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机器学习修炼指南

机器学习修炼指南

  • 来源：头歌教研中心
  • 章节：7 单元：24

  • 课程研发组

  • 实践教学

  • Coder

  • 喻银凤

  • 余跃
进入实训课程

课程简介：

机器学习(Machine Learning)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、最优化、算法复杂度理论等多个学科方向。专门研究如何借助计算机模拟实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，或者更好地组织已有的知识结构。机器学习是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径之一，其应用遍及人工智能的各个领域。\r
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本实训课程包含了一系列机器学习实训内容，按照深入浅出算法原理，使用框架实战演练的思路，给各位学习者设计了一门清晰的从入门到精通的机器学习学习路径，助你轻松地掌握常见的机器学习算法的思想，为以后人工智能的学习打好基础。

课程章节：

机器学习常用库

本章节介绍了NumPy的取值、数组等操作以及Pandas的数据处理对象、对数据的操作、分组聚合、创建表等操作。

数据预处理

本章节介绍了sklearn中的数据预处理方法。

回归算法

本章节介绍了机器学习的回归算法。

分类算法

本章节介绍了机器学习的分类算法。

聚类算法

本章节介绍了机器学习的聚类算法。

模型评估与选择

本章节介绍了机器学习的模型评估与选择。

项目实战

本章节通过几个综合案例加深对机器学习的理解与使用。