机器学习案例实战篇
课时介绍
k均值聚类
课程介绍
机器学习案例实战篇，选取机器学习开发中最具代表性的经典学习案例，透彻讲解机器学习数据预处理，简单线性回归、多元线性回归、多项式回归、支持向量回归、决策树回归、随机森林回归等回归算法，逻辑回归、k近邻算法、支持向量机、朴素贝叶斯算法、决策树分类、随机森林分类等分类算法，k均值聚类、层次聚类等聚类算法，以及关联分析算法，并分别对回归模型、分类模型进行性能评估。
机器学习案例实战篇，选取机器学习开发中最具代表性的经典学习案例，透彻讲解机器学习数据预处理，简单线性回归、多元线性回归、多项式回归、支持向量回归、决策树回归、随机森林回归等回归算法，逻辑回归、k近邻算法、支持向量机、朴素贝叶斯算法、决策树分类、随机森林分类等分类算法，k均值聚类、层次聚类等聚类算法，以及关联分析算法，并分别对回归模型、分类模型进行性能评估。
