10天学会快速学习 机器学习建模

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2022-07-29 19:00:49
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课程课件+源码+讲义,请+V:dalao269 [星星眼][星星眼][星星眼] 数据分析师,除了要具备基本的数据思维和数据处理能力之外。最大的加分项就是建模能力。掌握建模能力不能只靠学习算法,算法是要以支持业务为基本目标的。本套视频除了介绍常用的机器学习模型,如线性回归、逻辑斯蒂回归、贝叶斯、决策树、集成学习等算法之外,还会带着大家去理解业务,并把建模的过程一步步整合下来。达到算法入门的水平。
课程课件+源码 请+V:python208
视频选集
(1/33)
自动连播
01 KNN算法原理
56:02
02 KNN参数选择及模型评价
22:00
03 评价模型之样本集拆分
01:00:03
04 模型评价之算法调参
38:30
05 分类模型效果展示
23:05
01 KNN算法原理回顾
01:03:53
02 年收入大于50K预测
01:06:51
01-线性回归原理、L1L2正则
19:43
02-L1和L2系数对比
30:58
03-人脸自动补全
01:03:53
04-逻辑斯提回归原理
01:04:46
05-梯度下降原理及应用
01:06:37
01 Logistic基本使用
13:01
02 手写数据集分类
23:27
03 Logistic回归与KNN对比
23:28
04 贝叶斯公式和贝叶斯分类器
01:03:27
05 朴素贝叶斯
34:27
06 朴素贝叶斯三种模型对比
25:04
01 性别预测-作业
01:01:07
02 高端程序员的养成策略
50:11
03 文本处理-垃圾短信识别
18:06
01 作业垃圾邮件识别
01:02:11
02 决策树-ID3算法
01:04:19
03 决策树基本使用和绘制
01:05:28
04 决策树分类、回归和多输出
45:34
05 集成学习基本理念
15:21
01 KMeans算法原理
26:48
02 Kmeans评价指标-轮廓系数
27:50
03 Kmeans常见问题
12:18
04 Kmeans应用举例
36:43
05 Bagging思想的决策树
21:53
01 特征工程1
01:12:46
02 特征工程2
01:21:36
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