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：
& d5 l; M# |, M  w! K1. 用最快地办法入门机器学习
! N2 i0 W2 S$ \8 k( V5 P  F2. 用最简单方式轻松掌握Sikit-Learn机器学习库

1 Y! v6 Z* R1 V# O$ l课程目录：
3 t+ P$ F, `' D  W" M1、01-人工智能概述
) k7 a4 `" n- w5 O2、02-什么是机器学习
3、03-机器学习算法分类
* v+ l* i6 p9 \4 m4、04-机器学习开发流程
1 x2 ~, A  N/ |! _2 l' {4 v( g3 j! T5、05-学习框架和资料介绍
3 {, [* F/ @$ N1 x% z- T/ F6、06-可用数据集
6 i, v) {( E5 V7、07-sklearn数据集使用
( E: C6 ~) p- p7 M+ u  i( ?# t4 p& {8、08-字典特征抽取
. [* P4 W/ N/ c9、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
7 b) P+ }2 t+ B- ?2 F- Z) O' J8 f2 O" @12、12-数据预处理-归一化
13、13-数据预处理-标准化
14、14-什么是降维
0 r4 }) q" h* y3 {' v9 B15、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
18、18-总结
% S* E5 H% G$ B" G2 u! ?  `+ m# b19、01-上节回顾
20、02-转换器与预估器
21、03-KNN算法
22、04-模型选择与调优
& D3 l/ k7 i8 D23、05-Facebook案例流程分析
24、06-Facebook案例代码实现
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
; s4 z6 }0 p' F" V27、09-认识决策树
! A$ G1 ?# y- r3 n28、10-决策树算法对鸢尾花分类
4 t  d- I% n2 o2 r( [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
" q0 `3 T0 s0 e1 d  [31、13-随机森林
% o' w3 x; F. F. B' U8 Q32、14-总结
! P' G  N. \! s4 l9 L' w33、01-上节回顾.
34、02-线性模型
35、03-损失函数
1 X$ X  O' E# b8 }) P, S36、04-优化方法1-正规方程
37、05-优化方法2-梯度下降
% {" \4 R  V7 q% g1 ]8 q# g( R38、06-正规方程与梯度下降对比
39、07-梯度下降优化器
0 R; w5 i2 @7 t, {40、08-过拟合与欠拟合
8 v4 B. k' e  R41、09-岭回归
8 J% ?7 k8 U0 \42、10-逻辑回归原理
( t6 F# D! B# u7 l, ^43、11-逻辑回归对癌症分类
/ M5 u% u. H; t6 O# @44、12-精确率、召回率、F1-score
45、13-ROC曲线与AUC指标
( u) `, w3 u: `46、14-模型保存与加载
: Q0 I+ B6 K- |- h; L/ d( V47、15-KMeans算法原理
- S% Q/ O3 n9 k$ H/ R' U( u4 T48、16-聚类的模型评估
49、17-总结
$ {7 H' {9 |5 Q/ |8 [

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续杯啤酒

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