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：
$ x& M/ w/ X! @1 n( `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

8 Q- I: H( W/ N0 X+ H4 m/ _, O) r课程目录：
+ e$ g2 K2 ^1 f, a7 N( l8 i, F1、01-人工智能概述
2、02-什么是机器学习
3、03-机器学习算法分类
* v" Y2 S; b# l0 g4、04-机器学习开发流程
2 L) @; b- Y& l6 _5、05-学习框架和资料介绍
6、06-可用数据集
: ~8 Y# a( C6 z: d7、07-sklearn数据集使用
+ ]4 Y' _/ k% q7 f8、08-字典特征抽取
% _1 ]3 `2 T* j8 X9、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
13、13-数据预处理-标准化
14、14-什么是降维
15、15-删除低方差特征与相关系数
" W, _8 U' ]% j3 j6 x16、16-主成分分析
17、17-instacart降维案例
18、18-总结
19、01-上节回顾
# v$ {! Q) O& V0 P20、02-转换器与预估器
21、03-KNN算法
22、04-模型选择与调优
9 S' C) s, f# i7 L8 V23、05-Facebook案例流程分析
24、06-Facebook案例代码实现
1 |3 i( u' t4 b# U. |  c; r" B25、07-朴素贝叶斯算法原理
% C3 G+ j: c( N8 E, P/ z& P0 \/ K26、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
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
: D# P+ {& N! V: l2 e- d* I: j32、14-总结
33、01-上节回顾.
; q! q, \2 |+ @  ]1 r3 g34、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
5 T" a# s$ b( @+ g- A38、06-正规方程与梯度下降对比
39、07-梯度下降优化器
! p6 i1 F' Y: g- o) ~$ K40、08-过拟合与欠拟合
0 X  \2 p' V7 v( `: W! p6 N: J9 `41、09-岭回归
42、10-逻辑回归原理
43、11-逻辑回归对癌症分类
) m8 h. X7 \  R8 t" Z8 {: E% b& b; A44、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
# `: X! U; f( h! O6 ?4 N3 a47、15-KMeans算法原理
. @+ F+ P7 Y, \48、16-聚类的模型评估
49、17-总结
# n9 i. Z, C, b9 ]" g, m3 s8 q# g" W

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续杯啤酒

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