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】& o  n: u; S. I! X
1 ^6 R* _. X7 |9 |9 b, f
        ! q+ A+ t/ j7 T# `/ K* ~

  }0 G8 V/ o& X& [) t, h0 C8 \        01-上节回顾
6 L8 J4 Y+ w) \
. |3 R' j( ~) v& t; U        01-人工智能概述8 F, a! F# S! ]5 R- X7 h& p
6 @8 i# N) D( k5 ]' X
        02-什么是机器学习
7 ]0 p3 S, {/ i' m) ]2 d6 O6 ^- s& T$ h
        02-线忄生模
. C$ K' Z7 Z& l# E3 c6 d  S* z1 [7 h
        02-转换器与预估4 H; `/ Y) S3 O5 H, o3 h+ H& j& {
' V" J+ H% |7 \6 O' @
        03-knn算法
" l' g& ?7 U5 }$ _8 |. e. H% a# _2 i% K7 c
        03-损失函数: F5 W1 H4 c+ u! L# w

4 v. z& l' U  h2 H5 j, C6 s2 j        03-机器学习算法分类+ J1 ?$ I, R: N4 I2 Z0 ]
1 h. F/ E% V, B7 ~/ A) A
        04-优化方法1-正规方程
% E0 X* |# ]/ K. |
0 `& t/ A" j9 y; S# d        04-机器学习开发流* @; c) q/ z5 }5 m* Z

4 }$ z+ z0 C  M) n. t        04-模型选择与调4 B% l" R- o$ q! b
( p  A2 L/ g$ Q/ O/ l7 b1 T2 x
        05-facebook案例流程分析7 E: j. h7 i) w+ x1 {  V
* ?  O2 G$ l8 D4 X- U: h
        05-优化方法2-梯度下降
! C. |& U4 A+ e6 b4 ~; h! M7 j* }- ]7 f# u( ?2 J# s* ]8 W$ O/ |5 d
        05-学习框架和资料介
. r5 F* L, u" H" ~/ D/ W& J; M% b/ z. p! J$ [& t; }+ r
        06-facebook案例代码实现7 T" |' w; b  l/ W) @0 Z2 I0 y
; }8 E( k+ K8 r* L% u8 @: |+ n
        06-可用数据, u3 A2 W0 X% B  V' U# f/ \6 R

) m8 _6 @( e9 H- e9 E        06-正规方程与梯度下降对" |; y* @! Q' E9 y6 D: k# t

6 m! x+ Q1 X, y) r0 i        07-sklearn数据集使
/ @( q+ s! b7 P3 f( H
* Y; ^( s; N. B; J7 x        07-朴素贝叶斯算法原
# B! b, x2 Z3 u4 g) o: \" j) ~* R  @0 y& J
        07-梯度下降优化# ]7 C- `$ f% d) o- m

5 y' @& L" ?+ J* Y/ w1 @        08-字典特征抽取
3 f& r/ x! |, O: f8 {# _' L
, J+ `  ?: S/ i# Y. U* X        08-朴素贝叶斯算法对文本分类! }' v( W$ X. j9 T& k2 Z0 f. y

, b6 N) s9 d. r3 T) w! U+ y        08-过拟合与欠拟
8 v$ D* u6 Z# Z1 c1 i7 Z& j2 S
& @  O# [4 ~% H0 p% `        09-岭回. ?& O8 t) X& r  ]4 I6 q

9 k( \! k* R, _        09-文本特征抽取countvectorizer% l* j. ~. t& C' B

, {+ C$ X0 m) h# H6 n        09-认识决策
& `. X: Y* T6 Q5 i" ]3 J9 o- ?9 L& l3 U2 {
        10-中文文本特征抽取) s1 K/ ?0 `! t5 A9 c2 A) Q) U- B
; R& }4 L' j! ?* P% x" `  I" ?
        10-决策树算法对鸢尾花分! [% X# ~4 y+ F/ N

5 Q5 f# M+ l6 q' |9 P1 H* \        10-逻辑回归原理
  [. L; f4 v; M' B2 b2 W% U5 Z8 P
4 ~7 i! Q) D8 g        11-文本特征抽取tfidfvevtorizer( k/ N( P3 v: i1 L

! `2 m4 j1 ]5 O1 k7 Z        11-泰坦尼克号乘客分类案例流程分; s+ _: k. j6 K- r# O# Y0 [
3 R" N. Z9 F; H
        11-逻辑回归对癌症分& J/ F0 Z* H& ?' N' P0 L

; h0 b* D" G1 X! M0 `* t* d& K        12-数据预处 归一
2 r8 }9 o: z1 `' ~2 y' H$ E2 Q" _" J3 _! A
        12-泰坦尼克号案例代码实/ {+ A( V) N/ [$ t8 J

( `/ o# J. r8 C+ {+ i        12-精确率、召回率、F1-score
. \3 k1 x/ Z  y6 {$ C( |, u% o: K
# |0 Q6 X) ?5 Y9 |( K; b        13-roc曲线与Auc指标; Q$ C( h) P+ j0 \  I

5 t, t' ^/ a( d$ O1 z) ~        13-数据预处 标准
' ?, F: s5 \6 A/ m3 i
) z! c4 e+ l6 D+ a9 B        13-随机森林2 w, L' R, A5 ]4 ]- T$ p
: r7 j! n' x, Q2 h6 C
        14-什么是降维
6 ^6 g8 A9 w; X6 e; \$ _, y
1 n" @8 t; {; V        14-总结. T8 q6 v9 P1 A8 h. t
1 b3 T% s+ \+ I7 }0 V
        14-模型保存与加2 M6 O, O+ R! Y  Z! \9 q2 H9 S

- ?5 U+ h) u/ Z0 D' b        15-kmeans算法原理4 n7 G$ J. T" C& F- n

: r3 c% K. M- I( l, u# i4 S7 e        15-删除低方差特征与相关系数
/ Q/ U$ Y# G, |6 e% ~6 D8 V
4 W/ N" ]& }$ w6 e' V# y        16-主成分分
: o6 `. w" ?- a& g2 c
' W4 ^! h2 _" G3 Q) ~, z8 t        16-聚类的模型评7 X& y' o& V  c3 e# \, t! r
0 ^6 s$ c# d" ~5 C
        17-instacart降维案例
) L3 C. r' g5 J6 `" O: f3 c% U& o7 B* r7 Y+ S: N
        18-总结 - m0 [8 Z; D+ `) C0 X

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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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