机器学习-线性回归&K近邻

机器学习-线性回归&K近邻

乐上轻至

10余年的企业培训,先后为华为、中兴、唯品会、思科、诺基亚、深交所、中国银行、顺丰速递、香港OOCL、中国国债中心、海南航空等百余家国内外知名企业提供高品质培训服务。

  • 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

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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