交叉验证、网格搜索案例实现
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机器学习边学变练(黑马程序员)
难度:初级
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第1章 人工智能概述
机器学习科学计算库内容简介
人工智能概述
人工智能的发展历程
人工智能主要分支
第2章 机器学习与深度学习
机器学习定义工作流程概述
机器学习工作流程各步骤解释
机器学习算法分类介绍
模型评估
Azure机器学习平台实验演示1
Azure机器学习平台实验演示2
深度学习简介
基础环境安装
第3章 jupyter和数据分析三剑客
jupyter notebook的基本使用1
jupyter notebook的基本使用2
matplotlib的基本使用
实现基础绘图-某城市温度变换图
绘图辅助功能完善-某城市温度变换图
在一个坐标系下绘制多个图像
在多个坐标系下绘制多个图像
常见图形绘制
numpy介绍
ndarray介绍
创建0,1数组,固定范围数组
创建随机数组
数组的基本操作
ndarray的运算
数组间运算
矩阵复习
pandas介绍
pandas数据结构-series
pandas数据结构-DataFrame1
pandas数据结构-DataFrame2
pandas数据结构-multiindex和pan...
pandas中的索引
赋值和排序
pandas中的算术运算和逻辑运算
pandas中的统计函数
pandas中的累计统计函数和自定义函数
pandas中绘图方式介绍
pandas中文件的读取和写入
缺失值的处理
第4章 数据处理与案例分析
数据离散化
数据表的合并
交叉表和透视表介绍
分组聚合介绍
星巴克案例实现
电影案例分析1
电影案例分析2
第5章 KNN算法
K-近邻算法简介
K近邻算法api初步使用
机器学习中距离度量介绍
K值的选择介绍
kd树和kd树的构造过程
kd树案例实现
数据集获取和属性介绍
数据可视化介绍
数据集的划分
特征预处理简介
归一化和标准化介绍
鸢尾花种类预测
KNN算法总结
交叉验证、网格搜索概念介绍
交叉验证、网格搜索案例实现
案例-Facebook位置预测流程分析
案例-Facebook位置预测代码实现1
案例-Facebook位置预测代码实现2
第6章 线性回归
线性回归简介
初始线性回归api
数学:求导
线性回归中损失函数的介绍
使用正规方程对损失函数进行优化
使用梯度下降法对损失函数进行优化
梯度下降法方法介绍
线性回归api再介绍
波士顿房价预测案例
欠拟合和过拟合的介绍
正则化线性模型
岭回归介绍
模型保存和加载
第7章 逻辑回归决策树算法
逻辑回归介绍
逻辑回归api介绍
肿瘤预测案例
分类评估方法介绍
roc曲线绘制过程
决策树算法简介
熵的介绍
信息增益的介绍
信息增益率的介绍
基尼指数的介绍
决策树划分原理小结
cart剪枝介绍
字典特征提取
英文文本特征提取
中文文本特征提取
tfidf内容讲解
决策树算法api介绍
泰坦尼克号乘客生存预测
树木可视化操作
第8章 集成学习算法选择
集成学习简介
bagging和随机森林概念介绍
随机森林api实现
boosting概念介绍
GBDT内容介绍
聚类算法介绍
聚类算法api初步实现
聚类算法实现流程
模型评估
算法优化介绍
特征降维内容介绍
pca降维介绍
用户对物品类别的喜好细分案例
算法选择指导
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