本課程講解經典機器學習知識和實戰(zhàn)項目,幫助同學們掌握當下熱門機器學習算法。
課程以Python和著名的機器學習庫Scikit-learn為核心工具,基于諸多數據集進行實戰(zhàn)任務,從零開始進行案例演示,課程簡潔清晰、通俗易懂,非常適合作為Python機器學習的入門課程。
如果您沒有數據分析基礎,請直接關注日月光華的《Python數據分析從入門到機器學習》課程,在這門課程中詳細介紹了Python機器學習所需的numpy、pandas、matplotlib等基礎內容以及機器學習的相關算法。
本課程主要講解了以下經典機器學習算法:
(一)回歸算法
主要包括線性回歸和多項式回歸,同時我們使用回歸算法講解了機器學習的基礎和過擬合、欠擬合問題。
(二)聚類算法
主要講解了K-means聚類算法和DBSCAN聚類算法,并使用小麥數據集和房產成交數據做演示。
(三)分類算法
主要包含以下分類算法:
(四)自然語言處理
主要講解的自然語言處理的概念和方法,包含以下算法:
(五)推薦算法
主要講解協同過濾推薦,包含以下算法:
課程使用 MovieLens 電影評分數據集做了推薦算法的實戰(zhàn)演示。
1.對數據挖掘感興趣的同學
2.對機器學習感興趣的同學
3.對深度學習感興趣的同學
1. 本課程為視頻課程,共43節(jié)。
2. 在課程學習中,如有任何使用上的問題,請聯系客服微信號:w3cschool66
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