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- 课程介绍
- 课程大纲试看
- 讲师好课69
适合人群:
了解决策树相关算法原理
你将会学到:
学习决策树相关算法解决实际问题
课程简介:
这个课程以一个项目来讲解Spark中怎么使用决策树、提升树以及随机深林等算法模型的使用方法。
项目主要是对运动数据的分类,项目是按照如下的流程来讲解:
在数据转换中,也详细讲解了在机器学习中缺失值的探索与正确处理。
在模型的评估中,详细讲解了在多分类任务中,混淆矩阵的概念以及准确率、召唤率等指标的计算
【老汤人工智能】机器学习课程体系分为三部分:
机器学习一之数学基础(https://edu.51cto.com/course/14792.html ):从微积分和线性代数两个方面讲解机器学习需要的数学知识
机器学习二之线性回归(https://edu.51cto.com/course/16010.html ):讲解机器学习中最简单也是最常用的线性回归算法(包括一元线性回归和多元线性回归算法)
机器学习三之逻辑回归(https://edu.51cto.com/course/16009.html ):讲解机器学习中分类算法(也就是逻辑回归算法),还讲解了解决机器学习的过拟合问题
机器学习四之模型调试(https://edu.51cto.com/course/16004.html ):讲解机器学习中怎么来评估模型、测试模型以及怎样定位模型问题等
机器学习五之SVM算法(https://edu.51cto.com/course/16003.html ):讲解机器学习中应用很广泛的支持向量机算法(即SVM算法)
机器学习六Spark机器学习实战一(https://edu.51cto.com/course/17300.html ):航班延迟预测
机器学习七之决策树算法(https://edu.51cto.com/course/16002.html ):讲解机器学习中决策树算法,以及基于决策树的回归树算法、提升树算法以及梯度提升算法等算法
机器学习八Spark机器学习实战二(https://edu.51cto.com/course/17345.html ):运动数据分类
机器学习九之非监督类型算法(https://edu.51cto.com/course/16001.html):讲解机器学习中非监督类型的算法,包括:聚类算法(K-Means算法)以及PCA降维算法
机器学习十Spark机器学习实战三(https://edu.51cto.com/course/17381.html ):uber载客位置聚类分析
机器学习十一Spark推荐系统实战(https://edu.51cto.com/course/14871.html):讲解怎样使用Spark实现推荐系
Scala、Spark Core、Spark SQL以及Spark Streaming的学习,请在51CTO学堂搜索"老汤"
课程大纲-[老汤-人工智能]机器学习八之Spark项目实战二
资料下载第1章老汤大数据课程体系介绍(6分钟1节)
第2章Spark中决策树相关算法(1小时14分钟11节)
第3章运动数据分类(2小时39分钟20节)
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