机器学习案例实战篇

机器学习案例实战篇
共25节 1205人在学 课程详情
  • 机器学习数据的预处理

    • 机器学习数据的预处理-上集
    • 实际生产环境中如何处理数据缺失的情况
    • 分类数据处理
  • 简单线性回归

    • 简单线性回归简介
    • 简单线性回归案例解析-工作的年限与工资之间的关系
  • 多元线性回归

    • 多元线性回归简介
    • 多元线性回归-onehot编码
    • 多元线性回归 -反向消元法
    • 多项式回归
  • 支持向量回归

    • 支持向量回归
  • 决策树回归

    • 决策树回归
  • 随机森林回归

    • 随机森林回归
  • 对于回归模型的性能进行评估

    • 对于回归模型的性能进行评估
  • 逻 辑 回 归

    • 逻 辑 回 归
    • 逻 辑 回 归案例实战
  • k近邻算法

    • k近邻算法
  • 支持向量机

    • 支持向量机
    • 支持向量机内核
  • 朴素贝叶斯算法

    • 朴素贝叶斯算法
  • 决策树分类

    • 决策树分类
  • 随机森林分类

    • 随机森林分类
  • 对分类进行性能评估

    • 对分类进行性能评估
  • k均值聚类

    • k均值聚类
  • 层次聚类

    • 层次聚类
  • 关联分析算法

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    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。 

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