Python可以这样学(第九季 机器学习案例与实战)

Python可以这样学(第九季 机器学习案例与实战)
共12节 4160人在学 课程详情
  • 线性回归案例一:直线拟合
  • 线性回归案例二:儿童身高预测
  • KNN分类算法案例:肥胖程度分类和预测
  • 绘制时间序列数据的时序图、自相关图和偏自相关图
  • 自己实现系统聚类算法对随机元素进行分类
  • 使用sklearn库的系统聚类算法对数据进行分类
  • 使用k-means聚类算法进行分类
  • DBSCAN聚类算法原理与应用
  • 电影推荐:基于用户的协同过滤算法
  • 带打分的电影推荐:基于用户的协同过滤算法
  • 基于朴素贝叶斯算法的垃圾邮件分类
  • 支持向量机手写数字识别与交叉验证、网格搜索

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    课时介绍

    线性回归案例一:直线拟合-Python可以这样学(第九季 机器学习案例与实战)

    课程介绍

    陆续介绍和分享一些机器学习方面的案例,Python基础知识可以参考前面的“Python可以这样学”8套系列课程,或者阅读作者Python系列教材《Python程序设计(第2版)》、《Python程序设计基础(第2版)》、《Python可以这样学》、《Python程序设计开发宝典》或《中学生可以这样学Python》。

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