【視頻教程】達(dá)內(nèi)2021新版Python機(jī)器學(xué)習(xí)教程，小白也能聽懂的入門視頻

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達(dá)內(nèi)教育

總有人要贏

為什么不能是你？

總有人過上理想的人生

為什么不能是你？

努力，是為了有底氣拒絕不喜歡的人生

加油！

達(dá)內(nèi)2021新版Python機(jī)器學(xué)習(xí)教程上新啦~

小白也能聽懂的入門視頻

以下，enjoy~

課程簡介

機(jī)器學(xué)習(xí)內(nèi)容主要是介紹機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的概述以及算法，利用建模技術(shù)實(shí)現(xiàn)商業(yè)需求。比較經(jīng)典的回歸和分類問題，常用的線性回歸、多項(xiàng)式回歸、邏輯回歸、決策樹、隨機(jī)森林、樸素貝葉斯等算法。有相應(yīng)的實(shí)際項(xiàng)目供大家學(xué)習(xí)。

課程目錄

01-機(jī)器學(xué)習(xí)概述（1）-01

01-機(jī)器學(xué)習(xí)概述（1）-02

01-機(jī)器學(xué)習(xí)概述（1）-03

01-機(jī)器學(xué)習(xí)概述（1）-04

02-機(jī)器學(xué)習(xí)概述（2）-01

02-機(jī)器學(xué)習(xí)概述（2）-02

02-機(jī)器學(xué)習(xí)概述（2）-03

02-機(jī)器學(xué)習(xí)概述（2）-04

02-機(jī)器學(xué)習(xí)概述（2）-05

03-數(shù)據(jù)預(yù)處理（1）-01

03-數(shù)據(jù)預(yù)處理（1）-02

03-數(shù)據(jù)預(yù)處理（1）-03

03-數(shù)據(jù)預(yù)處理（1）-04

03-數(shù)據(jù)預(yù)處理（1）-05

04-數(shù)據(jù)預(yù)處理（2）-01

04-數(shù)據(jù)預(yù)處理（2）-02

04-數(shù)據(jù)預(yù)處理（2）-03

04-數(shù)據(jù)預(yù)處理（2）-04

04-數(shù)據(jù)預(yù)處理（2）-05

05-線性回歸（1）-01

05-線性回歸（1）-02

05-線性回歸（1）-03

05-線性回歸（1）-04

05-線性回歸（1）-05

05-線性回歸（1）-06

06-線性回歸（2）-01

06-線性回歸（2）-02

06-線性回歸（2）-03

06-線性回歸（2）-04

07-線性回歸（3）-01

07-線性回歸（3）-02

07-線性回歸（3）-03

07-線性回歸（3）-04

07-線性回歸（3）-05

08-線性回歸（4）-01

08-線性回歸（4）-02

08-線性回歸（4）-03

08-線性回歸（4）-04

09-回歸模型的評(píng)估與封裝-01

09-回歸模型的評(píng)估與封裝-02

09-回歸模型的評(píng)估與封裝-03

09-回歸模型的評(píng)估與封裝-04

09-回歸模型的評(píng)估與封裝-05

10-嶺回歸-01

10-嶺回歸-02

10-嶺回歸-03

10-嶺回歸-04

11-多項(xiàng)式回歸-01

11-多項(xiàng)式回歸-02

11-多項(xiàng)式回歸-03

11-多項(xiàng)式回歸-04

11-多項(xiàng)式回歸-05

12-波士頓地區(qū)房屋價(jià)格預(yù)測-01

12-波士頓地區(qū)房屋價(jià)格預(yù)測-02

12-波士頓地區(qū)房屋價(jià)格預(yù)測-03

12-波士頓地區(qū)房屋價(jià)格預(yù)測-04

13-決策樹-01

13-決策樹-02

13-決策樹-03

13-決策樹-04

13-決策樹-05

14-集合模型-AdaBoost-01

14-集合模型-AdaBoost-02

14-集合模型-AdaBoost-03

14-集合模型-AdaBoost-04

15-集合模型-GBDT-01

15-集合模型-GBDT-02

15-集合模型-GBDT-03

15-集合模型-GBDT-04

16-集合模型-隨機(jī)森林-01

16-集合模型-隨機(jī)森林-02

16-集合模型-隨機(jī)森林-03

16-集合模型-隨機(jī)森林-04

16-集合模型-隨機(jī)森林-05

17-分類模型-01

17-分類模型-02

17-分類模型-03

17-分類模型-04

18-邏輯回歸-01

18-邏輯回歸-02

18-邏輯回歸-03

18-邏輯回歸-04

18-邏輯回歸-05

19-數(shù)據(jù)集的劃分與交叉驗(yàn)證-01

19-數(shù)據(jù)集的劃分與交叉驗(yàn)證-02

19-數(shù)據(jù)集的劃分與交叉驗(yàn)證-03

19-數(shù)據(jù)集的劃分與交叉驗(yàn)證-04

20-分類模型的評(píng)估-01

20-分類模型的評(píng)估-02

20-分類模型的評(píng)估-03

20-分類模型的評(píng)估-04

20-分類模型的評(píng)估-05

21-車輛評(píng)級(jí)分類與cart分類樹（1）-01

21-車輛評(píng)級(jí)分類與cart分類樹（1）-02

21-車輛評(píng)級(jí)分類與cart分類樹（1）-03

21-車輛評(píng)級(jí)分類與cart分類樹（1）-04

22-車輛評(píng)級(jí)分類與cart分類樹（2）-01

22-車輛評(píng)級(jí)分類與cart分類樹（2）-02

22-車輛評(píng)級(jí)分類與cart分類樹（2）-03

22-車輛評(píng)級(jí)分類與cart分類樹（2）-04

22-車輛評(píng)級(jí)分類與cart分類樹（2）-05

23-驗(yàn)證曲線與學(xué)習(xí)曲線-01

23-驗(yàn)證曲線與學(xué)習(xí)曲線-02

23-驗(yàn)證曲線與學(xué)習(xí)曲線-03

23-驗(yàn)證曲線與學(xué)習(xí)曲線-04

23-驗(yàn)證曲線與學(xué)習(xí)曲線-05

24-支持向量機(jī)-01

24-支持向量機(jī)-02

24-支持向量機(jī)-03

24-支持向量機(jī)-04

24-支持向量機(jī)-05

25-支持向量機(jī)實(shí)現(xiàn)-01

25-支持向量機(jī)實(shí)現(xiàn)-02

25-支持向量機(jī)實(shí)現(xiàn)-03

25-支持向量機(jī)實(shí)現(xiàn)-04

25-支持向量機(jī)實(shí)現(xiàn)-05

26-輿情分析-01

26-輿情分析-02

26-輿情分析-03

26-輿情分析-04

27-文本向量化處理-01

27-文本向量化處理-02

27-文本向量化處理-03

27-文本向量化處理-04

27-文本向量化處理-05

28-郵件分類（主題識(shí)別）-01

28-郵件分類（主題識(shí)別）-02

28-郵件分類（主題識(shí)別）-03

28-郵件分類（主題識(shí)別）-04

28-郵件分類（主題識(shí)別）-05

29-樸素貝葉斯分類模型-01

29-樸素貝葉斯分類模型-02

29-樸素貝葉斯分類模型-03

29-樸素貝葉斯分類模型-04

29-樸素貝葉斯分類模型-05

30-中文分詞-01

30-中文分詞-02

30-中文分詞-03

30-中文分詞-04

30-中文分詞-05

31-樣本均衡化與置信區(qū)間-01

31-樣本均衡化與置信區(qū)間-02

31-樣本均衡化與置信區(qū)間-03

31-樣本均衡化與置信區(qū)間-04

32-聚類模型-01

32-聚類模型-02

32-聚類模型-03

32-聚類模型-04

33-DBSCAN算法-01

33-DBSCAN算法-02

33-DBSCAN算法-03

33-DBSCAN算法-04

33-DBSCAN算法-05

34-推薦系統(tǒng)-01

34-推薦系統(tǒng)-02

34-推薦系統(tǒng)-03

34-推薦系統(tǒng)-04

35-電影推薦項(xiàng)目概覽（1）-01

35-電影推薦項(xiàng)目概覽（1）-02

35-電影推薦項(xiàng)目概覽（1）-03

35-電影推薦項(xiàng)目概覽（1）-04

35-電影推薦項(xiàng)目概覽（1）-05

36-電影推薦項(xiàng)目概覽（2）-01

36-電影推薦項(xiàng)目概覽（2）-02

36-電影推薦項(xiàng)目概覽（2）-03

36-電影推薦項(xiàng)目概覽（2）-04

36-電影推薦項(xiàng)目概覽（2）-05

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●北大女生痛斥男友：996是給年輕人上升的機(jī)會(huì)！
●這是你想要的工作嗎？靈隱寺招聘：沒有KPI,佛系上班


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