基于时序的机器学习项目实战
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时序数据在各行各业有着广泛应用的,如智慧城市、能源、 金融、医疗等行业都有大量的时序数据,本课程包含渔船轨迹分类与时序心跳信号分类两大时序分类项目,完成时序数据的统计分析与可视化、并使用相关机器学习和深度学习模型完成分类任务。
本课程重点讲解时间序列分析的常用模型,如AP模型、MA模型:时间序列分析的常用方法,如ACF、PACF等,以及使屏逻辑回归、SVM、EXTRA-TREES、CNN等模型完成时序分类任务。
课程有效期:
自购买课程之日起 365 天,部分参与营销活动产品以活动规则为准,请同学在有效期内学习、观看课程。
上课模式:
课程采取录播模式,请注意自学课无班级微信群、班主任带班及助教批改服务。
注:自学课不支持退款,确保你是真的需要再进行报名,报完名之后还请认真学习。