【中文配音】杜克大学AI产品经理①：机器学习基础 2021

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合集 · 领导力与管理 (23)

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Parts

  1. P1 · [中文] 01 专项导览
  2. P2 · [中文] 02 讲师介绍
  3. P3 · [中文] 03 课程概览
  4. P4 · [中文] 04 模块1目标
  5. P5 · [中文] 05 机器学习入门
  6. P6 · [中文] 06 数据术语
  7. P7 · [中文] 07 什么是模型
  8. P8 · [中文] 08 机器学习类型
  9. P9 · [中文] 09 ML能做什么
  10. P10 · [中文] 10 模块1小结
  11. P11 · [中文] 11 模块2目标
  12. P12 · [中文] 12 如何建模
  13. P13 · [中文] 13 特征选择
  14. P14 · [中文] 14 算法选择
  15. P15 · [中文] 15 偏差方差权衡
  16. P16 · [中文] 16 测试与验证集
  17. P17 · [中文] 17 交叉验证
  18. P18 · [中文] 18 模块2小结
  19. P19 · [中文] 19 模块3目标
  20. P20 · [中文] 20 结果与输出
  21. P21 · [中文] 21 模型输出指标
  22. P22 · [中文] 22 回归误差指标
  23. P23 · [中文] 23 混淆矩阵
  24. P24 · [中文] 24 ROC与PR曲线
  25. P25 · [中文] 25 模型效果排查
  26. P26 · [中文] 26 模块3小结
  27. P27 · [中文] 27 模块4目标
  28. P28 · [中文] 28 线性回归
  29. P29 · [中文] 29 正则化
  30. P30 · [中文] 30 逻辑回归
  31. P31 · [中文] 31 Softmax回归
  32. P32 · [中文] 32 模块4小结
  33. P33 · [中文] 33 模块5目标
  34. P34 · [中文] 34 树模型
  35. P35 · [中文] 35 集成模型
  36. P36 · [中文] 36 随机森林
  37. P37 · [中文] 37 聚类
  38. P38 · [中文] 38 K-Means聚类
  39. P39 · [中文] 39 模块5小结
  40. P40 · [中文] 40 模块6目标
  41. P41 · [中文] 41 深度学习入门
  42. P42 · [中文] 42 人工神经元
  43. P43 · [中文] 43 从神经元到网络
  44. P44 · [中文] 44 训练神经网络
  45. P45 · [中文] 45 计算机视觉
  46. P46 · [中文] 46 自然语言处理
  47. P47 · [中文] 47 模块6小结
  48. P48 · [中文] 48 课程总结
Description 
杜克大学AI产品经理专项①《机器学习基础》完整48讲｜Jon Reifschneider｜不用写代码

📌 本期看点
· 先分清模型、特征、算法，再谈偏差方差和交叉验证
· 回归、分类、ROC/PR，产品经理怎么读模型好不好
· 线性模型、树与集成、深度学习到CV/NLP，建立判断力

🧭 观看指南
共48讲，本稿为中文配音完整版。

🎯 适合人群
产品经理、产品负责人、要带AI项目的业务负责人，以及想听懂数据团队在说什么的转管理同学。

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