机器学习实战(速成版)

机器学习实战(速成版)
共27节 385人在学 课程详情
  • 第01节:机器学习的根本任务
  • 第02节:机器学习的黑盒模型
  • 第03节:机器学习的前提条件
  • 第04节:机器学习的任务类型
  • 第05节 机器学习的环境搭建
  • 第06节 机器学习的项目流程
  • 第07节 数据的采样原则
  • 第08节 数据的编码方式
  • 第09节 数学视角看数据
  • 第10节 数据集的划分
  • 第11节 数据量纲不统一问题
  • 第12节 数据中心化
  • 第13节 数据归一化
  • 第14节 数据规范化
  • 第15节 PCA降维算法
  • 第16节 线性回归算法
  • 第17节 逻辑回归算法
  • 第18节 KNN算法
  • 第19节 KMeans聚类算法
  • 第20节 朴素贝叶斯算法
  • 第21节 支持向量机算法
  • 第22节 决策树算法
  • 第23节 RandomForest算法
  • 第24节 AdaBoost算法
  • 第25节 GradientBoosting算法
  • 第26节 XGBoost算法
  • 第27节 LightGBM算法

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    课时介绍

    本节重点讲解数据规范化,主要包含概念、公式、逻辑、实操

    课程介绍

    让学员用最短的时间、零起步迅速学会基于sklearn完成机器学习项目!先从基本概念开始;然后实战各类算法;全程弱化理论推导,强化动手实战!全流程一气呵成,短平快即学即用

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