免费公开课｜1小时入门机器学习经典模型

机器学习绕不开的一个话题，就是“模型”。

机器学习不需要人类来总结经验、输入逻辑，人类只需要把大量数据输入给计算机，然后计算机就可以自己总结经验归纳逻辑，这个过程叫作训练，训练过后得到一个模型，这个模型就可以用来代替人去做判断了。因此，评估训练出的模型是准确预测的关键。

经典的机器学习模型有很多，比如决策树模型、Logistic回归、贝叶斯模型、支持向量机SVM、人工神经网络等。关于究竟哪个模型是最好的？大家有很多争论。其实，模型被训练出来是为了解决实际问题，比如：提升广告转化率，电商产品推荐以及垃圾邮件检测等等。因此， 没有最好的模型，只有最适合的模型。

为了让对人工智能、机器学习感兴趣的小伙伴能深入理解各经典模型及其用法，StuQ请来Autodesk软件研发工程师—— 卢誉声 老师和老人福祉科技实验室主要项目负责人—— 金柳颀 老师，在 6月27日20:00-21:00 ，带大家1小时入门机器学习经典模型～

在1个小时里，你将收获：

引子：天气的预测

• 决策树思想

• 使用决策树处理天气预测

• ID3与C4.5算法

引子：疾病因素分析

• 回归分析

• Logistic回归

• 使用Logistic回归分析疾病风险因素

引子：彩球抽奖

• 基础概率知识

• 贝叶斯公式

• 朴素贝叶斯模型

• 使用朴素贝叶斯模型解决彩球抽奖问题

前瞻：贝叶斯网络

本次公开课， 原价49元，现在免费 开放给大家，想报名的同学，快来吧~

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图片来源：网络