深入学习《机器学习实战》 训练营

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通过17个实验任务学习《机器学习实战》的前三部分内容,利用 Python 实战所有最主流机器学习算法,机器学习工程师必备技能。课程有效期60天,在线实验中遇到的问题能够获得教师讨论区答疑。

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实验1
实验学习方法
实验2
k-近邻算法改进约会网站配对效果
实验3
k-近邻算法实现手写识别系统
实验4
决策树预测隐形眼镜类型
实验5
朴素贝叶斯过滤垃圾邮件
实验6
朴素贝叶斯分类器从个人广告中获取区域倾向
实验7
Logistic回归从疝气病症预测病马的死亡率
实验8
支持向量机优化手写识别系统
实验9
在一个难数据集上应用AdaBoost
实验10
回归预测乐高玩具套装的价格
实验11
树回归与标准回归的比较
实验12
使用Python Tkinter库创建GUI
实验13
K-均值对地图上的点进行聚类
实验14
Apriori算法发现国会投票中的模式
实验15
Apriori算法发现毒蘑菇的相似特征
实验16
FP-growth算法在Twitter源中发现一些共现词
实验17
FP-growth算法从新闻网站点击流中挖掘
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