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Python機器學習入門教程全套視頻下載【傳智播客】

更新時間:2020年06月11日14時49分 來源:傳智播客 瀏覽次數(shù):

Python機器學習

Python機器學習入門教程

初級共3天課

本套教程是機器學習的入門課程，主要介紹一些經(jīng)典的傳統(tǒng)機器學習算法，如分類算法：KNN算法，樸素貝葉斯算法，邏輯回歸，決策樹算法以及隨機森林;回歸算法：線性回歸，嶺回歸;聚類算法：KMeans算法，結(jié)合Python語言實現(xiàn)的經(jīng)典機器學習庫Sikit-Learn庫，實現(xiàn)一些小型預測案例。提取碼：cxxz。

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課程簡介

該階段是機器學習的入門課程，主要介紹一些經(jīng)典的傳統(tǒng)機器學習算法，如分類算法：KNN算法，樸素貝葉斯算法，邏輯回歸，決策樹算法以及隨機森林;回歸算法：線性回歸，嶺回歸;聚類算法：KMeans算法，結(jié)合Python語言實現(xiàn)的經(jīng)典機器學習庫Sikit-Learn庫，實現(xiàn)一些小型預測案例。

課程特色|亮點

1. 用最快地辦法入門機器學習

2. 用最簡單方式輕松掌握Sikit-Learn機器學習庫

課程內(nèi)容介紹

1. 機器學習概述

a) 人工智能概述

b) 什么是機器學習

c) 機器學習算法分類

d) 機器學習開發(fā)流程

e) 學習框架和資料介紹

2. 特征工程

a) 數(shù)據(jù)集

b) 特征工程介紹

c) 特征抽取

d) 特征預處理

e) 特征降維

f) 主成分分析

3. 分類算法

a) sklearn轉(zhuǎn)換器和估計器

b) K-近鄰算法

c) 模型選擇與調(diào)優(yōu)

d) 樸素貝葉斯算法

e) 決策樹

f) 集成學習方法之隨機森林

4. 回歸與聚類算法

a) 線性回歸

b) 欠擬合與過擬合

c) 線性回歸的改進-嶺回歸

d) 分類算法-邏輯回歸與二分類

e) 模型保存和加載

f) 無監(jiān)督學習-KMeans算法

獲取配套資料


Python興趣課程，0基礎Python 3天入門課程

   ·了解Python主流就業(yè)方向，把握最新熱點技術(shù)
   ·掌握Python的基礎語法及API調(diào)用
   ·能夠使用Python對數(shù)據(jù)獲取、使用和展示
   ·打造自己的數(shù)據(jù)分析項目并自動生成工作報告

Python零基礎3天課程


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