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菜菜机器学习,浅显易懂,轻松入门

时间:2024-12-26阅读数:10

1. CDA网校课程: 课程称号:菜菜的机器学习sklearn讲堂 课程内容:十一周的课程,包含sklearn中的干流算法,数据处理,参数调整,算法完善和成果调用。课程旨在协助学员深化了解算法原理,并经过实战事例提高技术。

2. 哔哩哔哩课程: 课程称号:菜菜的机器学习sklearn讲堂 课程内容:包含62条视频,内容包含朴素贝叶斯、概率论根底等。 课程称号:菜菜的机器学习秋季实战班2024 课程内容:10条视频,内容包含机器学习基本概念与建模流程等。 课程称号:经典机器学习 决策树 课程内容:7条视频,介绍决策树及其参数等。

3. CSDN博客资源: 资源称号:菜菜的机器学习sklearn讲堂学习笔记 课件 资源内容:供给详细的课程笔记和课件,合适初学者和期望深化了解机器学习的中级学习者。

4. 网易讲堂: 课程称号:菜菜的机器学习sklearn讲堂 课程内容:包含机器学习中的多个重要常识点,合适初学者和期望深化了解机器学习的中级学习者。

5. 新浪博客: 资源称号:菜菜机器学习sklearn(完好版) 资源内容:供给完好的sklearn课程资源,协助学员深化了解算法原理,并经过实战事例提高技术。

这些资源能够协助你体系地学习机器学习,特别是经过sklearn库进行实践。假如你有更多详细的需求或问题,能够拜访上述链接获取详细信息。

菜菜机器学习:浅显易懂,轻松入门

一、课程概述

菜菜机器学习课程由CDA数据分析师和菜菜TsaiTsai主讲,旨在协助学员从零根底开端,逐渐把握机器学习的基本概念、算法原理和实践运用。课程内容丰厚,包含了机器学习的各个方面,包含但不限于:

机器学习基本概念与建模流程

矩阵运算根底、矩阵求导与最小二乘法

线性回归的手动完成

变量相关性根底理论

数据生成器与Python模块编写

二、课程特色

菜菜机器学习课程具有以下特色:

通俗易懂:菜菜教师的讲课风格生动有趣,将杂乱难明的理论常识解说得通俗易懂,让学员轻松把握。

Python主导:课程以Python言语为中心,结合sklearn库进行算法完成,让学员在实践操作中学习机器学习。

事例为师:课程结合实在数据集和项目事例,让学员在实战中提高技术。

继续更新:课程继续更新,逐渐参加更多算法和事例,让学员紧跟工作开展趋势。

三、课程内容详解

以下是菜菜机器学习课程的部分内容详解:

1. 机器学习基本概念与建模流程

本部分内容首要介绍了机器学习的基本概念,如监督学习、无监督学习、强化学习等,以及机器学习的建模流程,包含数据预处理、特征挑选、模型练习、模型评价等。

2. 矩阵运算根底、矩阵求导与最小二乘法

本部分内容首要解说了矩阵运算的根底常识,以及矩阵求导和最小二乘法在机器学习中的运用,为后续学习线性回归等算法打下根底。

3. 线性回归的手动完成

本部分内容以线性回归为例,解说了怎么手动完成机器学习算法,让学员深化了解算法原理。

4. 变量相关性根底理论

本部分内容介绍了变量相关性的根底理论,包含相关系数、协方差等概念,为后续学习特征挑选等常识做好预备。

5. 数据生成器与Python模块编写

本部分内容解说了怎么运用Python编写数据生成器,以及怎么运用sklearn库进行数据预处理,为后续学习机器学习算法供给数据支撑。

菜菜机器学习课程以其共同的教学风格和丰厚的内容,为广阔初学者供给了入门机器学习的绝佳途径。经过学习这门课程,学员能够轻松把握机器学习的基本概念、算法原理和实践运用,为未来的工作开展奠定坚实根底。

菜菜机器学习 机器学习 Python sklearn 数据科学 人工智能

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