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1、基础篇——基于Python的机器学习>>>>>>戳我,立即学习
现在大热、为未来计算机科学发展方向的机器学习了解多少呢?
下面推荐的这个内容比较适合小白,如果数学、模型理论基础不扎实也没关系,可以掌握Python编程语言基本可以轻松学习~
例如利用Python编程语言实现线性分类器、支持向量机、朴素贝叶斯等经典机器学习模型来解决诸如肿瘤良恶性预测、手写体识别、泰坦尼克号生还预测等实际问题。并就模型本身泛化力问题(过拟合、欠拟合)进行讨论与实验,可以更快的解决实际问题,主要是以下5点:
① 机器学习简介及开发环境
② 监督学习-分类学习-线性分类器
③ 监督学习-分类学习-线性分类器-支持向量机
④ 监督学习-朴素贝叶斯
⑤ 监督学习-决策树模型
⑥ 无监督学习-K近邻算法
⑦ 机器学习进阶-特征降维
⑧ 机器学习进阶-特征筛选
⑨ 机器学习进阶-泛化力-过拟合与欠拟合
2、零基础深度学习>>>>>>戳我,立即学习
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