Python机器学习实战视频教学!

Python机器学习实战视频教学!
共54节 1199人在学 课程详情
  • 介绍和鸟瞰机器学习

    • 课程介绍
    • 人工智能和机器学习的关系
    • 机器学习的分类
    • 生成对抗网络和强化学习
    • 机器学习开发流程
    • 机器学习的本质
    • 机器学习中那些坑
    • 如何学习机器学习
  • 项目1:房价预测(回归类型问题)

    • 如何搞到真实的一手机器学习数据
    • 机器学习开发环境准备
    • 数据加载及快速可视化
    • 训练和测试集数据及模型验证原理
    • 现实数据训练及测试集分割
    • 根据重要特征分离数据
    • 根据地理信息可视化房地产数据
    • 可视化数据相关性
    • 特征工程
    • 数据和标签
    • 数据清洗
    • 量化文本数据
    • 组合特征与scikit主要架构
    • 实现特征组合
    • 特征标准化
    • 管道方法批量处理
    • 线性回归模型训练
    • 回归模型初步评估-RMSE和MAE
    • 决策树回归模型
    • 交叉验证模型
    • 随机森林回归模型
    • 持久化机器学习模型
    • 参数与超参数
    • 模型调优--网格搜索
    • 回归模型评估
    • 回归模型开发流程总结
  • 项目2:识别手写数字—MNIST(分类问题)

    • 分类问题的介绍
    • MNIST图片数据
    • 图片可视化与分类问题描述
    • 训练集和测试集
    • 二分类模型
    • K-Fold交叉验证原理
    • 正确使用交叉评估分数
    • 混淆矩阵-Confusion Matrix
    • 精确度和召回率
    • F1分数(F1-Score)
    • 精确度和召回率的平衡
    • ROC 曲线
    • 多分类算法的归类--OvA和OvO
    • 多分类算法识别手写数字
    • 基于概率预测的多分类模型
    • 模型误差分析
    • 多标签多输出的分类模型
  • 课程总结

    • 附赠项目1:预测泰坦尼克号风险
    • 附赠项目2:垃圾邮件监测
    • 模块总结与学习建议

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    课时介绍

    模型误差分析-项目2:识别手写数字—MNIST(分类问题)Python机器学习实战视频教学!

    课程介绍

    简介:课程以目前流行的两个框架scikit-learn 以及大名鼎鼎的Tensorflow作为作为实战工具,让学员系统完整掌握机器学习和深度学习这两个在目前人工只能炙手可热的技能,让人生事业更上一个台阶。 本课程以基础原理+实战案例, 让学员学以致用。
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