Python機(jī)器學(xué)習(xí)入門教程全套視頻下載【傳智播客】

課程簡(jiǎn)介

該階段是機(jī)器學(xué)習(xí)的入門課程，主要介紹一些經(jīng)典的傳統(tǒng)機(jī)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(jī)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(shí)現(xiàn)的經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)庫Sikit-Learn庫，實(shí)現(xiàn)一些小型預(yù)測(cè)案例。

課程特色|亮點(diǎn)

1. 用最快地辦法入門機(jī)器學(xué)習(xí)

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

課程內(nèi)容介紹

1. 機(jī)器學(xué)習(xí)概述

a) 人工智能概述

b) 什么是機(jī)器學(xué)習(xí)

c) 機(jī)器學(xué)習(xí)算法分類

d) 機(jī)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(jì)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(jī)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(jìn)-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

Python興趣課程，0基礎(chǔ)Python 3天入門課程

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