黑马程序员3天快速入门python机器学习

发布时间：2024-11-18

发布者：

桃之夭夭

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资源介绍

《黑马程序员3天快速入门yh机器学习》是一套专为初学者设计的入门课程，涵盖了机器学习的基础知识和常用算法。课程内容从人工智能概述开始，逐步深入讲解机器学习的概念、算法分类、以及开发流程。视频教程详细讲解了KMa算法原理、模型保存与加载、聚类模型评估、优化方法如梯度下降和正规方程、过拟合与欠拟合问题、逻辑回归、岭回归、决策树、随机森林、损失函数、降维技术、数据预处理、文本特征抽取、以及kar数据集的使用等。通过泰坦尼克号乘客分类和Fabk案例的实际操作，让您学会如何应用机器学习解决实际问题。这套课程适合想要快速掌握Pyh机器学习基础的学习者。

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资源投诉

黑马程序员3天快速入门python机器学习1.85 GB

47 5-KMeans算法原理.mp438.83 MB

46 4-模型保存与加载.mp415.90 MB

48 6-聚类的模型评估.mp424.22 MB

49 7-总结.mp429.44 MB

37 05-优化方法2-梯度下降.mp469.28 MB

39 07-梯度下降优化器.mp48.60 MB

38 06-正规方程与梯度下降对比.mp442.80 MB

40 08-过拟合与欠拟合.mp438.21 MB

43 -逻辑回归对癌症分类.mp440.06 MB

42 0-逻辑回归原理.mp466.59 MB

4 09-岭回归.mp434.88 MB

44 2-精确率召回率 F-score.mp443.37 MB

45 3-ROC曲线与AUC指标.mp439.51 MB

27 09-认识决策树.mp419.79 MB

29 -泰坦尼克号乘客分类案例流程分析.mp416.16 MB

30 2-泰坦尼克号案例代码实现.mp439.08 MB

28 0-决策树算法对鸢尾花分类.mp4109.71 MB

32 4-总结.mp420.26 MB

33 0-上节回顾.mp418.36 MB

3 3-随机森林.mp449.57 MB

35 03-损失函数.mp419.86 MB

36 04-优化方法-正规方程.mp418.79 MB

34 02-线性模型.mp444.03 MB

7 7-instacart降维案例.mp452.11 MB

8 8-总结.mp431.15 MB

2 03-KNN算法.mp473.88 MB

9 0-上节回顾.mp423.32 MB

20 02-转换器与预估器.mp427.56 MB

23 05-Facebook案例流程分析.mp429.69 MB

22 04-模型选择与调优.mp447.54 MB

24 06-Facebook案例代码实现.mp459.44 MB

26 08-朴素贝叶斯算法对文本分类.mp463.30 MB

25 07-朴素贝叶斯算法原理.mp464.46 MB

08 08-字典特征抽取.mp479.63 MB

09 09-文本特征抽取CountVectorizer.mp435.48 MB

0 0-中文文本特征抽取.mp436.58 MB

-文本特征抽取TfidfVevtorizer.mp447.56 MB

4 4-什么是降维.mp413.68 MB

2 2-数据预处理-归一化.mp447.57 MB

3 3-数据预处理-标准化.mp421.56 MB

6 6-主成分分析.mp424.87 MB

5 5-删除低方差特征与相关系数.mp474.81 MB

0 0-人工智能概述.mp434.97 MB

02 02-什么是机器学习.mp420.09 MB

03 03-机器学习算法分类.mp415.60 MB

05 05-学习框架和资料介绍.mp430.85 MB

07 07-sklearn数据集使用.mp459.92 MB

06 06-可用数据集.mp427.67 MB

04 04-机器学习开发流程.mp47.50 MB

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