塞班岛娱乐-业界公认的最权威网站,欢迎光临!

塞班岛娱乐_塞班岛娱乐平台_塞班岛娱乐官网

机器学习入门回归算法如何得出最优解

时间:2018-03-11 22:57来源:王玉良 作者:冷枫 点击:
【No133】 2017年数据分析与机器练习实战到典范案例全套高清视频教程(基于Python3.5thonair conditionersonda4.2)15G 举荐理由: 2017年最新录制,机器学习入门。运用的Python3.5,事实上机器学习
【No133】 2017年数据分析与机器练习实战到典范案例全套高清视频教程(基于Python3.5thonair conditionersonda4.2)15G
举荐理由:
2017年最新录制,机器学习入门。运用的Python3.5,事实上机器学习入门。课程共15.6G容量,对比一下机器学习入门。从数据分析到机器练习,课程体系完好非拼凑。相比看机器学习入门。附讲义、代码与预习原料,机器学习入门。配套完全,高清不加密,学习机器学习入门。音质好,其实机器学习入门。暴风影音,你知道如何。QQ影音测试。机器学习入门。
课程亮点:看看得出。
1—从安置到运用,符合入门小白。你看最优。
2—独一运用Python3.5来教机器练习的。听说学习。
3—课程非东拼西凑,从安置到NumpyPas well as well as well asas well as基础库的运用从来从数据分析讲到机器练习-体系完好。对于机器学习入门回归算法如何得出最优解。
课程先容:
运用数据范围最支流言语Python及其分析与建模库作为中心武器。机器学习入门。对付机器练习典范算法给出完好的原理推导并基于实例实行疏解,听说机器学习入门。基于案例演示如何应用机器练习算法解决现实题目。入门。
课程特征:想知道机器学习入门。
1. 平凡易懂,学会机器。急速入门
对机器练习典范算法贯串数学推导实行现象说明注解,算法。实例演示。
2. Python主导,你看机器学习入门。适用高效
运用数据范围最支流言语Python及其分析与建模库作为课程中心工具。机器学习入门回归算法如何得出最优解。
3. 案例为师,实战护航
基于确实数据集,机器学习入门。从零起先贯串Python工具与机器练习算法完成整个案例实战。
4. 赓续更新,对比一下机器学习入门。与日俱增
Python数据分析与机器练习课程会援救更新上去,慢慢参加更多算法与案例。机器学习入门。
符合人群:
数据分析-机器练习-数据发现范围讨论者。事实上回归。Python言语运用者。
课程原则:看着机器学习入门。
第一阶段:机器学习入门。2017年最新python数据分析与机器练习实战视频与配套原料 178课
第二阶段:2017年最新Python数据分析与机器练习典范案例与配套原料 48课
课程目录:
第一阶段:
01.课程先容(主题与原则)
02.机器练习概述
03.运用Anair conditionersonda安置python环境
04.课程数据,代码,PPT(在参考原料界面)
05.迷信计算库Numpy
06.Numpy基础结构
07.Numpy矩阵基础
08.Numpy常用函数
09.矩阵常用操作
10.不同复制操作对照
11.Pas well as well as well asas well as数据读取
12.Pas well as well as well asas well as索引与计算
13.Pas well as well as well asas well as数据预措置实例
14.Pas well as well as well asas well as常用预措置法子
15.Pas well as well as well asas well as自定义函数
16.Series结构
17.折线图绘制
18.子图操作
19.条形图与散点图
20.柱形图与盒图
21.细节设置
22.Seaestabdominhas exerciseslished简介
23.具体布局气势气魄设置
24.气势气魄细节设置
25.调色板
26.调色板
27.调色板脸色设置
28.单变量分析绘图
29.回归分析绘图
30.多变量分析绘图
31.分类属性绘图
32.F_ webtgrid运用法子
33.F_ webtgrid绘制多变量
34.热度图绘制
35.回归算法综述
36.回归误差原理推导
37.回归算法如何得出最优解
38.基于公式推导完成简易线性回归
39.逻辑回归与梯度消沉
40.运用梯度消沉求解回归题目
41.决策树算法综述
42.决策树熵原理
43.决策树布局实例
44.信息增益原理
45.信息增益率的作用
46.决策树剪枝政策
47.随机森林模型
48.决策树参数详解
49.贝叶斯算法概述
50.贝叶斯推导实例
51.贝叶斯拼写纠错实例
52.渣滓邮件过滤实例
53.贝叶斯杀青拼写查验器
54.援救向量机要解决的题目
55.援救向量机倾向函数
56.援救向量机倾向函数求解
57.援救向量机求解实例
58.援救向量机软隔绝题目
59.援救向量核变换
60.SMO算法求解援救向量机
61.初识神经网络
62.计算机视觉所面临的挑衅
63.K近邻尝试图像分类
64.超参数的作用
65.线性分类原理
66.神经网络-丧失函数
67.神经网络-正则化科罚项
68.神经网络-softmax分类器
69.神经网络-最优化现象解读
70.神经网络-梯度消沉细节题目
71.神经网络-反向宣传
72.神经网络架构
73.神经网络实例演示
74.神经网络过拟合解决计划
75.感受神经网络的巨大
76.集成算法思想
77.xgpromote基础原理
78.xgpromote倾向函数推导
79.xgpromote求解实例
80.xgpromote安置
81.xgpromote实战演示
82.Adinterestomote算法概述
83.天然言语措置与深度练习加微信ff
84.言语模型
85.-N-gri am模型
86.词向量
87.神经网络模型
88.Hierfoot postureichas.Softmax
89.CBOW模型实例
90.CBOW求解倾向
91.梯度高涨求解
92.负采样模型
93.无监视聚类题目
94.聚类完结与离群点分析
95.K-methons聚类案例对NBA球员实行评价
96.运用Kmethons实行图像紧缩
97.K近邻算法原理
98.K近邻算法代码杀青
99.PCA基础原理
100.PCA实例
101.SVD奇妙值分析原理
102.SVD举荐体例应用实例
103.运用python库分析汽车油耗效率
104.运用scikit-learn库建立回归模型
105.运用逻辑回归革新模型效果
106..模型效果权衡准则
107.ROC目标与测试集的价值
108.交织考证
109.多类别题目
110.Koquite possibly be.Brython生活生计数据读取与简介
111.特征数据可视化显示
112.数据预措置
113.运用Scikit-learn建立模型
114.船员数据分析
115.数据预措置
116.运用回归算法实行预测
117.运用随机森林革新模型
118.随机森林特征主要性分析
119.案例背景和倾向
120.样本不平衡解决计划
121.下采样政策
122.交织考证
123.模型评价法子
124.正则化科罚
125.逻辑回归模型
126.混同矩阵
127.逻辑回归阈值对完结的影响
128.SMOTE样本生成政策
129.文本分析与关键词提取
130.近似度计算
131.音讯数据与职责简介
132.TF-IDF关键词提取
133.LDA建模
134.基于贝叶斯算法实行音讯分类
135.章节简介
136.Pas well as well as well asas well as生成时期序列
137.Pas well as well as well asas well as数据重采样
138.Pas well as well as well asas well as滑动窗口
139.数据安定性与差分法
140.ARIMA模型
141.相关函数评价法子
142.建立ARIMA模型
143.参数采选
144.股票预测案例
145.运用tsfresh库实行分类职责
146.维基百科词条EDA
147.运用Gensim库布局词向量
148.维基百科中文数据措置
149.Gensim布局word2vec模型
150.测试模型近似度完结
151.数据清洗过滤无用特征
152.数据预措置
153.得到最大成本的条件与做法
154.预测完结并解决样本不平衡题目
155.数据背景先容
156.数据预措置
157.尝试多种分类器效果
158.完结权衡目标的意义
159.应用阈值得出完结
160.形式简介
161.数据背景先容
162.数据读取与预措置
163.数据切分模块
164.缺失值可视化分析
165.特征可视化显示
166.多特征之间联系分析
167.报表可视化分析
168.红牌和肤色的联系
169.数据背景简介
170.数据切片分析
171.单变量分析
172.峰度与偏度
173.数据对数变换
174.数据分析维度
175.变量联系可视化显示
176.建立特征工程
177.特征数据预措置
178.应用聚类算法得出特地IP点
第二阶段:
01.课程简介
02.课程数据,代码下载
03.运用Anair conditionersonda搭建python环境
04.Koquite possibly be.Brython生活生计数据读取与简介
05.特征数据可视化显示
06.数据预措置
07.运用scikit-learn建立分类模型
08.数据简介及面临的挑衅
09.数据不平衡题目解决计划
10.逻辑回归实行分类预测
11.运用阈值来权衡预测准则
12.运用数据生成政策
13.数据简介与特征化显示
14.不同特征的漫衍规则
15.决策树模型参数详解
16.决策树中参数的采选
17.将建立好决策树可视化显示进去
18.船员数据分析
19.数据预措置
20.运用回归算法实行预测
21.运用随机森林革新模型
22.随机森林特征主要性分析
23.级联模型原理
24.数据预措置与热度图
25.二阶段输出特征制造
26.运用级联模型实行预测
27.数据简介与特征预措置
28.员工不同属性目标对完结的影响
29.数据预措置
30.建立预测模型
31.基于聚类模型的分析
32.tensorflow框架的安置
33.神经网络模型概述
34.运用tensorflow设定基础参数
35.卷积神经网络模型
36.建立完好的神经网络模型
37.熬炼神经网络模型
38.PCA原理简介
39.数据预措置
40.协方差分析
41.运用PCA实行降维
42.数据简介与故事背景
43.基于词频的特征提取
44.革新特征采选法子
45.数据清洗
46.数据预措置
47.盈利法子和模型评价
48.预测完结
下载地址: (责任编辑:admin)
顶一下
(0)
0%
踩一下
(0)
0%
------分隔线----------------------------
发表评论
请自觉遵守互联网相关的政策法规,严禁发布色情、暴力、反动的言论。
评价:
表情:
用户名: 验证码:点击我更换图片
最新评论 进入详细评论页>>
推荐内容