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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模型评估指标
本章主要介绍分类,回归以及聚类时常用的模型性能评估指标。
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