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机器学习开放基础课程
23774人学过 1989次评价 难度:初级 综合评分: 9.4
免费
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机器学习开放基础课程是实验楼经由 Open Machine Learning Course 授权并制作的机器学习免费基础实战课。主要讲解机器学习常用的分类算法和回归算法,以及常用的数据预处理技巧。
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你将学到
Pandas 数据预处理
决策树
K-近邻
随机森林
线性回归
逻辑回归
特征工程
主成分分析
梯度下降法
时间序列数据处理
课程介绍

机器学习开放基础课程是蓝桥云课经由 Open Machine Learning Course 授权并制作的机器学习免费基础实战课。主要讲解机器学习常用的分类算法和回归算法,以及常用的数据预处理技巧。

我们在原英文课程提供的内容和代码基础上进行了编译,并不局限于简单的翻译。特别地,我们针对部分代码和内容进行增删,添加了更多的讲解和注释性内容,内容也更易于国内用户理解。另外,课程适配了蓝桥云课提供的线上 Notebook 实验环境,让你可以随时随地开始学习。该课程适合于对机器学习感兴趣的用户,但需要具备基础的 Python 编程能力和数学水平。

实验任务

  • 使用 Pandas 进行数据探索
  • 使用 Pandas 进行数据可视化
  • 学习决策树算法的基本原理,并动手实现
  • 学习 K-近邻算法基本原理,并动手实现
  • 使用交叉验证完成模型选择
  • 学习线性回归于逻辑回归数学原理,并使用 sklearn 实现
  • 学习集成算法思想,并使用 sklearn 实现
  • 学习常用聚类方法,并使用 sklearn 实现
  • 学习常用的时间序列数据处理方法,并动手实现

先学知识

课程难度

  • 本课程难度为中等偏上。

面向用户

  • 本课程主要讲解机器学习常见算法,整体难度中等偏上,该课程适合于对机器学习感兴趣且数学相对较好的用户。
课程老师
实验评论 (1989)
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