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：
3 S# y8 S  E  ?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

2 M! Y! F# e' F( w( u' U) ~* P课程目录：
1、01-人工智能概述
5 j) l% R8 M+ P4 I8 r, D2、02-什么是机器学习
" X5 w+ ]; x/ I% K8 D6 R3、03-机器学习算法分类
" u2 ~) A) r* A" D( Q4 K4、04-机器学习开发流程
5、05-学习框架和资料介绍
6、06-可用数据集
; K4 u, h+ T! v1 F" k5 P3 V. Y7、07-sklearn数据集使用
8、08-字典特征抽取
9、09-文本特征抽取CountVectorizer
# z1 {1 z% o0 H( h10、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
13、13-数据预处理-标准化
- F0 T0 U: P0 T! p" d6 u' w14、14-什么是降维
15、15-删除低方差特征与相关系数
" b4 x/ b2 z7 C* C16、16-主成分分析
! L: X3 H7 d! M% v' b2 f; a17、17-instacart降维案例
- t5 L2 t; h1 H- i9 [18、18-总结
19、01-上节回顾
20、02-转换器与预估器
' F  j: n; P4 b: v- d8 `21、03-KNN算法
2 I2 ~3 E. C$ C8 N4 b" N- I; z$ J22、04-模型选择与调优
23、05-Facebook案例流程分析
1 x4 V3 b! \! H" @& {7 o; V24、06-Facebook案例代码实现
25、07-朴素贝叶斯算法原理
6 W" ]$ e, l3 m, H2 P$ I26、08-朴素贝叶斯算法对文本分类
$ L6 E- q  P" Z9 C8 f$ U+ ~27、09-认识决策树
) O2 t8 z6 |& V2 m! Y+ h6 w+ |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
  z  o9 d5 z- w0 d( u: k7 S30、12-泰坦尼克号案例代码实现
31、13-随机森林
8 j" ~4 g( @2 G. G. Q( N32、14-总结
33、01-上节回顾.
34、02-线性模型
35、03-损失函数
36、04-优化方法1-正规方程
/ T% d3 n# l/ {37、05-优化方法2-梯度下降
38、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
3 G. a- ]* P' d+ G( r7 l4 y41、09-岭回归
% p7 J1 _' p8 |  \. Y( r( A8 l3 \3 X42、10-逻辑回归原理
3 s! E) v3 O8 ?; r+ j) j! }  A1 `43、11-逻辑回归对癌症分类
+ t5 e9 Z0 v& F, z: \0 N44、12-精确率、召回率、F1-score
45、13-ROC曲线与AUC指标
1 I$ W% j7 E; m2 K46、14-模型保存与加载
47、15-KMeans算法原理
48、16-聚类的模型评估
! l" X: @" \# L* |49、17-总结

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续杯啤酒

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