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Python机器学习课程培训

 
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最近开间(周末班/连续班/晚班):2019年1月26日
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部份程大纲
 

1. 机器学习概述
a) 人工智能概述
b) 什么是机器学习
c) 机器学习算法分类
d) 机器学习开发流程
e) 学习框架和资料介绍
2. 特征工程
a) 数据集
b) 特征工程介绍
c) 特征抽取
d) 特征预处理
e) 特征降维
f) 主成分分析
3. 分类算法
a) sklearn转换器和估计器
b) K-近邻算法
c) 模型选择与调优
d) 朴素贝叶斯算法
e) 决策树
f) 集成学习方法之随机森林
4. 回归与聚类算法
a) 线性回归
b) 欠拟合与过拟合
c) 线性回归的改进-岭回归
d) 分类算法-逻辑回归与二分类
e) 模型保存和加载
f) 无监督学习-KMeans算法
第1节 - 人工智能概述
第2节 - 什么是机器学习
第3节 - 机器学习算法分类
第4节 - 机器学习开发流程
第5节 - 学习框架和资料介绍
第6节 - 可用数据集
第7节 - sklearn数据集使用
第8节 - 字典特征抽取
第9节 - 文本特征抽取CountVectorizer
第10节 - 中文文本特征抽取
第11节 - 文本特征抽取TfidfVevtorizer
第12节 - 数据预处理-归一化
第13节 - 数据预处理-标准化
第14节 - 什么是降维
第15节 - 删除低方差特征与相关系数
第16节 - 主成分分析
第17节 - instacart降维案例

 

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