黑马程序员 - Python3天快速入门机器学习项目（完整资料）

冰点也疯狂

课程亮点：
1. 用最快地办法入门机器学习
2. 用最简单方式轻松掌握Sikit-Learn机器学习库
' P$ k5 N  T. U3 G) E* U
2 z& h' a+ F; e, I/ J课程目录：
' [9 F* e0 J/ k4 _4 T; c1、01-人工智能概述
2、02-什么是机器学习
! p/ ^. o! p/ C/ n, ^, P7 r3、03-机器学习算法分类
' U0 q+ E1 `3 O' d; V4、04-机器学习开发流程
5 j# Y  j* N0 X- J5、05-学习框架和资料介绍
6、06-可用数据集
7、07-sklearn数据集使用
8、08-字典特征抽取
8 \: [) \7 p" o9、09-文本特征抽取CountVectorizer
10、10-中文文本特征抽取
7 f* [, c6 J) M& h2 ]11、11-文本特征抽取TfidfVevtorizer
12、12-数据预处理-归一化
" h" }6 ?. O! v4 r9 N13、13-数据预处理-标准化
14、14-什么是降维
) D4 B# }) Z4 ?5 V7 f9 V. x0 x15、15-删除低方差特征与相关系数
16、16-主成分分析
17、17-instacart降维案例
& g% h( y* t+ }5 o# M- a18、18-总结
19、01-上节回顾
20、02-转换器与预估器
' A  `" `) L0 _" U$ d# N21、03-KNN算法
22、04-模型选择与调优
23、05-Facebook案例流程分析
24、06-Facebook案例代码实现
& f, e; k, r/ u5 m: j; \25、07-朴素贝叶斯算法原理
26、08-朴素贝叶斯算法对文本分类
8 m& C  Z& D: }% q27、09-认识决策树
28、10-决策树算法对鸢尾花分类
29、11-泰坦尼克号乘客分类案例流程分析
30、12-泰坦尼克号案例代码实现
31、13-随机森林
32、14-总结
33、01-上节回顾.
* x8 e) I  P8 b8 |0 o1 J34、02-线性模型
35、03-损失函数
36、04-优化方法1-正规方程
37、05-优化方法2-梯度下降
+ _) ]* k& u5 I3 M8 k38、06-正规方程与梯度下降对比
39、07-梯度下降优化器
40、08-过拟合与欠拟合
41、09-岭回归
% i; @- h5 [1 a/ X$ U: s+ e+ I42、10-逻辑回归原理
43、11-逻辑回归对癌症分类
44、12-精确率、召回率、F1-score
45、13-ROC曲线与AUC指标
46、14-模型保存与加载
. Z! a( k: P* Y8 |, |0 K* f7 N* i% B47、15-KMeans算法原理
48、16-聚类的模型评估
49、17-总结

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leecdleecd

thanks for sharing.

续杯啤酒

感谢楼主分享优质内容，希望继续努力！