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課程目錄:Python機器學(xué)習(xí)學(xué)術(shù)應(yīng)用培訓(xùn)
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課程大綱:

          Python機器學(xué)習(xí)學(xué)術(shù)應(yīng)用培訓(xùn)

 

 

 

 

第一部分:機器學(xué)習(xí)學(xué)術(shù)應(yīng)用介紹:

機器學(xué)習(xí)基本思想

常用機器學(xué)習(xí)算法模型

機器學(xué)習(xí)算法庫介紹

機器學(xué)習(xí)在學(xué)術(shù)領(lǐng)域應(yīng)用場景

 

第二部分:算法原理與實戰(zhàn)

1、KNN算法:

KNN算法基本原理

常用相似度衡量方法、KNN用于分類和回歸

KNN模型參數(shù)優(yōu)化

Python案例:KNN用于鳶尾花數(shù)據(jù)集分類

 

2、決策樹:

決策樹基本原理

決策樹分類

決策樹用于分類和回歸實現(xiàn)

決策樹參數(shù)優(yōu)化

Python案例:決策樹實現(xiàn)波士頓房價預(yù)測

 

3、線性回歸:

線性回歸的求解、嶺回歸、LASSO和彈性網(wǎng)

Python案例:線性回歸實現(xiàn)鮑魚年齡預(yù)測

 

4、邏輯回歸:

邏輯回歸基本原理

從線性回歸到邏輯回歸

邏輯回歸實現(xiàn)和參數(shù)優(yōu)化

Python案例:邏輯回歸實現(xiàn)病馬死亡率預(yù)測

 

5、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的激活函數(shù)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Python實現(xiàn)與參數(shù)調(diào)優(yōu)

Python案例:手寫數(shù)字識別

 

6、貝葉斯網(wǎng)絡(luò):

貝葉斯分類原理

樸素貝葉斯

貝葉斯模型分類

Python案例:垃圾郵件過濾

 

7、支持向量機:

支持向量機分類原理

線性SVM和非線性SVM

Python案例:人臉識別

 

8、隨機森林:

決策樹與隨機森林

隨機森林原理

隨機森林Python實現(xiàn)與參數(shù)調(diào)優(yōu)

Python案例:隨機森林用于泰坦尼克沉船預(yù)測

 

9、聚類:

聚類原理

聚類和分類

k-means聚類原理

k-means python實現(xiàn)

Python案例:聚類用于客戶價值識別

 

第三部分:Python機器學(xué)習(xí)學(xué)術(shù)應(yīng)用指導(dǎo)

數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)與變量創(chuàng)造,預(yù)測,因果推斷;

文本大數(shù)據(jù)應(yīng)用;

基于機器學(xué)習(xí)的學(xué)術(shù)論文寫作指導(dǎo)