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认证课 Python机器学习全家桶
系列课程涵盖了Python所有的机器学习算法包括K-means、线性回归、决策树、决策回归、K近邻、贝叶斯、随机森林、集成学习等。从应用场景入手，企业案例实现与手写算法进行深入浅出的教学，10小时学习机器学习模型。
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门课程
35446
人学习
28小时28分钟
课程总时长
特征工程、多项式回归、欠拟合、过拟合、交叉验证、网格搜索.学习常见的机器学习分类与回归算法，和调优步骤为后续高级算法打下坚实基础!
信息熵、one-hot编码、线性回归、随机森林、超参数。学习机器学习特征工程的常见处理技巧，并且通过随机森林和集成学习完成多算法整合使用，学习完毕可以学习各种模型混合使用！
身份证识别、物流地址解析、词云图、**率召回率。通过对身份证、图文、物流地址、文字分类等识别，学习自然语言处理的常见操作。
帮你高起点起步，更助你在行业应用实战中不断突破！
| 课程名称 | 操作 |
| 机器学习-线性回归&K近邻 | 付费用户专享 |
| 机器学习-决策树&集成学习 | 付费用户专享 |
| 机器学习-聚类&贝叶斯算法 | 付费用户专享 |
| Python面试题&面试技巧 | 付费用户专享 |
| Python项目实战（行业应用连载） | 付费用户专享 |
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