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Python3机器学习快速入门(黑马程序员)
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第1章 人工智能和机器学习
人工智能概述
什么是机器学习
机器学习算法分类
机器学习开发流程
学习框架和资料介绍
第2章 数据集和数据处理
可用数据集
sklearn数据集使用
字典特征抽取
文本特征抽取CountVectorizer
中文文本特征抽取
文本特征抽取TfidfVevtorizer
数据预处理-归一化
数据预处理-标准化
第3章 降维
什么是降维
删除低方差特征与相关系数
主成分分析
instacart降维案例
总结
第4章 转换器、算法与模型
上节回顾
转换器与预估器
KNN算法
模型选择与调优
Facebook案例流程分析
Facebook案例代码实现
朴素贝叶斯算法原理
朴素贝叶斯算法对文本分类
认识决策树
决策树算法对鸢尾花分类
泰坦尼克号乘客分类案例流程分析
泰坦尼克号案例代码实现
随机森林
总结
第5章 线性模型与逻辑回归
上节回顾
线性模型
损失函数
优化方法1-正规方程
优化方法2-梯度下降
正规方程与梯度下降对比
梯度下降优化器
过拟合与欠拟合
岭回归
逻辑回归原理
逻辑回归对癌症分类
精确率、召回率、F1-score
ROC曲线与AUC指标
模型保存与加载
KMeans算法原理
聚类的模型评估
总结
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