机器学习实战

机器学习实战
共30节 599人在学 课程详情
  • 机器学习基本流程

    • 机器学习概述
    • 机器学习应用场景与数据类型
    • 常用数据集数据的结构组成与模型
    • 机器学习开发流程与训练过程
    • 机器学习算法分类
    • 半监督学习与机器学习使用
  • 数据预处理和特征工程

    • 重复值处理与缺失值处理
    • 缺失值处理
    • 数据不均衡
    • 特征构造
    • 特征编码-1
    • 特征编码-2
    • 特征选择-1
    • 特征选择-2
    • 特征选择-3
  • 机器学习算法

    • 回归算法与多元线性回归
    • Python多元线性回归实现与评价测度
    • 逻辑回归
    • 决策树-1
    • 决策树-2
    • 集成算法
    • 支持向量机
    • 支持向量机与分类问题评估
    • 聚类算法
  • 算法调优

    • LDA和PCA-1
    • LDA和PCA-2
    • 交叉验证
    • 网格搜索
  • 实战案例

    • 项目案例-1
    • 项目案例-2

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    课时介绍

    半监督学习与机器学习使用

    课程介绍

    课程主要就机器学习基本流程,数据预处理和特征工程,机器学习算法和算法调优,配套企业项目案例展开。由浅入深,引领学员浸泡逐步掌握企业级智能的技巧。

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