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】  p" p9 f/ P9 s% ?! i8 G/ A/ ^
) J/ Q8 |; _! I3 d
        6 l& y. P9 N# a8 b6 s1 d

/ F# V' B: Q: F7 |7 O1 n        01-上节回顾! Z) H. t; Y3 r- X. |2 ]. n

% ~: n: {6 r) D; a' W; j2 ^        01-人工智能概述5 O$ @0 o1 U& U/ o7 f' F

  j2 y" X- z1 x+ S  V1 R        02-什么是机器学习, j5 K4 t% d4 K! p( T. G
, P3 d# S+ T1 l" B
        02-线忄生模
- z# D* o, I' O& G' V+ A- B' p/ S7 D3 Q! k- f; l
        02-转换器与预估8 N! J- A6 y! f9 r. \+ a2 w* E0 [
- t  X; ]; ~% z- V+ g( `
        03-knn算法& a8 e* M) b% [5 C; W
5 w6 M" p0 c6 J. U! o7 v9 g
        03-损失函数6 z- p' d5 j; u! o: O& j

7 Z. E  K9 P0 C8 X3 u8 K        03-机器学习算法分类
' d2 @* I) R, {  s. m4 q/ o9 M  i2 d0 Y. A7 j
        04-优化方法1-正规方程2 B! k8 g& y+ `8 J

2 r4 o4 @, }. ]; A6 M' J  \2 W        04-机器学习开发流
: ~# h% ^  d5 F
- T7 }# b# O. K, w  n        04-模型选择与调
: Q. `8 v; p" W8 j; T9 I
( x* C- \( r. U2 }9 V        05-facebook案例流程分析% H% V4 g' p5 I

3 U6 k+ X# o" h! \9 A" D, i" N8 R: O        05-优化方法2-梯度下降
$ o+ F! S: q  ~+ N' A% r( X( U/ e" w/ H) A
        05-学习框架和资料介" t3 a( o. p% [' U+ j8 P
2 w7 @! ~2 ?6 x( j- m( F: C% ^( i
        06-facebook案例代码实现
: c" S% n0 L+ Q& H; T& ?
0 u. q  a1 Y- w6 x) m/ g- A( N. Q        06-可用数据) Y# n$ T6 Y' x

" G  a  d" y; e$ B# t- W+ e4 H+ S        06-正规方程与梯度下降对
" b; ]% x! B7 w6 W, p7 n1 t, }% p: t4 x
        07-sklearn数据集使
5 j' j2 H: P0 m. i3 j
, s: g  R4 a4 a6 {$ {, ~9 r+ W        07-朴素贝叶斯算法原
0 \* V5 o) N8 |0 `" I5 p. U2 V% H! Z7 i, ?
        07-梯度下降优化
2 s7 P- b, o2 M& z( f1 }4 x# u* \$ P2 G. v# M) Q/ d
        08-字典特征抽取9 a% r. Z. t4 t3 _7 h4 ^
! M2 d! ~3 g  [, Y1 K9 m5 j3 D
        08-朴素贝叶斯算法对文本分类( m. P# C( b) P. l, Y* d7 ?
8 |9 O& n% x" q$ O7 t: Y
        08-过拟合与欠拟3 _$ z3 I4 G" B( [; I  E0 c

0 f, u( j* R! p9 N9 X% \% T        09-岭回
3 R* m7 t  E; S6 ]4 N
3 d+ N& w/ H' F: S5 q        09-文本特征抽取countvectorizer
, R6 ?0 P7 V$ C/ ]) v9 w# B9 M/ w! \6 g# q" Y1 k, p1 n/ O  s
        09-认识决策
: A& n% z; e! }% v* s; v. d
' c! r  _$ r/ g8 I9 T& f9 L        10-中文文本特征抽取
! x0 ^  C% D% V% ^, ?5 Y
* N0 Z- i2 r: S* I        10-决策树算法对鸢尾花分2 T1 ?5 W  U- J
; o/ }, Z* ]" H# s3 m& u
        10-逻辑回归原理4 ^. k; u4 I* k, D, L
) V* g) R( I4 I& G6 l
        11-文本特征抽取tfidfvevtorizer
6 y# F4 O% o/ g2 D1 l$ ^4 k
* [" {1 N; |5 S; E) m; X( m4 `        11-泰坦尼克号乘客分类案例流程分
% w2 e1 n( m4 _7 Q1 w3 K
4 I! \$ n  v% P& _0 J% a        11-逻辑回归对癌症分
* Y- a6 m9 j4 R+ S1 L" d5 d) k6 A. E# a  N8 y; E" h
        12-数据预处 归一
8 ?7 O' Y+ R! u9 X  v1 \1 H- o- `' [* j
        12-泰坦尼克号案例代码实" f+ ~4 e" o: H5 H8 |" f
+ F4 J8 j  a1 m0 }% \
        12-精确率、召回率、F1-score; |. X+ }/ p* N2 h

+ L+ L  t# n* B        13-roc曲线与Auc指标
" c& E6 Y8 f; n! a# p7 D8 x" N1 ^! _; P6 v
        13-数据预处 标准
# Z3 o! `6 z' q+ B* f7 b5 C2 W* }- p. ]2 m' E0 G
        13-随机森林
$ f" w8 R. r' W+ q+ m( c! i; G& k/ F1 \' Z* X
        14-什么是降维
% H- ?- L' p; I/ i' {! |9 O( @! f- s
) z9 Y4 X! N$ H3 P2 t( g& h6 s1 L        14-总结
! P# ^2 s, @: O( x1 G' C) }* T( h2 c
        14-模型保存与加" m( V. S0 ^9 X) e, U9 c! _; s
+ Q" ^8 E1 ]4 i' ~
        15-kmeans算法原理% L5 V- [3 B7 I" m! @: e
6 [2 c" Z6 V! Q1 q& |$ n- v
        15-删除低方差特征与相关系数
+ i! _6 A% x3 M+ F
2 X1 K/ D5 G# B% A% K# c; n: d- o        16-主成分分
! A& h/ B$ M) x/ L& B* \
6 T4 S; r) u8 R        16-聚类的模型评
* w% Q: z# E* W6 C. \% l2 I7 M4 z8 ?2 i" o; M  L* A5 d; U
        17-instacart降维案例1 p+ ?! t- M7 x( G! z5 F
' _" M' S9 z/ |6 W, s
        18-总结
% @5 {$ N4 c# e1 A$ p9 D' ]: c' _9 i
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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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