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机器学习前传之距离篇
- 价 格: VIP课程
- 时 长: 5小时33分
- 难 易： 初级
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课程简介
前面我们开过矩阵篇。本篇是机器学习前传系列中的距离篇。主要针对机器学习中各种距离度量进行讲解和实例演示。本课程不适合零基础学员，且需要具备基本的矩阵基础。
课程大纲
- 第1讲:开张课、基本环境、欧式距离入门、思考题:商品综合排序 试听
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惯例，开张课。今天我们来入门知名经典的欧式距离，课后留有思考题
- 第2讲:欧式距离案例练习:商品综合排序、最强商品的产生 试听
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通过上节课对欧式距离的学习，这节课我们来做一个练习
- 第3讲:余弦距离入门和作用、numpy和scipy的实现方式
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今天我们来从多个角度讲解下余弦距离的原理和作用
- 第4讲:编辑距离入门、文本相似度计算公式讨论 试听
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今天我们来入门下编辑距离，可用于文本相似度的计算。
- 第5讲:曼哈顿距离入门、借助pandas实现商品综合排序[选学]
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今天我们来借助一些第三方库实现一些实战功能。部分知识点可以选学
- 第6讲:切比雪夫距离入门
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今天我们来入门下切比雪夫距离，会下国际象棋的同学一眼就能懂
- 第7讲:杰卡德(Jaccard)距离入门、根据好友数计算相似性
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今天我们来入门下Jaccard距离
- 第8讲:补充知识点:方差和标准差的理解
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为了后面的距离公式理解，我们这节课来补充一些基础的数学知识点。
- 第9讲:补充知识点:理解协方差,商品销售相互影响程度
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这节课我们要补充的知识点是协方差，并简单触碰下协方差矩阵。
- 第10讲:马氏距离的入门理解:谁的深蹲更厉害
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今天我们对马氏距离进行入门，其中也涉及到前面学到的一些知识点。并做个小栗子理解：谁的深蹲更厉害
- 第11讲:标准化欧式距离详细算法、计算商品距离、多种实现方法
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今天我们讲一下标准化欧式距离，为我们后面的数据标准化课程预热一番
- 第12讲:修正的余弦相似性入门、计算用户相似性
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今天我们来讲一下修正的余弦相似性以及其意义
- 第13讲:维度缺失的情况下计算用户相似度、皮尔森相关系数入门理解 试听
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本课程已经完结，后面还有更多的机器学习基础恶补课即将发布，敬请期待
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