利用Python三天入门机器学习

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admin 发表于 2021-6-11 16:44:49
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        【课程内容】% X! w" W. o8 ?9 j$ R2 l% d! q+ _: t6 C
; E; f) K6 [5 h# X
        0 u- C  x1 s  e6 c+ e, ^0 b! M) D7 G

3 X% Y2 N6 ~! F" ?7 a: O+ s        01-上节回顾
5 a' _6 ?, V& ~& M5 [* o  [, a, B! d; _9 _
        01-人工智能概述# L) F( x+ [3 f8 |+ w5 |. y3 d6 J

8 h6 I, B- ]# J        02-什么是机器学习: d( }- Z2 Y* f1 K6 n' r
& Z& n" z( [. I  j2 y% S
        02-线忄生模" d3 v3 p1 h2 v7 q& L
% H4 ^8 u* ], [. e* s, R
        02-转换器与预估5 @# N  e1 v2 s, x" x" `" D
; C$ z8 }2 h" n
        03-knn算法
4 K+ V$ Z8 A2 G) W0 v- _
' j, m. B7 ~- f# Z, N: j5 `" M5 X        03-损失函数
2 p( Z5 L4 j: n+ P8 J. U3 h4 @; B6 t5 t: M( I) W) M* f
        03-机器学习算法分类6 [/ P# S$ T8 q" O  i( n6 ^! s
9 x% l! ~( g7 w6 |( q
        04-优化方法1-正规方程
$ S8 {% Q, V( I
' n5 c6 P9 [6 p        04-机器学习开发流0 q1 z) M3 a1 p5 M/ f0 o

* A1 r3 y0 {& x$ o& g* |0 e9 q8 b9 {        04-模型选择与调
' `. h. M- f$ W+ O9 s5 S9 b+ l* H6 l! n/ B' t4 {
        05-facebook案例流程分析- a3 D& T: l4 L" p' }, Q

' D8 B8 E/ `: C1 ]* O, p! y        05-优化方法2-梯度下降6 K/ t; L, d  t2 o, \2 O
4 p) @, U" }- z# O$ M6 f3 A4 J7 u
        05-学习框架和资料介
1 w7 T8 K3 q( ^! h& ?3 R3 i3 h# R6 W" D) [- z
        06-facebook案例代码实现) t3 e! G9 z* K. X# C7 Y
  x: r9 a* ~9 x; M! X
        06-可用数据
! @) L$ H. S* W3 I$ |1 s
9 e2 S7 s+ J/ k1 x7 D6 r  N        06-正规方程与梯度下降对- x- _6 t: W0 F( b1 x5 M

8 c, Q3 `. J' D) _! e. c( A        07-sklearn数据集使
/ R$ M5 E3 v! M7 H: n
5 n9 {% z' X, |" B        07-朴素贝叶斯算法原: ^& h  \1 \. F9 C, H' I, ]/ t
: D  g1 k* |, L" Q
        07-梯度下降优化
( Q; n) y9 i- A8 d* A- e$ c+ U7 R+ X! o+ a! ?8 n0 `- a
        08-字典特征抽取
8 X3 h  ^0 M# B  A' e/ g4 [+ A
/ u' T3 a4 F3 k9 x, g        08-朴素贝叶斯算法对文本分类) b) C! z6 b8 p; P7 _) \6 t/ m# Y
% ^1 @* X  B* w+ Y& f' K3 b2 `- p% t
        08-过拟合与欠拟( a; `$ z. `0 ~1 Y! @2 G
; r2 U  Z2 b" \# q: D" X
        09-岭回
- u8 v9 T9 N5 ~* z7 C1 D5 w
  U, n; [; |8 }- m' a        09-文本特征抽取countvectorizer! }1 T1 h- U/ S, R/ f- Q# f  N
( `' ?* J9 ?" Y* a" A: e
        09-认识决策+ A/ H4 }5 b% y) ]  w& M4 \

" u2 \- K- U( k3 m" `5 m        10-中文文本特征抽取
8 R$ a& f6 Q6 M7 D2 U# }9 B# c% Q7 m
        10-决策树算法对鸢尾花分
+ a! Q6 M+ \0 t  ]
. z- a) U3 P1 y0 \  W. h5 F8 d. a        10-逻辑回归原理4 \9 {; q0 j; ]& B, d

- l% T& b2 {+ Q2 l        11-文本特征抽取tfidfvevtorizer& C8 G4 c6 L: P9 \. i, J# m0 S

7 t% |5 b" q3 g& n# y9 N        11-泰坦尼克号乘客分类案例流程分1 h. N' ~& L' O; {, }
0 f# R$ Y% }; V6 ~$ G" B
        11-逻辑回归对癌症分
1 {4 Q' R1 f8 @0 A& n0 d
# x* K! x1 a+ t" c1 Q        12-数据预处 归一
" i8 G( y" F- M
7 @- i3 i7 `+ q3 z" G+ \+ S0 @        12-泰坦尼克号案例代码实
4 W  L9 F( L5 U* U( k2 a8 W6 C
4 g+ D$ U" d) U! I& a! }        12-精确率、召回率、F1-score2 I3 @  `2 `/ l2 o) p* B2 h/ v
/ P. k$ _9 ]. [' C
        13-roc曲线与Auc指标
9 C! B& [, O2 T' |7 y/ ^
! ~7 {3 ^2 j( a- y: D        13-数据预处 标准8 @8 S' b( ^- H$ `6 ~
6 K. [6 x) I4 O
        13-随机森林+ t1 p2 s) b) Q0 z9 f

  k; I0 F5 S- w+ G( [! m) D        14-什么是降维
+ m& t/ a2 D; R0 `/ |( j7 x- d
# M5 S. p0 X1 ]8 o& _        14-总结
6 I* y' w6 G1 e2 ?
* B& m' U: S8 y2 o' b6 t; Z        14-模型保存与加
: s: [; ]* t# o) t! L: Z
) Q& v$ n. Z7 o( w9 |  f        15-kmeans算法原理
$ ]/ g& G& @- |+ M% W2 v- Z, R& {" g3 @7 l1 ^" x2 A
        15-删除低方差特征与相关系数
  M$ E6 v% i% P  a3 x6 W" k& y0 b% S
        16-主成分分# B/ h' g7 h/ B+ E( C+ A0 Q% |7 L

0 g' S2 ]3 H+ S& t( S        16-聚类的模型评; U3 L: h1 w3 p8 k; B
& K+ l$ U  \! a! V5 P& I
        17-instacart降维案例& E+ u) I% j" W# y: t5 [! p

1 Q$ ~0 R: f, t. h8 a" G& e1 B        18-总结
* Y9 S0 R* u& T6 Y7 {  W0 X: ^" T; P- T. k  z9 k  Z0 Y
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* u+ k+ G% e- n1 H! i8 l
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我爱霍启刚掖 发表于 2021-6-11 16:50:46 来自手机
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阿威来自山西 发表于 2021-6-14 22:03:54 来自手机
111111111111111
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Harry192 发表于 2021-6-20 13:57:19
感谢分享66666
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或许你会吞 发表于 2021-6-23 10:09:30
祝IT直通车越办越好
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fys24680 发表于 2021-6-23 10:10:06
6666666666666
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mzbua44 发表于 2021-6-23 15:26:15
感谢~~~~~~~~~~~~
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饺子姑娘 发表于 2021-7-2 16:11:02
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喜欢头像那女纸 发表于 2021-7-2 21:55:16
6666666666666
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ggp27 发表于 2021-7-3 15:58:01
下载学习了
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