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人工智能入門:Python實現(xiàn)機器學習

難度初級
時長 2小時48分
學習人數(shù)
綜合評分9.77
32人評價 查看評價
9.9 內(nèi)容實用
9.6 簡潔易懂
9.8 邏輯清晰
綜合
評分
9.77
  • 內(nèi)容實用9.9
  • 簡潔易懂9.6
  • 邏輯清晰9.8
假裝自己是個程序員

看完老師的兩門免費課了,非常好,上癮了,準備入手老師的付費課繼續(xù)學習了

時間:2023-06-30
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陽soleil

講得非常清楚,很適合入門者學習

時間:2022-04-06
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幕布斯8123072

課程內(nèi)容講解清晰明了,適合入門的小伙伴們學習。

時間:2022-03-10
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little_str

講的通俗易懂,還結(jié)合實際例子進行復現(xiàn),感覺真心不錯

時間:2021-12-08
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喜歡喝汽水的Python小白

講得太好了吧!而且還是免費的!

時間:2021-10-10
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慕容2477032

講得太好了吧!是我唯一能聽懂的一個機器學習入門教程,之前看的黑馬程序員的,完全看不懂,這個看得透徹,聽得明了,期待進階課程(最好免費)

時間:2021-10-09
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慕夢前來

PYthon入門不難呀,

時間:2021-08-31
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LvDobby_0

可以的可以的可以的可以的可以的

時間:2021-01-29
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芥末可樂

非常棒~實用!想加老師微信!

時間:2020-12-13
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短發(fā)魔法師Jason

這個課程有沒有源碼?

時間:2020-08-03
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小小程序員一枚

看了很多python的人工智能的課,這個講的最好了!?。。。?/p>

時間:2020-07-14
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柒折很貴

請問有特征工程的課程嗎?我看了這個免費的課程以及那個實戰(zhàn)課程的目錄,好像都沒有關于特征工程的

時間:2020-07-09
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flare_zhao

大家好,我是flare老師,同學們?nèi)绻X得有所收獲的話,歡迎學習剛剛上線的實戰(zhàn)課程。新課程的內(nèi)容非常全面,涵蓋了人工智能的核心技術,每個章節(jié)都有豐富的實戰(zhàn)案例,能夠用于解決生活中的實際問題:https://coding.imooc.com/class/418.html

時間:2020-06-18
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慕斯卡5364133

很好,太好了。最好了。

時間:2020-03-29
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[講師回復]:如果覺得有所收獲的話,歡迎學習剛剛上線的實戰(zhàn)課程。新課程的內(nèi)容非常全面,涵蓋了人工智能的核心技術,每個章節(jié)都有豐富的實戰(zhàn)案例,能夠用于解決生活中的實際問題:https://coding.imooc.com/class/418.html
Devme

強烈推薦!好評!接觸了人工智能,太神奇了!

時間:2020-03-14
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[講師回復]:如果覺得有所收獲的話,歡迎學習剛剛上線的實戰(zhàn)課程。新課程的內(nèi)容非常全面,涵蓋了人工智能的核心技術,每個章節(jié)都有豐富的實戰(zhàn)案例,能夠用于解決生活中的實際問題:https://coding.imooc.com/class/418.html
慕UI2584170

第一次學習人工智能的知識,非常不錯,雖然還沒完全吸收,但已經(jīng)基本明白了原理

時間:2020-03-01
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[講師回復]:如果覺得有所收獲的話,歡迎學習剛剛上線的實戰(zhàn)課程。新課程的內(nèi)容非常全面,涵蓋了人工智能的核心技術,每個章節(jié)都有豐富的實戰(zhàn)案例,能夠用于解決生活中的實際問題:https://coding.imooc.com/class/418.html
慕雪2383124

非常適合小白入門!推薦

時間:2020-02-28
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[講師回復]:如果覺得有所收獲的話,歡迎學習剛剛上線的實戰(zhàn)課程。新課程的內(nèi)容非常全面,涵蓋了人工智能的核心技術,每個章節(jié)都有豐富的實戰(zhàn)案例,能夠用于解決生活中的實際問題:https://coding.imooc.com/class/418.html
幽幽樹

非常適合入門,不錯,贊一個!

時間:2020-02-23
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[講師回復]:如果覺得有所收獲的話,歡迎學習剛剛上線的實戰(zhàn)課程。新課程的內(nèi)容非常全面,涵蓋了人工智能的核心技術,每個章節(jié)都有豐富的實戰(zhàn)案例,能夠用于解決生活中的實際問題:https://coding.imooc.com/class/418.html
慕少1359837

老師的示例和講解終于讓我有了頭緒,處理數(shù)據(jù)不再抓瞎

時間:2020-02-22
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[講師回復]:如果覺得有所收獲的話,歡迎學習剛剛上線的實戰(zhàn)課程。新課程的內(nèi)容非常全面,涵蓋了人工智能的核心技術,每個章節(jié)都有豐富的實戰(zhàn)案例,能夠用于解決生活中的實際問題:https://coding.imooc.com/class/418.html
商業(yè)分析師

flare老師邏輯清晰,課程知識通俗易懂,很適合我這樣的計算機小白。以前總覺得人工智能超級高大上,會用的人都是別人家的孩子科學家。學完flare老師的課,發(fā)現(xiàn)AI其實就像個工具,誰都可以拿來用,可以幫助解決不少生活中的問題,很實用。已經(jīng)跟隨老師進入了實戰(zhàn)課程的學習,期待ing

時間:2020-02-16
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[講師回復]:能幫上你那是最好的哈~加油,有什么問題隨時問老師
ECNUGHOST

老師邏輯清晰,思路透徹,能較好的把握課程的主次,適合準備入門機器學習的同學進行學習

時間:2019-12-24
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[講師回復]:如果覺得有所收獲的話,歡迎學習剛剛上線的實戰(zhàn)課程。新課程的內(nèi)容非常全面,涵蓋了人工智能的核心技術,每個章節(jié)都有豐富的實戰(zhàn)案例,能夠用于解決生活中的實際問題。
慕哥0579775

挺好的 我就喜歡這種講代碼的

時間:2019-11-27
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[講師回復]:希望你可以將學到的實戰(zhàn)技巧應用到生活與工作中,如果覺得有所收獲的話,歡迎學習剛剛上線的實戰(zhàn)課程。新課程的內(nèi)容非常全面,涵蓋了人工智能的核心技術,每個章節(jié)都有豐富的實戰(zhàn)案例,能夠用于解決生活中的實際問題。
石明昊

很好的一個入門課程。

時間:2019-11-21
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[講師回復]:本門課程只涉及了人工智能技術的個別技術,希望對你有幫助。如果覺得有所收獲的話,歡迎學習剛剛上線的實戰(zhàn)課程。新課程的內(nèi)容非常全面,涵蓋了人工智能的核心技術,每個章節(jié)都有豐富的實戰(zhàn)案例,能夠用于解決生活中的實際問題。
慕桂英0574841

不錯不錯,順便學習了jupyternotebook

時間:2019-11-07
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[講師回復]:本門課程只涉及了人工智能技術的個別技術,希望對你有幫助。如果覺得有所收獲的話,歡迎學習剛剛上線的實戰(zhàn)課程。新課程的內(nèi)容非常全面,涵蓋了人工智能的核心技術,每個章節(jié)都有豐富的實戰(zhàn)案例,能夠用于解決生活中的實際問題。
曉天暮云

講得很詳細,推薦新手

時間:2019-10-22
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[講師回復]:本門課程只涉及了人工智能技術的個別技術,希望對你有幫助。如果覺得有所收獲的話,歡迎學習剛剛上線的實戰(zhàn)課程。新課程的內(nèi)容非常全面,涵蓋了人工智能的核心技術,每個章節(jié)都有豐富的實戰(zhàn)案例,能夠用于解決生活中的實際問題。
qq_莫非

老師講的非常好,聲音洪亮,重點把握準確,邏輯清晰,簡潔易懂,希望老師能多推出點課程

時間:2019-10-20
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[講師回復]:同學你好,老師的新課程已經(jīng)上線:從零入門人工智能。如果覺得有所收獲的話,歡迎學習剛剛上線的實戰(zhàn)課程。新課程的內(nèi)容非常全面,涵蓋了人工智能的核心技術,每個章節(jié)都有豐富的實戰(zhàn)案例,能夠用于解決生活中的實際問題。
安浪創(chuàng)想

dsfdsfdsfdsf

時間:2019-10-02
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堅持2016

條理清晰,深入淺出,條理清晰,深入淺出

時間:2019-10-01
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小白愛學習2020

老師解釋很詳細,推薦

時間:2019-09-28
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[講師回復]:本門課程只涉及了人工智能技術的個別技術,希望對你有幫助。如果覺得有所收獲的話,歡迎學習剛剛上線的實戰(zhàn)課程。新課程的內(nèi)容非常全面,涵蓋了人工智能的核心技術,每個章節(jié)都有豐富的實戰(zhàn)案例,能夠用于解決生活中的實際問題。
葡萄葡萄

難度我也不知道 但是講得很簡單明了 喜歡~老師還親自下場回答問題hhh 感動QAQ

時間:2019-09-23
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[講師回復]:本門課程只涉及了人工智能技術的個別技術,希望對你有幫助。如果覺得有所收獲的話,歡迎學習剛剛上線的實戰(zhàn)課程。新課程的內(nèi)容非常全面,涵蓋了人工智能的核心技術,每個章節(jié)都有豐富的實戰(zhàn)案例,能夠用于解決生活中的實際問題。
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課程須知
學員有一定的計算機編程基礎,無需機器學習基礎,手把手體驗機器學習
老師告訴你能學到什么?
1.了解AI是什么及其主流算法,機器學習與AI的關系 2.熟練scikit-learn工具包:熟悉環(huán)境配置安裝、基本語法、數(shù)據(jù)操作 3.掌握完成機器學習任務的能力:數(shù)據(jù)預處理、模型加載、訓練及預測 4.運用不同的機器學習模型、評估模型表現(xiàn):K-近鄰(KNN)算法、邏輯回歸;混淆矩陣

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