简介
机器学习概述
常见机器学习算法
近朱者赤近墨者黑-kNN
最简单的回归算法-线性回归
使用回归的思想进行分类-逻辑回归
最接近人类思维的算法-决策树
群众的力量是伟大的-随机森林
物以类聚人以群分-kMeans
以距离为尺-AGNES
模型评估指标
分类性能评估指标
回归性能评估指标
聚类性能评估指标
使用sklearn进行机器学习
综合实战案例
泰坦尼克生还预测
简介
探索性数据分析(EDA)
特征工程
构建模型进行预测
调参
使用强化学习玩乒乓球游戏
什么是强化学习
Policy Gradient原理
使用Policy Gradient玩乒乓球游戏
实训推荐
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常见机器学习算法
本章主要介绍一些常见的机器学习算法(模型)的原理,理解模型的原理对于以后使用一些机器学习库实现业务功能时是有好处的。
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