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大数据挖掘
进阶
机器学习算法Python实战
49
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机器学习算法Python实战
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该课程属于
实训宝·人工智能版
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介绍
第8模块课后作业
全部任务
引言
基本术语
假设空间
归纳偏好
经验误差与过拟合
评估方法
性能度量
回归分析与线性模型
线性回归
任务实现:波士顿房价
逻辑回归
决策树属性选择
决策树关键词
决策树算法
神经网络概述
调参优化
任务实现
BP神经网络输出层权值修正
数据样本代入整体流程
KNN算法概述
KNN-求距离练习
分类步骤及算法流程
KNN算法的优缺点
任务实现
练习操作:三阴乳腺癌患者
朴素贝叶斯引例
朴素贝叶斯原理
朴素贝叶斯-拉普拉斯平滑处理
聚类分析概述
相似性度量
K-Means算法分析流程
任务实现
聚类结果性能度量-外部指标
聚类结果性能度量-内部指标
K-Medoids概述
层次聚类概述
密度聚类(DBSCAN)概述
关联规则简介
Apriori算法原理
Apriori算法示例
间隔与支持向量
支持向量机对偶问题
核函数
软间隔与正则化
推荐系统概述
协同过滤
机器学习总概述-有监督指导学习
机器学习总概述-无监督指导学习
配套资料-数据及代码
《机器学习算法Python实战》...
第1模块课后作业
第2模块课后作业
第3模块课后作业
决策树概述
4.5 决策树练习题
第5模块课后作业
第6模块课后作业
第7模块课后作业
第8模块课后作业
第9模块课后作业
第10模块课后作业
配套资料-PPT.zip
排序:
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自行安排 拓展课程:模式识别和机器学习
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0
授课教师
张敏
数据挖掘与人工智能金牌讲师
张良均
数据智能领域资深专家
课程特色
视频(51)
作业(9)
下载资料(2)
最新学员
学员动态
还没有动态
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习
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张老师
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