机器学习的算法与实践
课时介绍
讲解决策树算法构建原理、流程，基尼系数、熵、信息增益与程序示例
课程介绍
本课程体系化的、完整地讲解人工智能的算法与实践。课程紧密结合实例对机器学习领域绝大多数常用算法（涉及监督学习、无监督学习、增强学习、特征工程、深度学习等几乎全领域的数据智能算法）的原理、各算法使用、真实工程中使用进行讲解；除每一种算法都结合程序实例讲解，第三大章又结合真实场景与实例讲解在实际工程中如何真正使用算法解决问题（数据准备、分析、处理、特征工程、模型选择、训练、调优、调参、评估、应用等等）。旨在培养又能理解算法，又能在行业实践与应用场景中真正使用人工智能算法的专业人才
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