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入门机器学习—人工智能必学基础课(三)
信息科技
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2020-10-15
52集
KNN算法总结
交叉验证、网格搜索概念介绍
交叉验证、网格搜索案例实现
案例-Facebook位置预测流程分析
案例-Facebook位置预测代码实现1
案例-Facebook位置预测代码实现2
线性回归简介
初始线性回归api
数学:求导
线性回归中损失函数的介绍
使用正规方程对损失函数进行优化
使用梯度下降法对损失函数进行优化
梯度下降法方法介绍
线性回归api再介绍
波士顿房价预测案例
欠拟合和过拟合的介绍
正则化线性模型
岭回归介绍
模型保存和加载
逻辑回归介绍
逻辑回归api介绍
肿瘤预测案例
分类评估方法介绍
roc曲线绘制过程
决策树算法简介
熵的介绍
信息增益的介绍
信息增益率的介绍
基尼指数的介绍
决策树划分原理小结
cart剪枝介绍
字典特征提取
英文文本特征提取
中文文本特征提取
tfidf内容讲解
决策树算法api介绍
泰坦尼克号乘客生存预测
树木可视化操作
集成学习简介
bagging和随机森林概念介绍
随机森林api实现
boosting概念介绍
GBDT内容介绍
聚类算法介绍
.聚类算法api初步实现
聚类算法实现流程
模型评估
算法优化介绍
特征降维内容介绍
pca降维介绍
用户对物品类别的喜好细分案例
算法选择指导
长期致力于解决工作者数据获取痛点、助力工作者执行决策 结合个人提升和组织管理能力,全面助力行业效能发展
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