【Python】第16周 数据挖掘与机器学习进阶(上)-优快云就业班-专题视频课程

【Python】第16周 数据挖掘与机器学习进阶(上)—136人已学习
课程介绍    

    本周课程讲机器学习的概念，了解什么是机器学习以及机器学习的主要任务，kNN算法、线性回归算法的原理与实现，如何拆分训练数据集与测试数据集，算法中的超参数以及特征归一化等内容。实战部份，将讲解手写字体识别和房价预测。
课程收益
    机器学习基础 kNN算法原理与实现 封装kNN分类器 拆分训练数据集 算法中超参数 特征归一化 线性回归法 楼度下降法
讲师介绍
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课程大纲
    1. 计算样本之间的距离  11:21
    2. k近邻算法  14:19
    3. k近邻算法实战鸢尾花分类  18:07
    4. 拆分训练集与测试集(留出法)  19:27
    5. 参数调节  12:54
    6. 数据标准化  17:32
    7. 基尼系数  20:50
    8. 决策树原理  19:07
    9. 使用决策树执行分类任务  16:20
    10. 封装机器学习算法  23:29
    11. 决策边界  20:15
    12. 过拟合与欠拟合  12:28
    13. 决策树剪枝  11:48
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