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适合人群
大学相关专业学生
对机器学习感兴趣的学者
想转到机器学习方向的软件工程师
想转到机器学习方向的产品经理
你将会学到
了解机器学习经典算法原理 能够动手训练,验证,评估,适合自己领域的模型,并解决实际问题
课程简介
1. 全程动画展示推导过程,直观展示了机器学习经典算法原理
2. 从算法原理 到 模型训练,评判模型指标,验证模型,选择模型,调整模型
3. 通过配套练习帮助加强理解
以(面对面视频讲解 + 配套练习 + 阅读环节 + 直播答疑 + 学习交流群 )的 学习模式,可自行掌握学习节奏,适应碎片化学习方式;
内容概要
第1节:什么是机器学习?
简介
决策树
朴素贝叶斯
梯度下降
线性回归
逻辑回归
支持向量机
神经网络
核函数
k均值聚类
层次聚类
总结
第2节:训练与测试模型
简介
预备基础知识
在 sklearn 中训练模型
调整参数
测试你的模型
第3节:模型评估指标
混淆矩阵
准确率
假阳性与假阴性
精度
召回率
F1-得分
Fβ-得分
ROC曲线
回归模型指标 R2-得分
第4节:选择模型
错误类型
模型复杂度
K折交叉验证
学习曲线
网格搜索
机器学习的过程
配套练习
第1节实战项目
在 sklearn 中训练模型
调整模型参数
学习曲线
网格搜索
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