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机器学习实战视频教程

上传者:gogotunuo

发布时间:2017-05-15 12:50:11

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简介:本教程系统的介绍了机器学习的目的和方法。并且针对每一种常用的方法进行了详细的解析,用实例来说明具体的实现,学生可以跟着一步步完成。在面对现实的问题的时候,可以找到非常可靠的参照。本课程在最开始讲解了Python语言的基础知识,以保证后面的课程中可以顺利进行。更多的Python语言的知识,需要学员自己去找更多的资料进行学习。   本课程主要讲述了两大类机器学习的方法:有监督学习和无监督学习,其中有监督学习里面,又分为分类和预测数值型数据。这些算法都是基础的算法。这样可以降低学习的难度,容易理解机器学习思路和实现的过程。 第一讲:机器学习的任务和方法 第二讲:Python语言基础 第三讲:Python语言基础2 第四讲:分类算法介绍 第五讲:k-临近算法 第六讲:决策树 第七讲:基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯 第八讲:Logistic回归 第九讲:支持向量机 第十讲:利用AdaBoost元算法提高分类性能 第十一讲:利用回归预测数值型数据 第十二讲:树回归 第十三讲:无监督学习 第十四讲:利用K-均值聚类算法对未标注数据分组

机器学习
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