课程内容
  共7个章节
lab-classic 实验 1 机器学习和 scikit-learn 介绍

知识点: 1.监督学习概念 2.非监督学习概念 3.机器学习算法 4.scikitlearn工具

lab-classic 实验 2 线性回归和感知机分类

知识点: 1.线性回归模型 2.感知机分类模型

lab-classic 实验 3 支持向量机分类预测

知识点: 1.理论基础 2.线性分类 3.非线性分类

lab-classic 实验 4 监督学习算法对比评估

知识点: 1.常用监督学习方法 2.常用算法对比评估

lab-classic 实验 5 K-Means 数据聚类应用

知识点: 1.非监督学习 2.KMeans聚类

lab-classic 实验 6 PCA 主成分分析应用

知识点: 1.主成分分析 2.PCA降维

lab-classic 实验 7 聚类学习算法对比评估

知识点: 1.常用聚类算法 2.聚类算法对比

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