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哥大应用机器学习资料放出,注重课程实践

大数据文摘出品

作者:蒋宝尚

假期已经远去,是时候学点课程、读点书啦。

文摘菌今天给大家推荐一款机器学习课程。与以往不同,这门课程注重实践,提倡学生亲自动手实现机器学习理论。

课程名为《COMS W4995 Applied Machine Learning》由哥伦比亚大学开设,主讲教师为书籍《Python机器学习导论》的作者:ANDREAS C.MULLER。

具体来说,本课程讨论了支持向量机、随机森林、梯度增强和神经网络等机器学习方法在真实数据集中的应用,其中包括数据的准备、模型的选择和评价。

学习这门课程之前,最好有点机器学习的理论知识。并且熟悉Python编程和NumPy,pandas和matplotlib的基本使用,毕竟根据官网上介绍,这们课程是COMS W4721补充课程,除了对模型的应用之外,课上老师也讨论了机器学习模型相关的软件开发工具和实践。

课程官网:

https://www.cs.columbia.edu/~amueller/comsw4995s19/

课程安排

这门课程19年的1月23开讲,目前已经是第四周,第16周,也就是19年的6月5号完成最后一门考试。

所有的课程都可以在课程官网的目录中找到,前4周的课程,都可以点击目录上的超链接在YouTube上观看。

课程所用的参考教材为Mueller, Guido所著的《Introduction to machine learning with python》和Kuhn, Johnson 所著的《Applied predictive modeling》以及Goodfellow, Bengio, Courville合写的《Deep Learning》。课程要求的相关阅读也大多数是这三本书上的。

  • 发表于:
  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20190217A0FHOF00?refer=cp_1026
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