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分类: 数据学院 人工智能

发布: 2019-03-17 19:04:23

更新: 2019-03-17 19:04:23

难度: 入门

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Python 机器学习教程
第1课 机器学习概论
第2课 线性回归与Logistic。案例:电子商务业绩预测
第3课 岭回归,Lasso,变量选择技术。从一团乱麻中识别有用维度的技巧
第4课 降维技术。案例:业绩综合指标设计 
第5课 线性分类器,Knn算法,朴素贝叶斯分类器,文本挖掘 
第6课 决策树,组合提升算法,bagging和adaboost,随机森林。
第7课 支持向量机,为什么能理解SVM的人凤毛麟角? 
第8课 人工神经网络,单层感知器,线性神经网络,BP神经网络
第9课 通用逼近器径向基函数神经网络
第10课 概率神经网络和信念贝叶斯分类器、以及 聚类算法
第11课 聚类,孤立点判别。推荐系统,自动品酒器,作弊识别,社会系统团体识别

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