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课程介绍
只需一门课同时解决机器学习基础与案例实战问题!
课程内容:
第1章： 机器学习基础
第2章： sklearn机器学习秒速上手
第3章： 算法大观园-监督学习
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线性回归: 单变量，多变量线性回归/ 通用线性回归/ 正则化：Ridge,LASSO
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基于树的算法: 决策树/随机森林
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支持向量机SVM: 线性支持向量机/ kernel trick
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K nearest neighbors
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人工神经网络 ANN
第4章： 模型评估
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分类模型评估
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回归模型评估
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Cross Validation
第5章： 算法大观园-无监督学习
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聚类 Clustering:k means
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主成分分析 PCA
第6章： 模型优化
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feature engineering
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parameter/hyperparameter调优
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pipeline
第7章： 案例实战
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泰坦尼克生还数据分类
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沃尔玛的顾客购物路线优化
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员工离职风险？
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新开一家饭店，未来它的营业收入会是多少？
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P2P 贷款？
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加州的房价
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Customer Segmentation
本课程不提供答疑！
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