2020年Scikit-learn深度学习快速入门实战(附讲义)48课

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    发表于 2020-6-3 15:23:14 | 显示全部楼层 |阅读模式
    课程介绍:


    机器学习的应用已经深入到我们生活中个个领域, 不过普通人学会应用机器学习并不是那个难的事情, 如果你懂 python, python 中的各种机器学习模块 完全可以帮你把机器学习发挥到极致。


    适用人群:


    程序员, 工程师, 学术研究者, 机器学习爱好者


    课程目录:


    01.人工智能课程介绍
    02.监督学习无监督学习与强化学习
    03.逻辑回归决策树与支持向量机
    04.DNN、CNN与RNN
    05.sklearn功能模块
    06.sklearn模块地图
    07.sklearn学习方法
    08.数据的获取
    09.数据预处理
    10.模型的训练
    11.模型的评估
    12.模型的优化
    13.模型持久化
    14.sklearn自带数据集讲解
    15.计算机生成数据集
    16.导入天池比赛数据集(txt格式)
    17.特征的标准化。mp4
    18.数据的正则化(Normalize)
    19.特征的二值化
    20.分类特征编码(One-Hot)
    21.处理缺失值
    22.生成多项式特征
    23.从字典加裁特征
    24.文本特征提取(词频向量)
    25.文本特征提取(Tf-idf向量)
    26.文本特征提取(哈希降维)
    27.图片特征提取
    28.Filter过滤法
    29.Wrapper包装法
    30.Embedded嵌入法
    31.分类模型的训练
    32.回归模型的训练
    33.聚类模型的训练(Kmeans)
    34.降维模型的训练(PCA)
    35.管道的训练(Pipeline))
    36.使用特征联合(FeatureUnion)
    37.metrics评估指标概述
    38.分类模型的评估
    39.回归模型的评估
    40.使用虚拟估计器产生基准得分
    41.欠拟合、过拟合和交叉验证
    42.交叉验证综合评分
    43.网格搜索法(GridSearchCV)
    44.随机搜索法(RandomizedSearchCV)
    45.模型特定交叉验证
    46.我的求职经历
    47.求职参考建议
    48.23道面试真题


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    马上要毕业了,希望学点实战类教程增加点项目经验。
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    发表于 2020-6-4 08:48:10 | 显示全部楼层
    时光总在犹豫不觉中蹉跎,可不去犯错,又怎能有收获.....
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    发表于 2020-6-14 15:32:10 | 显示全部楼层
    课程不错,谢谢楼主,一起自学吧不愧是专业的大数据学习论坛。
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    发表于 2020-6-15 09:03:56 | 显示全部楼层
    怀疑自己并不可怕,可怕的是一再怀疑自己——沃.兹基硕德
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