scikit-learn 机器学习基础入门

会员

976 人学过 162 人关注作者: huhuhang

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。

你将学到的

课程内容

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

课程教师

huhuhang 共发布过 65 门课程