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人工智能之决策树算法源码与实战
2023-09-20 23:07课程 人已围观
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人工智能决策树算法源码与实战
一、课程优势
本课程有陈敬雷老师的清华大学出版社配套2020年10月新书《分布式机器学习实战》人工智能科学与技术丛书,
对应京东自营链接地址:item.jd.com/12743009.html
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本课程由互联网一线知名大牛陈敬雷老师全程亲自授课,覆盖技术面很广,课程内容来自陈敬雷老师在一线大型互联网公司的多年实战经验总结,技术最前沿的重量级干货分享!
二、课程简介
决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策树,同时有着计算简单,易于理解,可解释性强,能处理有缺失属性的样本和不相关的特征等优势,受到广泛的应用!
本课就从决策树算法介绍、应用场景、源码实战、优缺点、以及和随机森林算法的相互关系等方面进行详细的讲解,解开决策树算法神秘的面纱。难得的一线实战经验!
额外福利:
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三、老师介绍
陈敬雷 充电了么创始人,CEO兼CTO
陈敬雷,北京充电了么科技有限公司创始人,CEO兼CTO,中国首席数据官联盟专家委员 ,十几年互联网从业经验,曾就职于用友、中软、凡客、乐蜂网(唯品会)、猎聘网、人民日报(灵思云途)、北京万朝科技,曾任架构师、首席技术官、首席科学家等职务,对业务领域B端、C端、电商、职场社交招聘、内容文娱、营销行业都有着丰富的经验,在技术领域,尤其在大数据和人工智能方向有丰富的算法工程落地实战经验,其中在猎聘网任职期间主导的推荐算法系统项目获得公司优秀项目奖,推荐效果得到5倍的提升。
目前专注于大数据和人工智能驱动的上班族在线教育行业,研发了充电了么app和网站www.chongdianleme.com,用深度学习算法、nlp、推荐引擎等技术来高效提升在线学习效率。
四、具体课程细节:
五、《分布式机器学习实战》新书介绍及最新热点技术解密如下:
陈敬雷老师的京东自营书名标题: 分布式机器学习实战(人工智能科学与技术丛书)
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****************好评如潮**************
本书作者陈敬雷曾在多家一线大型互联网公司任职,也有过技术创业的背景,经历过从0到1,从1从100的技术发展历程,尤其在AI、大数据、机器学习、深度学习等方面有很强的理论基础和实战经验。《分布式机器学习实战》包含了目前主流互联网公司所采用的大数据、AI方面的系统架构、中间件、工具、机器学习/深度学习算法等,内容由浅入深,全面详实,强烈推荐给读者!
——陈兴茂 (猎聘CTO)
我读了这本书,有三点深切的体会,一、系统全面:本书把分布式机器学习的关键环节进行了系统化梳理,介绍了主流的技术和工具平台,同时对大数据技术也做了详细讲解,对内容的梳理全面丰富,是入门、参考、提高的有益工具书!二、深入浅出:通过大量的系统化讲课,配合丰富的素材、案例和实际操作场景介绍,可以说是不但授人以渔也同时授人以鱼!开卷有益!现学现用!活学活用!三、讲解清晰,思路明确:可以看出作者是有深厚的功底,是经过长期实践的经验总结,又融合了大量的最新结果,连同职业路径规划都详细做好,有此一书,是难得佳作!
——梅一多 博士(上海市青年拔尖人才获得者,阿里云最有价值技术专家,中基凌云科技有限公司联合创始人兼CTO)
《分布式机器学习实战》这本书非常贴近实战,含盖了目前各类应用场景的算法系统,对每个场景都有理论基础、源代码、算法解度等,深入浅出的讲解对于读者具有很强的实用性,做为大数据及人工智能领域的从业人员是必选的工具类参考书。
——杨正洪 博士(中央财经大学财税大数据实验室首席科学家)
此书的作者非常贴近实战,不“高来高去”讲一些宏观的概念,书中的每一个算法,每一个场景都是来自于当前的商业应用,对于读者来讲这是一本难得的实用宝典。
——刘冬冬(知名市场战略、生态系统和企业数字化转型专家,首席数据官联盟创始人,曾先后服务过统一集团、联想集团、百度、美国D&B集团、华为技术、海航科技集团等)
陈敬雷写的这本书理论联系实践,深入浅出,覆盖技术面广,并且有工业级的系统案例,包含目前比较热门的推荐算法系统、人脸识别、对话机器人等项目,对常见的大数据算法系统架构也做了详细讲解,是一本机器学习方面的佳作。本书不管是初学者、架构师、还是资深人士,都会开卷有益、有所收获。
——龙旭东(北京掌游智慧科技有限公司董事长,曾任海航科技集团CTO和文思海辉董事,北京大学计算机系学士+硕士)
六、机构品牌介绍:
充电了么app是专注上班族职业培训充电学习的在线教育平台。
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除了专业技能学习,还有通用职场技能,比如企业管理、股权激励和设计、职业生涯规划、社交礼仪、沟通技巧、演讲技巧、开会技巧、发邮件技巧、工作压力如何放松、人脉关系等等,全方位提高你的专业水平和整体素质。
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2、决策树经典应用场景
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4、决策树优缺点
5、决策树与随机森林
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