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：
4 `6 E; ]/ Z9 u0 \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

课程目录：
1、01-人工智能概述
) a8 }) `: h' W( P2、02-什么是机器学习
! F) n3 `) E$ q7 m, l3、03-机器学习算法分类
# O! X& {1 j% u' q3 o1 Q" v4 z4、04-机器学习开发流程
5、05-学习框架和资料介绍
) H3 o+ f1 h7 C; q" T' K6 J3 G6、06-可用数据集
+ u0 r0 _7 @3 b+ N7、07-sklearn数据集使用
8、08-字典特征抽取
9、09-文本特征抽取CountVectorizer
10、10-中文文本特征抽取
11、11-文本特征抽取TfidfVevtorizer
12、12-数据预处理-归一化
7 N6 P7 g* f. |) `% G13、13-数据预处理-标准化
  {0 `0 c. L, X9 W14、14-什么是降维
' V. _" i" s- B2 f, f15、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
8 T/ \, Y+ e2 r# m18、18-总结
19、01-上节回顾
5 B6 }# U# R; g8 @20、02-转换器与预估器
! z2 c4 p( K+ g) V: F% M9 @3 L21、03-KNN算法
% |, z5 K$ Y: X3 `22、04-模型选择与调优
/ ]0 V8 a8 w1 f23、05-Facebook案例流程分析
24、06-Facebook案例代码实现
( K/ l/ e" y" K: O- L( v25、07-朴素贝叶斯算法原理
& N4 G% m/ A6 {1 V26、08-朴素贝叶斯算法对文本分类
27、09-认识决策树
28、10-决策树算法对鸢尾花分类
% `7 ]& c  O# J9 l  Z( p7 i& Q0 J5 F29、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
" b8 I( F: [1 R7 N) i8 b7 z31、13-随机森林
  v# E! `6 k& F% T9 O& F5 w7 \32、14-总结
4 g2 W% L; s! a4 |" @33、01-上节回顾.
34、02-线性模型
$ i% V& k) E9 T& k4 J+ w35、03-损失函数
36、04-优化方法1-正规方程
5 t3 Z. P9 K  D1 R; F; w37、05-优化方法2-梯度下降
/ J8 o+ E$ Y( l9 G38、06-正规方程与梯度下降对比
39、07-梯度下降优化器
) H+ g: g7 W8 {% U* k40、08-过拟合与欠拟合
41、09-岭回归
42、10-逻辑回归原理
43、11-逻辑回归对癌症分类
% m( }: L3 i9 K% {. ?7 h44、12-精确率、召回率、F1-score
45、13-ROC曲线与AUC指标
- @+ U; P3 n5 d6 s% `8 j' [46、14-模型保存与加载
2 C5 T' I! S. ~% \5 L47、15-KMeans算法原理
48、16-聚类的模型评估
49、17-总结

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续杯啤酒

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