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    Python3机器学习快速入门(黑马程序员)

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    本课程由黑马程序员打造,快速带你入门机器学习。
  • 难度:初级
  • 共49章节
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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

    讲师介绍

    流芳
    流芳
    页面重构设计
    课程必读:

    本课程适合有python基础,一定的线性代数基础学员学习。

    能学到什么:

    机器学习了解、各种常用算法、经典实例结合学习。

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