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  • 课程> 人工智能> 机器学习
  • 机器学习案例实战第二课-欺诈检测

    本课程支持以下优惠:

  • 由百度云提供技术支持
    课程目录
    • 1. 案例背景及挑战 (免费)
    • 12:09
    • 2. 模型评估方法
    • 12:16
    • 3. 逻辑回归与交叉验证
    • 8:40
    • 4. 参数对模型的影响
    • 10:40
    • 5. 模型预测效果
    • 8:49
    • 6. 逻辑回归阈值作用
    • 7:55
    • 7. 过采样解决方案
    • 11:21
    • 8. 答疑与讨论
    • 13:14
    • 【课程类型】实战教学 【难度级别】高级 【适合人群】所有人
    • 【课程介绍】
      使用Python数据分析最流行的库Numpy,Pandas,Matplotlib, Scikit-learn结合真实数据集展开可视化特征分析与机器学习建模和评估。每次课程涉及一个完整的案例,基于案例讲解python库的使用以及如何建立机器学习模型,对涉及到的机器学习算法给出最通俗易懂的解释,帮助大家快速掌握经典机器学习算法,并应用在实际的案例中。
    • 【课程目标】
      基于真实数据集,全程代码实战,使用python库快速处理分析,实战机器学习经典算法。
    • 【课程计划】
      对课程有任何问题欢迎随时与我进行讨论!
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    good , i like this lesson
    2017-04-29 16:36:55
    唐宇迪
    28课程197942学员
    计算机博士,专注于机器学习与计算机视觉领域,深度学习领域一线实战专家。在图像识别领域有着丰富经验,实现过包括人脸识别,物体识别,关键点检测等多种应用的最新算法。 参与多个国家级计算机视觉项目,多年数据领域培训经验,丰富的教学讲解经验,出品多套机器学习与深度学习系列课程,课程生动形象,风格通俗易懂。