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****-go机器学习-Go语言
学习有效期：永久观看
学习时长：815分钟
学习计划：14天
难度：低
「口碑讲师带队学习，让你的问题不过夜」
讲师姓名：尹成
技术总监/研发总监
讲师介绍：毕业于清华大学，曾担任Google算法工程师，微软区块链领域全球最具价值专家，微软Tech Ed 大会金牌讲师。 精通C/ C++，Python ,Go语言,Sicikit-Learn与TensorFlow拥有15年编程经验与5年的教学经验，资深软件架构师，Intel软件技术专家 ，具备多年世界顶尖IT公司工作经验。2010年著书《Visual C++ 2010开发权威指南》。教学风趣幽默，善于培养学生独立思考问题的能力。技术底蕴与教学能力受到充分肯定、目前在CSDN已有80W+学生。
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「你将学到什么？」
本节为go机器学习与深度学习，主要讲解go在机器学习方面的应用，如图像识别等。
「课程学习目录」
| 1.机器学习与推荐引擎的介绍 |
| 2.机器学习-内存keyvalue系统 |
| 3.机器学习-硬盘keyvalue缓存系统 |
| 4.机器学习-读取CSV文件 |
| 5.机器学习-读取json文件 |
| 6.机器学习-读取CSV行列截取 |
| 7.机器学习-读取CSV取得极值 |
| 8.机器学习基础-向量 |
| 9.机器学习基础-基础向量计算 |
| 10.机器学习基础-矩阵简介 |
| 11.机器学习基础-矩阵计算 |
| 12.机器学习基础-统计 |
| 13.机器学习基础-概率 |
| 14.机器学习基础-绘图 |
| 15.机器学习基础-简单绘图 |
| 16.机器学习基础-根据数据绘图 |
| 17.机器学习基础-多列数据联合绘图 |
| 18.机器学习初级-分类指标 |
| 19.机器学习初级-分类指标2-根据类别计算精确度 |
| 20.机器学习初级-分类指标3 |
| 21.机器学习初级-连续指标1 |
| 22.机器学习初级-连续指标2 |
| 23.机器学习初级-数据分割为训练集和测试集 |
| 24.机器学习中级-线性回归-数据预览 |
| 25.机器学习中级-线性回归-数据绘图 |
| 26.机器学习中级-线性回归-数据xy预览 |
| 27.机器学习中级-线性回归-数据分割 |
| 28.机器学习中级-线性回归-数据训练 |
| 29.机器学习中级-线性回归-数据测试 |
| 30.机器学习中级-线性回归-数据绘图 |
| 31.机器学习中级-多元回归 |
| 32.机器学习中级-非线性回归-数据处理为矩阵和向量 |
| 33.机器学习中级-非线性回归 |
| 34.机器学习中级-非线性回归误差分析 |
| 35.机器学习中级go-learning简介 |
| 36.机器学习中级-决策树 |
| 37.机器学习中级-决策树-随机森林 |
| 38.机器学习中级-贝叶斯算法 |
| 39.机器学习中级-近邻算法 |
| 40.机器学习中级-逻辑回归简介 |
| 41.机器学习中级-逻辑回归-处理数据 |
| 42.机器学习中级-逻辑回归-绘图 |
| 43.机器学习中级-逻辑回归-切割 |
| 44.机器学习中级-逻辑回归-预测 |
| 45.机器学习中级-逻辑回归-测试 |
| 46.机器学习中级-均值回归与监督学习小结 |
| 47.机器学习中级-无监督学习-距离 |
| 48.机器学习中级-无监督学习-计算重心 |
| 49.机器学习中级-无监督学习-轮廓系数 |
| 50.机器学习中级-无监督学习kmeans算法-图像分析 |
| 51.机器学习中级-无监督学习kmeans算法简介 |
| 52.机器学习中级-无监督学习kmeans分类 |
| 53.机器学习中级-无监督学习-分类上色绘图 |
| 54.机器学习中级-异常数据监测 |
| 55.机器学习中级-时间序列 |
| 56.机器学习中级-统计学ACF自相关与PACF偏自相关 |
| 57.机器学习中级-自回归 |
| 58.机器学习中级-分布式数据引擎pachyderm |
| 59.机器学习高级-weakai框架 |
| 60.机器学习高级-weakai框架boosting算法 |
| 61.机器学习高级-weakai框架evolution线性回归 |
| 62.机器学习高级-weakai-决策树idtree |
| 63.机器学习高级-weakai解决地图染色 |
| 64.机器学习高级-weakai维基百科相似度搜索 |
| 65.机器学习高级-weakai神经网络图像识别 |
| 66.机器学习高级-weakai的RBM神经网络 |
| 67.机器学习高级-weakai循环神经网络RNN |
| 68.机器学习高级-weakai机器学习算法SVM |
| 69.机器学习高级-保存模型为json |
| 70.linux-go-tensorflow环境简介 |
| 71.go-tensorflow根据已有数据模型实现图像识别 |
| 72.go-tensorflow简介 |
| 73.go-tensorflow图片分类器 |
| 74.go-tensorflow实现图片增强放大 |
| 75.go-tensorflow实现图片整体挖掘 |
| 76.go-tensorflow实现自动驾驶环境观察 |
| 77.go-tensorflow总结 |
| 78.go-情感分析 |
| 79.go-自然语言处理 |
| 80.gorse实现数据推荐 |
| 81.推荐系统 |
| 82.作业说明 |
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「你可以收获什么？」
了解go在机器学习上的应用
掌握tensorflow与go的应用