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Python機器學(xué)習(xí)入門教程全套視頻下載【傳智播客】

更新時間:2020年06月11日14時49分 來源:傳智播客 瀏覽次數(shù):

Python機器學(xué)習(xí)

Python機器學(xué)習(xí)入門教程

初級共3天課

本套教程是機器學(xué)習(xí)的入門課程,主要介紹一些經(jīng)典的傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)算法,如分類算法:KNN算法,樸素貝葉斯算法,邏輯回歸,決策樹算法以及隨機森林;回歸算法:線性回歸,嶺回歸;聚類算法:KMeans算法,結(jié)合Python語言實現(xiàn)的經(jīng)典機器學(xué)習(xí)庫Sikit-Learn庫,實現(xiàn)一些小型預(yù)測案例。提取碼:cxxz。

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課程簡介

該階段是機器學(xué)習(xí)的入門課程,主要介紹一些經(jīng)典的傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)算法,如分類算法:KNN算法,樸素貝葉斯算法,邏輯回歸,決策樹算法以及隨機森林;回歸算法:線性回歸,嶺回歸;聚類算法:KMeans算法,結(jié)合Python語言實現(xiàn)的經(jīng)典機器學(xué)習(xí)庫Sikit-Learn庫,實現(xiàn)一些小型預(yù)測案例。

課程特色|亮點

1. 用最快地辦法入門機器學(xué)習(xí)

2. 用最簡單方式輕松掌握Sikit-Learn機器學(xué)習(xí)庫

課程內(nèi)容介紹

1. 機器學(xué)習(xí)概述

a) 人工智能概述

b) 什么是機器學(xué)習(xí)

c) 機器學(xué)習(xí)算法分類

d) 機器學(xué)習(xí)開發(fā)流程

e) 學(xué)習(xí)框架和資料介紹

2. 特征工程

a) 數(shù)據(jù)集

b) 特征工程介紹

c) 特征抽取

d) 特征預(yù)處理

e) 特征降維

f) 主成分分析

3. 分類算法

a) sklearn轉(zhuǎn)換器和估計器

b) K-近鄰算法

c) 模型選擇與調(diào)優(yōu)

d) 樸素貝葉斯算法

e) 決策樹

f) 集成學(xué)習(xí)方法之隨機森林

4. 回歸與聚類算法

a) 線性回歸

b) 欠擬合與過擬合

c) 線性回歸的改進-嶺回歸

d) 分類算法-邏輯回歸與二分類

e) 模型保存和加載

f) 無監(jiān)督學(xué)習(xí)-KMeans算法

獲取配套資料



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