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机器学习从入门到精通
简介
分类
基础
查看课程
任务列表
第1任务: 机器学习的基本理解
第2任务: 机器学习的算法分类
第3任务: 机器学习中的回归和分类问题
第4任务: 机器学习的基本概念
第5任务: 经验误差与过拟合
第6任务: 模型的性能度量介绍
第7任务: 模型的性能度量示例
第8任务: 线性回归介绍
第9任务: 单变量线性回归实例
第10任务: 机器学习中划分数据的必要性
第11任务: 线性回归模型训练和预测
第12任务: 多元线性回归
第13任务: 多元线性回归2
第14任务: 机器学习中的多项式回归
第15任务: 机器学习中的多项式回归2
第16任务: 波士顿房价预测
第17任务: 线性回归总结
第18任务: 逻辑回归算法
第19任务: 逻辑回归实例
第20任务: 机器学习中的回归和分类问题练习
第21任务: 白酒数据分类
第22任务: 模型交叉验证
第23任务: 电力窃漏电识别数据处理
第24任务: 电力窃漏电识别数据分析和处理
第25任务: 电力窃漏电识别数据建模
第26任务: 决策树算法介绍
第27任务: 信息熵和信息增益
第28任务: 决策树剪枝
第29任务: 决策树算法实例
第30任务: 决策树规则可视化
第31任务: 决策可视化和决策边界
第32任务: 随机森林算法介绍
第33任务: KNN算法介绍
第34任务: 贝叶斯分类器
第35任务: 电力负荷预测-数据处理
第36任务: 电力负荷预测-特征构建
第37任务: 电力负荷预测-建模预测
第38任务: 特征筛选实例1
第39任务: 特征筛选实例2
第40任务: 特征筛选实例3
第41任务: 降维与度量学习
第42任务: 机器学习从入门到精通附件
学
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张老师
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