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Python机器学习实战视频教学！-

共54节1071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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