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深度学习 Tensorflow 1.0框架 Tensorflow基础 TensorFlow进阶 图 会话 张量 变量 可视化 实现线性回归 模型加载和保存 自定义命令行参数

机器学习算法 回归算法分析 矩阵 线性回归(迭代的算法) 回归性能评估 过拟合和欠拟合 岭回归 模型的保存和加载 分类算法-逻辑回归 朴素贝叶斯和逻辑回归对比 损失函数对比 -- 梯度下降求解 非监督学习-聚类算法-kmeans

数据划分和分类算法 sklearn数据集与估计器 数据集划分 转换器和预估器 分类算法-K近邻算法 分类算法-朴素贝叶斯算法 分类模型评估 模型的选择与调优 决策树与随机森林

机器学习 概述 数据集的结构 特征工程 特征抽取 特征的预处理 数据降维 机器学习基础 机器学习开发流程

一、报告要求说明 采用北京大学搜集的2013-2017年的各个地区每日每小时空气品质数据 数据选用：空气品质指标(自选其一) PM2.5、TEMP等 当日数值(自选其一) 平均值、12:00等 参数选用 前N天预测当天数据 3>=N>=20 Training Set 自行选择北京某一地区某一年度的数据 Test Set(自选其一) 同地区不同年度或者同年度不同地区 Learing r...