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大数据挖掘
进阶
Python机器学习实战
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Python机器学习实战
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笔记
(13)
介绍
全部
训练营教学
微班级计划
常规
9.2对偶问题
全部任务
1.1引言
1.2基本术语
1.3假设空间&归纳偏好
2.1经验误差与过拟合
2.2评估方法
2.3性能度量
2.4性能度量Python实现
3.1线性回归基本形式
3.2线性回归模型的Python...
3.3波士顿房价预测的Pytho...
3.4逻辑回归介绍
3.5研究生入学录取预测的Pyt...
4.1从女生相亲到决策树
4.2明天适合打球吗
4.3决策树拆分属性选择
4.4决策树算法家族
4.5泰坦尼克号生还者预测—数据...
4.6泰坦尼克号生还者预测—模型...
5.1单个神经元介绍
5.2经典网络结构介绍
5.3神经网络工作流程演示
5.4如何修正网络参数-梯度下降...
5.5网络工作原理推导
5.6网络搭建准备
5.7样本从输入层到隐层传输的P...
5.8网络输出的Python实现
5.9单样本网络训练的Pytho...
5.10全样本网络训练的Pyth...
5.11网络性能评价
5.12调用sklearn实现神...
6.1KNN算法介绍
6.2KNN算法解决鸢尾花分类问...
7.1非洲人还是北美人
7.2为什么有“朴素”二字
7.3拉普拉斯修正
8.1聚类分析概述
8.2相似性度量
8.3K-Means聚类分析算法...
8.4利用K-Means算法对鸢...
8.5聚类结果的性能度量
8.6调用sklearn实现聚类...
9.1间隔与支持向量
9.2对偶问题
9.3核函数
9.4软间隔与正则化
9.5支持向量机算法的Pytho...
10小结
课程配套数据、代码及PPT
1.1引言
1.2基本术语
1.3假设空间&归纳偏好
2.1经验误差与过拟合_Pyth...
2.2评估方法
2.3性能度量
2.4性能度量Python实现
3.1线性回归基本形式
3.2线性回归模型的Python...
3.3波士顿房价预测的Pytho...
3.4逻辑回归介绍
3.5研究生入学录取预测的Pyt...
4.1从女生相亲到决策树
4.2明天适合打球吗
4.3决策树拆分属性选择
4.4决策树算法家族
4.5泰坦尼克号生还者预测—数据...
4.6泰坦尼克号生还者预测—模型...
4.7决策树可视化
5.1单个神经元介绍
5.2经典网络结构介绍
5.3神经网络工作流程演示
5.4如何修正网络参数-梯度下降...
5.5网络工作原理推导
5.6网络搭建准备
5.7样本从输入层到隐层传输的P...
5.8网络输出的Python实现
5.9单样本网络训练的Pytho...
5.10全样本网络训练的Pyth...
5.11网络性能评价
5.12调用sklearn实现神...
6.1KNN算法介绍
6.2KNN算法解决鸢尾花分类问...
7.1非洲人还是北美人
7.2为什么有“朴素”二字
7.3拉普拉斯修正
8.1聚类分析概述
8.2相似性度量
8.3K-Means聚类分析算法...
8.4利用K-Means算法对鸢...
8.5聚类结果的性能度量
8.6调用sklearn实现聚类...
9.1间隔与支持向量
9.2对偶问题
9.3核函数
9.4软间隔与正则化
9.5支持向量机算法的Pytho...
10小结
课程配套数据、代码及PPT
微班级开班仪式
第一周作业：选择题
第二周作业：选择题
第三周作业：选择题
第四周作业：选择题
第五周作业：选择题
第六周作业：选择题
第一周作业：操作题
第二周作业：操作题
第三周作业：操作题
第四周作业：操作题
第五周作业：操作题
第六周作业：操作题
7.4用高斯朴素贝叶斯算法解决鸢...
7.4用高斯朴素贝叶斯算法解决鸢...
1.1引言
1.2基本术语
1.3假设空间&归纳偏好
2.1经验误差与过拟合_Pyth...
2.2评估方法
2.3性能度量
2.4性能度量Python实现
3.1线性回归基本形式
3.2线性回归模型的Python...
3.3波士顿房价预测的Pytho...
3.4逻辑回归介绍
3.5研究生入学录取预测的Pyt...
作业：选择题
作业：操作题
4.1从女生相亲到决策树
4.2明天适合打球吗
4.3决策树拆分属性选择
4.4决策树算法家族
4.5泰坦尼克号生还者预测—数据...
4.6泰坦尼克号生还者预测—模型...
4.7决策树可视化
作业：选择题
作业：操作题
5.1单个神经元介绍
5.2经典网络结构介绍
5.3神经网络工作流程演示
5.4如何修正网络参数-梯度下降...
5.5网络工作原理推导
5.6网络搭建准备
5.7样本从输入层到隐层传输的P...
5.8网络输出的Python实现
5.9单样本网络训练的Pytho...
5.10全样本网络训练的Pyth...
5.11网络性能评价
5.12调用sklearn实现神...
作业：选择题
作业：操作题
6.1KNN算法介绍
6.2KNN算法解决鸢尾花分类问...
7.1非洲人还是北美人
7.2为什么有“朴素”二字
7.3拉普拉斯修正
7.4用高斯朴素贝叶斯算法解决鸢...
作业：选择题
作业：操作题
8.1聚类分析概述
8.2相似性度量
8.3K-Means聚类分析算法...
8.4利用K-Means算法对鸢...
8.5聚类结果的性能度量
8.6调用sklearn实现聚类...
作业：选择题
作业：操作题
9.1间隔与支持向量
9.2对偶问题
9.3核函数
9.4软间隔与正则化
9.5支持向量机算法的Pytho...
10小结
作业：选择题
作业：操作题
课程配套数据、代码及PPT
4.7 决策树可视化
排序：
最新笔记
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Python机器学习实战-T
0
0
Python数据分析与应用-T
2
0
Python编程基础-T
0
0
人工智能案例：基于Seq2Seq注意力模型实现聊天机器人
63
0
授课教师
admin
管理员
课程特色
视频(49)
考试(6)
作业(6)
下载资料(1)
最新学员
学员动态
老牛
加入学习
傅宝欢
开始学习
9.4软间隔与正则化
何展鸿
加入学习
彭辉
开始学习
4.7 决策树可视化
于跃
完成了
9.3核函数
学
习
中
心
TOP
张老师
群1：897428979
群2：642795722
工作时间：9:00 - 18:00
张老师:18927565259
邮箱：
3120701392@qq.com
