机器学习实战之红酒质量分析预测

机器学习实战之红酒质量分析预测

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  • 课程目录
  • 课程介绍
  • 课时1:【实战项目】【红酒质量分析】项目介绍

  • 课时2:【实战项目】【红酒质量分析】项目分析流程

  • 课时3:【实战项目】【红酒质量分析】导入相应库

  • 课时4:【实战项目】【红酒质量分析】读取数据编写

  • 课时5:【实战项目】【红酒质量分析】数据类型转换

  • 课时6:【实战项目】【红酒质量分析】找到极值

  • 课时7:【实战项目】【红酒质量分析】标准化数据

  • 课时8:【实战项目】【红酒质量分析】k_fold切分数据

  • 课时9:【实战项目】【红酒质量分析】RMSE方法1

  • 课时10:【实战项目】【红酒质量分析】RMSE方法2

  • 课时11:【实战项目】【红酒质量分析】交叉检验代码

  • 课时12:【实战项目】【红酒质量分析】预测Y_hat

  • 课时13:【实战项目】【红酒质量分析】随机梯度下降

  • 课时14:【实战项目】【红酒质量分析】导入真实红酒数据

  • 课时15:【实战项目】【红酒质量分析】标准化数据与模型打分

  • 课时16:【实战项目】【红酒质量分析】多元线性模型编写

  • 课时17:【实战项目】【红酒质量分析】红酒质量模型的RMSE

  • 课时18:【项目精讲】【数据读取的技巧与补充知识点】1

  • 课时19:【难点辨析】之【判断None的专题讲解】1

  • 课时20:【难点辨析】之【判断None的专题讲解】2

  • 课时21:【难点辨析】之【判断None的专题讲解】3

  • 课时22:【难点辨析】之【判断None的专题讲解】4

  • 课时23:【难点辨析】之【False与None的专题讲解】1

  • 课时24:【难点辨析】之【False与None的专题讲解】2

课程概述

本课程为乐学偶得出品的《Pure Python机器学习实战》系列的中的实战项目《红酒质量分析预测项目》,数据来源为Kaggle公开红酒、白葡萄酒质量与偏好数据,所有算法均为Pure Python现场构建,是打好Python算法与Python机器学习理论、机器学习实战运用的精品学习材料。

课程共17节课,已经完全更新完毕,大纲如下:
1.项目总体介绍
2.项目流程分析与方法应对
3.依赖的最基础Python自带库
4.数据读取功能的实现
5.数据类型转换等预处理的实现
6.极值与标准化数据的实现
7.K-fold切分数据的实现
8.RMSE模型评分功能的实现
9.线性预测的实现
10.随机梯度下降推断系数的实现
11.利用真实红酒数据应用以上模型
12.模型调参与RMSE打分

*为方便大家学习与理解,课程中做了相应简化,想深挖钻研的小伙伴可以研读有关红酒与数据挖掘的拓展论文:
《Modeling Wine Preferences By Data Mining form Physio-chemical Properties》

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