你将收获

熟悉机器学习的核心概念,掌握基础模型的基本原理,如线性回归、logistic回归、决策树模型、随机森林、提升树算法。

熟悉sklearn机器学习框架,掌握调用sklearn框架代码实现机器学习基础模型。

通过实战项目,熟悉机器学习模型应用的数据探索、特征工程、模型调参等开发流程。

适用人群

1. 所有对Python编程语言感兴趣的人员; 2.大专及以上学历的在校学生; 3.在职工作人员; 本课程适用于零基础学员。

课程介绍

机器学习是一门多学科交叉专业,涵盖概率论知识,统计学知识,近似理论知识和复杂算法知识,使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式, 并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。

本课程由浅入深的讲解机器学习的概念及原理,同时通过实战演示,让大家了解怎么运用机器学习知识和框架解决实际的业务问题。通过本课程的学习,大家可以对机器学习的核心原理、框架使用及实战流程有一个比较清晰的了解。

课程目录

学员评价

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