课程概述
本季课程是Python人工智能系列：第5-1季：机器学习-线性回归&K近邻全课程分为4个章节, 具体内容如下：第一章 机器学习与特征工程第二章 线性回归入门第三章 波士顿房价预测第四章 K近邻分类算法
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wangadou2012
- 课程目录
- 课程介绍
课时1:课程介绍与资源下载
课时2:人工智能与机器学习概念介绍
课时3:归一化、标准化
课时4:分词、One-hot编码
课时5:线性回归原理介绍
课时6:sklearn机器学习框架
课时7:线性回归极简案例
课时8:线性回归的缺点
课时9:手写多项式回归
课时10:线性回归预测房价
课时11:多项式与过拟合
课时12:模型可解释性与可视化
课时13:模型保存与加载
课时14:K近邻极简案例
课时15: K近邻识别图形图像
课时16:交叉验证与网格搜索
课时17:课程总复习和下季剧透
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