scikit-learn 机器学习基础课程

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scikit-learn 是使用 Python 开发机器学习过程中最基础、最实用和最知名的工具之一。本课程将了解机器学习基本概念,熟悉机器学习中常用的算法,并使用 scikit-learn 进行实战应用。

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
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
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
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
实验5
K-Means 数据聚类应用
知识点: 1.非监督学习 2.KMeans聚类
实验6
PCA 主成分分析应用
知识点: 1.主成分分析 2.PCA降维
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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