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适合人群:
1、本套机器学习算法视频适有一定python基本基础的学员。
2、想深入理解人工智能机器学习算法基础、提升对算法原理理解能力的学员。
3、想体系化梳理机器学习算法，为高薪面试做准备的学员。
4、想与人工智能技术做对接的学员，本视频可作为铺垫和支撑。
课程内容:
1、机器学习的工作流程和算法分类
2、matplotlib, numpy, pandas等科学计算库的学习
3、KNN近邻算法原理及其api的使用和常见场景的介绍
4、线性回归的原理讲解, 过拟合, 欠拟合以及正则化, 案例的融合
5、逻辑回归原理, 分类评估方法, ROC曲线和AUC指标
6、决策树原理, cart剪枝, 特征预处理, 特征提取和特征降维
7、Bagging, Boosting和随机森林算法
8、聚类算法原理, 实现流程. 优化以及模型评估
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发表于 2023-12-29 05:00:02
发表于 2023-12-29 05:55:52
