利用Python三天入门机器学习

使用Python三天入门机器学习

【课程内容】

01-上节回忆
01-人工智能概述
02-什么是机器学习
02-线性模
02-转换器与预估
03-knn算法
03-丢失函数
03-机器学习算法分类
04-优化办法1-正规方程
04-机器学习开发流
04-模型挑选与调
05-facebook事例流程剖析
05-优化办法2-梯度下降
05-学习结构和材料介
06-facebook事例代码完成
06-可用数据
06-正规方程与梯度下降对
07-sklearn数据集使
07-朴素贝叶斯算法原
07-梯度下降优化
08-字典特征抽取
08-朴素贝叶斯算法对文本分类
08-过拟合与欠拟
09-岭回
09-文本特征抽取countvectorizer
09-知道决议计划
10-中文文本特征抽取
10-决议计划树算法对鸢尾花分
10-逻辑回归原理
11-文本特征抽取tfidfvevtorizer
11-泰坦尼克号乘客分类事例流程分
11-逻辑回归对癌症分
12-数据预处 归一
12-泰坦尼克号事例代码实
12-准确率、召回率、F1-score
13-roc曲线与Auc目标
13-数据预处 规范
13-随机森林
14-什么是降维
14-总结
14-模型保存与加
15-kmeans算法原理
15-删去低方差特征与相关系数
16-主成分分
16-聚类的模型评
17-instacart降维事例
18-总结

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利用Python三天入门机器学习原文链接:https://www.qwzy8.com/36567.html

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