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【大数据的统计学基础】课程列表 day01-机器学习概述、特征工程、机器学习算法 共127页 day02-sklearn、knn、朴素贝叶斯、决策树、随机森林 共101页 day03-线性回归、岭回归、逻辑回归、分类、聚类算法 共86页 day04-Tensorflow基础与进阶 共74页 day05-Tensorflow IO操作-队列和线程、文件读取、图片处理 共40页 day06-Tensorflow、人工神经网络、卷积神经网络、图片识别 共65页 day07-CIFAR图像分类与识别、分布式会话函数、分布式TensorFlow、推荐系统 共74页
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机器学习与应用-第2天
第一天知识回顾
课程第二天
1、sklearn数据集与估计器
2、分类算法-k近邻算法
3、k-近邻算法实例
4、分类模型的评估
5、分类算法-朴素贝叶斯算法
6、朴素贝叶斯算法实例
7、模型的选择与调优
8、决策树与随机森林
sklearn数据集
1、数据集划分
2、sklearn数据集接口介绍
3、sklearn分类数据集
4、sklearn回归数据集
如果拿到的数据全部都用来训练一个模型?
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passionSnail
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