讲解集成算法中Bagging模型
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适合人群
通过本课程对机器学的多个算法进行系统的学习,从每个算法的基本原理到实际应用这个角度来学习每一个算法
并且通过多个综合实战案例进行实际应用
你将会学到
人工智能系列课程集成算法,贝叶斯算法,聚类,降维,支持向量机,综合案例开发
- 系统讲解机器学中的多个算法的实际应用
- 通过多个实战案例来对机器学进行实际应用
课程简介
课程简介:
欢迎加入我的51CTO官方专属交流群:697483006
有关学习上的任何问题都可以在群中向老师提出来,我会及时给予解答的。
本课程是人工智能系列课程中机器学中的第四部分,
可以先学习第一课,有关numpy,pandas,matpltlib python库,链接为:https://edu.51cto.com/course/23206.html
第二课:机器学中的线性回归,逻辑回归,梯度下降:https://edu.51cto.com/course/23221.html
第三课:机器学中的决策树以及相关的实战案例 链接为:https://edu.51cto.com/course/23223.html
主要讲解:
集成算法
贝叶斯算法
聚类
降维PCA
支持向量机SVM
有关sklearn库的学习
开发多个综合实战案例来巩固机器学涉及到的知识点
展开更多
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- 第一章 复习机器学前几节课所讲解的知识点
- 1-1试看 复习机器学前几节课讲解的内容:机器学所解决的问题09:10
- 1-2试看 复习:常见算法能够解决机器学中的哪些问题10:00
- 1-3试看 复习:梯度下降+决策树的知识点10:00
- 1-4试看 复习:决策树中涉及到的比较重要的几个参数10:00
- 1-5试看 复习:什么是过拟合以及通过实例来复习决策树是如何工作的10:00
- 1-6复习:接收数据集+拆分数据集+训练模型+获取预测结果10:00
- 1-7复习:如何进行模型参数的调优10:00
- 1-8讲解集成算法的优点以及划分种类10:00
- 1-9讲解集成算法中Bagging模型10:00
- 1-10讲解集成算法中Boosting模型以及stacking模型10:00
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