課程大綱：

scikit-learn 機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)入門(mén)培訓(xùn)

1 線(xiàn)性回歸

2 支持向量機(jī)

3 主成分分析

4 感知機(jī)

5 監(jiān)督學(xué)習(xí)算法

6 聚類(lèi)算法評(píng)估

1
機(jī)器學(xué)習(xí)和 scikit-learn 介紹

1.監(jiān)督學(xué)習(xí)概念

2.非監(jiān)督學(xué)習(xí)概念

3.機(jī)器學(xué)習(xí)算法

4.scikitlearn工具

2
線(xiàn)性回歸和感知機(jī)分類(lèi)

1.線(xiàn)性回歸模型

2.感知機(jī)分類(lèi)模型

3
支持向量機(jī)分類(lèi)預(yù)測(cè)

1.理論基礎(chǔ)

2.線(xiàn)性分類(lèi)

3.非線(xiàn)性分類(lèi)

4
監(jiān)督學(xué)習(xí)算法對(duì)比評(píng)估

1.常用監(jiān)督學(xué)習(xí)方法

2.常用算法對(duì)比評(píng)估

5
K-Means 數(shù)據(jù)聚類(lèi)應(yīng)用

1.非監(jiān)督學(xué)習(xí)

2.KMeans聚類(lèi)

6
PCA 主成分分析應(yīng)用

1.主成分分析

2.PCA降維

7
聚類(lèi)學(xué)習(xí)算法對(duì)比評(píng)估

1.常用聚類(lèi)算法

2.聚類(lèi)算法對(duì)比