Python机器学习
课时介绍
分层k折交叉验证和扩展策略 - 2
课程介绍
课程概述
【开发课程目的】
随着人工智能时代到来，人们的工作、生活和学习方式将发生颠覆性的变化。巨变中，传统行业或将改变、或将消失，同时也会有大量人工智能相关岗位涌现出来。Python作为人工智能产品开发的首选语言，自然成为需求热点，掌握Python编程技能已成为大势所趋。因此，我们设计开发了人工智能编程系列课程：
第一篇：Python编程基础
第二篇：Python数据分析
第三篇：Python机器学习
第四篇：Python深度学习
随着人工智能时代到来，人们的工作、生活和学习方式将发生颠覆性的变化。巨变中，传统行业或将改变、或将消失，同时也会有大量人工智能相关岗位涌现出来。Python作为人工智能产品开发的首选语言，自然成为需求热点，掌握Python编程技能已成为大势所趋。因此，我们设计开发了人工智能编程系列课程：
第一篇：Python编程基础
第二篇：Python数据分析
第三篇：Python机器学习
第四篇：Python深度学习
【机器学习课特色】
1、课程内容全面，包括13种监督学习模型、6种无监督学习模型、8种数据预处理与特征工程技术、10种模型调优技术与评估指标
2、课程开发与讲授为同一人，保持统一的风格和完整的课程体系。
3、通过人脸特征、手写数字、房价等19套数据集，一步一步培养和锻炼学员独立的分析和解决实际问题的能力。
4、课时安排紧凑、不冗长，保持学习兴趣。
5、从设计到实现，讲解不放过每一行代码，帮助学员快速形成编程能力。
6、案例丰富，包括鸢尾花分类、手写数字识别、人脸特征提取与重建、泰坦尼克号生存预测等十几个机器学习应用案例
【学习目标】
胜任Python机器学习岗位及相关工作
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