机器学习-线性回归&K近邻

中阶

学习机器学习Scikit-Learn机器学习框架的使用,包括特征工程分析、常见算法和应用场景!

5分 学习人数榜    第8 更新: 2019/09/03

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4007 学习人数 3小时35分钟 17课时
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适合人群:

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课程目标:

学习机器学习Scikit-Learn机器学习框架的使用,包括特征工程分析、常见算法和应用场景!

课程简介:

本季课程是Python人工智能系列:

第5-1季:机器学习-线性回归&K近邻

全课程分为4个章节,具体内容如下:

第1章 机器学习与特征工程

第2章 线性回归入门

第3章 波士顿房价预测

第4章 K近邻分类算法

机器学习-线性回归&K近邻课程介绍(51CTO).jpg

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课程大纲-机器学习-线性回归&K近邻

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  • 第1章 机器学习与特征工程

    47分钟4节

  • 1-1

    课程介绍与资源下载 课程介绍与资源下载

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    [10:30] 开始学习
  • 1-2

    人工智能与机器学习概念介绍 人工智能与机器学习概念介绍

    [12:32] 开始学习
  • 1-3

    归一化、标准化 归一化、标准化

    [12:36] 开始学习
  • 1-4

    分词、One-hot编码 分词、One-hot编码

    [11:38] 开始学习
  • 第2章 线性回归入门

    1小时4分钟5节

  • 2-1

    线性回归原理介绍 线性回归原理介绍

    [13:36] 开始学习
  • 2-2

    sklearn机器学习框架 sklearn机器学习框架

    [14:14] 开始学习
  • 2-3

    线性回归极简案例 线性回归极简案例

    [13:01] 开始学习
  • 2-4

    线性回归的缺点 线性回归的缺点

    [12:01] 开始学习
  • 2-5

    手写多项式回归 手写多项式回归

    [11:19] 开始学习
  • 第3章 波士顿房价预测

    50分钟4节

  • 3-1

    线性回归预测房价 线性回归预测房价

    [13:13] 开始学习
  • 3-2

    多项式与过拟合 多项式与过拟合

    [11:37] 开始学习
  • 3-3

    模型可解释性与可视化 模型可解释性与可视化

    [15:01] 开始学习
  • 3-4

    模型保存与加载 模型保存与加载

    [10:20] 开始学习
  • 第4章 K近邻分类算法

    53分钟4节

  • 4-1

    K近邻极简案例 K近邻极简案例

    [13:18] 开始学习
  • 4-2

    K近邻识别图形图像 K近邻识别图形图像

    [13:00] 开始学习
  • 4-3

    交叉验证与网格搜索 交叉验证与网格搜索

    [14:55] 开始学习
  • 4-4

    课程总复习和下季剧透 课程总复习和下季剧透

    [12:45] 开始学习

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学员评分

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超过  “机器学习”   99%的课程

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