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- 课程介绍
- 课程大纲
适合人群：
1.需要编程基础和数据结构算法都很好的，想要从事AI方面工作的人。 2.想要利用机器学习编写获得超额收益的股票投资策略。
你将会学到：
这个节课将会学习到数据分析与挖掘，机器学习方法以及自然语言处理三个方面的知识。
- 机器学习方法
- 数据分析与挖掘
- 如何处理及运用自然语言
课程简介：
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课程大纲-人工智能/机器学习实践
第1章机器学习和Scikit-learn介绍(34分钟2节)
第2章数据预处理(57分钟5节)
第3章回归模型(22分钟1节)
第4章分类模型-K最近邻(7分钟1节)
第5章分类模型-决策树(27分钟2节)
第6章分类模型-逻辑回归(14分钟1节)
第7章分类模型-支持向量机(38分钟2节)
第8章聚类模型-DBSCAN算法(11分钟1节)
第9章聚类模型-K均值算法(27分钟3节)
第10章模型评价与参数调优(13分钟1节)
第11章集成模型(14分钟1节)
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