机器学习之k近邻学习器和降维与度量学习-王而川-专题视频课程

机器学习之k近邻学习器和降维与度量学习—284人已学习
课程介绍    

    降维，高纬度数据转化为低纬度的数据，主要是属性变化。本课程主要讲解：k近邻学习器、低维嵌入、主成成分分析、核化线性降维、流行学习、度量学习。
课程收益
    希望大家掌握本课程讲解的主要知识点：降维，高纬度数据转化为低纬度的数据，主要是属性变化。本课程主要讲解：k近邻学习器、低维嵌入、主成成分分析、核化线性降维、流行学习、度量学习。
讲师介绍
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    乐川科技有限公司CEO，人工智能培训讲师，专业从事机器学习与深度学习培训。参与多个人工智能领域项目，专注于机器学习与计算机视觉领域，长期参与无人驾驶汽车项目，专注研究无人驾驶领域的目标识别与跟踪，善于人脸识别、物体识别、轨迹跟踪、点云识别分析等方向的新算法。
课程大纲
  第1章:k近邻学习
    1. k近邻学习器  8:14
  第2章:低维嵌入
    1. 低维嵌入  16:51
  第3章:主成成分分析
    1. 主成成分分析  20:22
  第4章:核化线性降维
    1. 核化线性降维  6:17
  第5章:流行学习
    1. 流行学习  13:39
  第6章:度量学习
    1. 度量学习  8:59
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