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    Python机器学习实战视频教学！-

    共54节1073人学习阿勒拉哈 课程详情 领证书

    • 介绍和鸟瞰机器学习

      • 课程介绍
      • 人工智能和机器学习的关系
      • 机器学习的分类
      • 生成对抗网络和强化学习
      • 机器学习开发流程
      • 机器学习的本质
      • 机器学习中那些坑
      • 如何学习机器学习

    • 项目1：房价预测（回归类型问题）

      • 如何搞到真实的一手机器学习数据
      • 机器学习开发环境准备
      • 数据加载及快速可视化
      • 训练和测试集数据及模型验证原理
      • 现实数据训练及测试集分割
      • 根据重要特征分离数据
      • 根据地理信息可视化房地产数据
      • 可视化数据相关性
      • 特征工程
      • 数据和标签
      • 数据清洗
      • 量化文本数据
      • 组合特征与scikit主要架构
      • 实现特征组合
      • 特征标准化
      • 管道方法批量处理
      • 线性回归模型训练
      • 回归模型初步评估-RMSE和MAE
      • 决策树回归模型
      • 交叉验证模型
      • 随机森林回归模型
      • 持久化机器学习模型
      • 参数与超参数
      • 模型调优--网格搜索
      • 回归模型评估
      • 回归模型开发流程总结

    • 项目2:识别手写数字—MNIST(分类问题)

      • 分类问题的介绍
      • MNIST图片数据
      • 图片可视化与分类问题描述
      • 训练集和测试集
      • 二分类模型
      • K-Fold交叉验证原理
      • 正确使用交叉评估分数
      • 混淆矩阵-Confusion Matrix
      • 精确度和召回率
      • F1分数(F1-Score)
      • 精确度和召回率的平衡
      • ROC 曲线
      • 多分类算法的归类--OvA和OvO
      • 多分类算法识别手写数字
      • 基于概率预测的多分类模型
      • 模型误差分析
      • 多标签多输出的分类模型

    • 课程总结

      • 附赠项目1：预测泰坦尼克号风险
      • 附赠项目2：垃圾邮件监测
      • 模块总结与学习建议
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