黑马6节课机器学习入门

傲剑-刑天

〖课程目录〗:& `2 O- ~% J8 l, ]4 X
        ├─第一节
        │      1.机器学习简介
        │      02_特征工程之字典特征抽取
        │      03_特征工程之文本特征抽取以及中文问题- T8 T# S0 W# [4 y8 ?" I' b
        │      04_特征工程之文本tfidf
        │      * d0 S/ V: ?. e! Z/ F& Y  C5 }
        ├─第三节
        │      01_特征工程-数据的降维之特征选择
        │      02_降维案例1' h% X) J) p& l; p( F
        │      03_降维案例2
        │      04_机器学习算法分类以及开发流程6 W$ I  T7 Q' R2 ]
        │      8 U3 p" t  c, u7 `& W
        ├─第二节7 ~% c: I4 h, d& r& L
        │      01_特征工程之特征预处理-归一化8 V/ ^9 q0 @  z; ^: H1 c7 k
        │      02_特征工程之归一化以及标准化对比
        │      % Z3 R# G' s; f7 _0 C
        └─第四节
                        01_数据集的划分7 K  X# w+ \+ l: c% L+ e
                        02_转换器与估计器4 |! g" U9 A! b; |9 g5 l3 k; j5 S
                        03_k-近邻算法以及案例预测入住位置
                        04_K-近邻算法案例/ r9 T" d: T5 [3 M# N) O! b
                        05_k-近邻算法总结
        │      
        ├─第五节
        │      01_交叉验证与网格搜索对K-近邻算法调优
        │      02_决策树之信息论基础
        │      03_决策树的划分以及案例  s0 a. \: H5 i/ z! J
        │      04_决策树的保存结果分析1 Q/ b3 P# w6 w; u$ n
        │      
        ├─第六节
        │      01_线性回归的定义以及矩阵的运算# v4 u; k6 c# t( Z
        │      02_线性回归策略，优化，案例
        │      03_线性回归两种求解方式总结

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四叠半中也

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