 图画辨认比如剖析

7.21 Tensorflow,TFSlim,Tensorlayer(六) - 时序模型比如剖析

7.22 Tensorflow,TFSlim,Tensorlayer(六) - 自然语言处理比如剖析

7.23 Tensorflow,TFSlim,Tensorlayer(六) - 图画切割比如剖析

7.24 Tensorflow,TFSlim,Tensorlayer(六) - 目标检测比如剖析

第8章 贝叶斯分类器(直播课程+直播回放+答疑)

8.1 贝叶斯决策论

8.2 极大似然估量

8.3 朴素贝叶斯分类器

8.4 半朴素贝叶斯分类器

8.5 贝叶斯网

8.5.1 结构

8.5.2 学习

8.5.3 揣度

8.6 EM算法

第9章 集成学习(直播课程+直播回放+答疑)

9.1 个别与集成

9.2 Boosting

9.3 Bagging与随机森林

9.3.1 Bagging

9.3.2 随机森林

9.4 结合战略

9.4.1 均匀法

9.4.2 投票法

9.4.3 学习法

9.5 多样性

9.5.1 差错--不合分化

9.5.2 多样性衡量

9.5.3 多样性增强

第10章 聚类(直播课程+直播回放+答疑)

10.1 聚类使命

10.2 功能衡量

10.3 间隔核算

10.4 原型聚类

10.4.1 k均值算法

10.性感照4.2 学习向量量化

10.4.3 高斯混合聚类

10.5 密度聚类

10.6 层次聚类

第11章 降维与衡量学习(直播课程+直播回放+答疑)

11.1 k近邻学习

11.2 低维嵌入

11.3 主成分剖析

11.4 核化线性降维

11.5 流形学习

11.5.1 等衡量映射

11.5.2 部分线性嵌入

11.6 衡量学习

第二部分 进阶篇

第12章 特征挑选与稀少学习(直播课程+直播回放+答疑)

12.1 子集查找与点评

12.2 过滤式挑选

12.3 包裹式挑选

12.4 嵌入式挑选与L_1正则化

12.5天气预报短信 稀少表明与字典学习

12.6 紧缩感知

第13章 核算学习理论(直播课程+直播回放+答疑)

13.1 根底常识

13.2 PAC学习

13.3 有限假定空间

13.3.1 可分景象

13.3.2 不可分景象

13.4 VC维

13.5 Rademacher复杂度

13.6 稳定性

第14章 半监督学习(直播课程+直播回放+答疑)

14.1 未符号样本

14.2 生成式办法

14.3 半监督SVM

14.4 图半监督学习

14.5 依据不合的办法

14.6 半监督聚类

第15章 概率图模型(直播课程+直播回放+答疑)

15.1 隐马尔可夫模型

15.2 马尔可夫随机场

15.3 条件随机场

15.4 学习与揣度

15.4.1 变量消去

15.4.2 信仰传达

15.5 近似揣度

15.5.1 MCMC采样

15.5.2 变分揣度

15.6 论题模型

第16章 规则学习(陈艺熙直播课程+直播回放+答疑)

16.1 根本概念

16.2 序贯掩盖

16.3 剪枝优化

16.4 一阶规则学习

16.5 概括逻辑程序设计

16.5.1 最小一般泛化

16.5.2 逆归结

第17章 强化学习(直播课程+直播回放+答疑)

17.1 使命与奖励

17.2 K-摇臂赌博机

17.2.1 探究与运用

17.2.2 -贪心

17.2.藤兰3 Softmax

17.3 有模型学习

17.3.1 战略点评

17.3.2 战略改善

17.3.3 战略迭代与值迭代

17.4 免模型学习

17.4.1 蒙特卡罗强化学习

17.4.2 时序差分学习

17.5 值函数近似

17.6 仿照学习

17.6风险的弟弟.1 直接仿照学习

17.6.2 逆强化学习

第18章 增量学习(直播课程+直播回放+答疑)

18.1 被迫进犯学习

18.1.1 梯度下降量的按捺

18.1.2 被迫进犯分类

18.1.3 被迫进犯回归

18.2 习惯正则化学习

18.2.1 参数散布的学习

18.2.2 习惯正则化分类

18.2.3 习惯正则化回归

18.3 增量随机森林

第19章 搬迁学习(直播课程+直播回放+答疑)

19.1 搬迁学习简介

19.1.1 什么是搬迁学习

19.1.2 搬迁学习VS传统机器学习

19.1.3 运用范畴

19.2 搬迁学习的分类办法

19.2.1 按搬迁情境

19.2.2 按特征空间

19.2.3 按搬迁办法

19.3 代表性研讨成果

19.2.1 域适配问题

19.2.2 多源搬迁学习

19.2.3 深度搬迁学习

第20章 主动学习(直播课爱麻饮力程+直播回放+答疑)

20.1 主动学习简介

20.2 主动学习思维

20.3 主动学习VS半监督学习

20.4 主动学习VS Self-L食戟之灵第三季,面对来势汹汹的AI大潮,你该怎样应对?,宫腔镜earning

第21章 多使命学习(直播课程+直播回放+答疑)

21.1 运用最小二乘回归的多使命学习

21.2 运用最小二乘概率分类器的多使命学习

21.3 屡次维输出函数的学习

第三部分 实战篇

第22章 机器学习运用场景介绍(直播课中国武术散打功夫王争霸路程+直播回放+答疑)

22.1 机器学习经典运用场景

22.2 脑筋风暴:发掘身边的运用场景

第23章 数据预处理(直播课程+直播回放+答疑)

23.1 数据降噪

23.2 数据切割

第24章 特征提取(直播课程+直播回放+答疑)

24.1 时域特征

24.2 频域特征

24.3 主动特征提取

第25章 机器学习办法运用(直播课程+直播回放+答疑)

25.1 运用机器学习办法之前的处理

25.2 运用机器学习分类

25.3 机器学习调参

25.4 分类成果展现

第26章 - 机器学习企业级项目实战(直播课程+直播回放+答疑)

26.1 O2O优惠券运用猜测

26.2 鲍鱼年纪猜测

26.3 机器歹意流量辨认

26.4 依据用户轨道进行精准营销

26.5 依据搜狗输入进行用户画像

26.6 美国债款违约猜测

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