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机器学习(Python语言、算法、Numpy库、MatplotLib)--零基础实战视频教学
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【课时介绍】 本教程系统的介绍了机器学习的目的和方法。并且针对每一种常用的方法进行了详细的解析,用实例来说明具体的实现,无基础学员也可以可以跟着一步步完成。在面对现实的问题的时候,可以找到非常可靠的参照。本课程在开始讲解了Python爬虫语言的基础知识,以保证后面的课程中可以顺利进行。更多的Python语言的知识,需要学员自己去找更多的资料进行学习。
第一章:机器学习的任务和方法
第二章:Python语言基础
第三章:分类算法介绍
第四章:k-临近算法
第五章:决策树
第六章:基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯
第七章:Logistic回归
第八章:支持向量机
第九章:利用AdaBoost元算法提高分类性能
第一十章:利用回归预测数值型数据
第一十一章:树回归
第一十二章:无监督学习
第一十三章:利用K-均值聚类算法对未标注数据分组
第一十四章:使用Apriori算法进行关联分析
第一十五章:使用FP-growth算法来高效发现频分项集
第一十六章:利用PCA来简化数据
第一十七章:利用SVD简化数据
第一十八章:大数据与MapReduce
第一十九章:学习总结
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