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利用Python三天入门机器学习

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发表于 2021-6-11 16:44:49 | 显示全部楼层 |阅读模式
        【课程内容】

       

        01-上节回顾

        01-人工智能概述

        02-什么是机器学习

        02-线忄生模

        02-转换器与预估

        03-knn算法

        03-损失函数

        03-机器学习算法分类

        04-优化方法1-正规方程

        04-机器学习开发流

        04-模型选择与调

        05-facebook案例流程分析

        05-优化方法2-梯度下降

        05-学习框架和资料介

        06-facebook案例代码实现

        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-认识决策

        10-中文文本特征抽取

        10-决策树算法对鸢尾花分

        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案例流程分

        11-逻辑回归对癌症分

        12-数据预处 归一

        12-泰坦尼克号案例代码实

        12-精确率、召回率、F1-score

        13-roc曲线与Auc指标

        13-数据预处 标准

        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-删除低方差特征与相关系数

        16-主成分分

        16-聚类的模型评

        17-instacart降维案例

        18-总结

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发表于 2021-6-11 16:50:46 来自手机 | 显示全部楼层
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发表于 2021-6-14 22:03:54 来自手机 | 显示全部楼层
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发表于 2021-6-20 13:57:19 | 显示全部楼层
感谢分享66666
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发表于 2021-6-23 10:09:30 | 显示全部楼层
祝IT直通车越办越好
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发表于 2021-6-23 10:10:06 | 显示全部楼层
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发表于 2021-6-23 15:26:15 | 显示全部楼层
感谢~~~~~~~~~~~~
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发表于 2021-7-2 16:11:02 | 显示全部楼层
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发表于 2021-7-2 21:55:16 | 显示全部楼层
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发表于 2021-7-3 15:58:01 | 显示全部楼层
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