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零基础实战机器学习
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人工智能
01-29 02:56
人工智能
零基础实战机器学习(Python语言、算法、Numpy库、MatplotLib)
零基础实战机器学习(Python语言、算法、Numpy库、MatplotLib) 课程目录: 第一讲:机器学习的任务和方法 第二讲:Python语言基础 第三讲:Python语言基础2 第四讲:分类算法介绍 第五讲:k-临近算法 第六讲:决策树 第七讲:基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯 第八讲:Logistic回归 第九讲:支持向量机 第十讲:利用AdaBoost元算法提高分类性能 第十一讲:利用回归预测数值型数据 第十二讲:树回归 第十三讲:无监督学习 第十四讲:利用K-均值聚类算法对未标注数据分组 第十五讲:使用Apriori算法进行关联分析 第十六讲:使用FP-growth算法来高效发现频分项集 第十七讲:利用PCA来简化数据 第十八讲:利用SVD简化数据 第十九讲:大数据与MapReduce 第二十讲:学习总结
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