文件名称:机器学习基础知识:使用Python和scikit-learn来启动和运行机器学习中最热门的开发
文件大小:946KB
文件格式:ZIP
更新时间:2024-02-24 19:14:44
machine-learning scikit-learn jupyter-notebook python3 scikit-learnJupyterNotebook
机器学习基础 随着机器学习算法的普及,也正在开发优化这些算法的新工具。 机器学习基础知识介绍了scikit-learn API,这是一个软件包,旨在促进构建机器学习应用程序的过程。 您将学习如何解释监督模型和非监督模型之间的差异,以及如何将一些流行的算法应用于实际数据集。 您将首先学习如何使用scikit-learn的语法。 您将研究监督模型与非监督模型之间的差异,以及为每个数据集选择适当算法的重要性。 您将对现实世界的数据集应用无监督的聚类算法,以发现模式和配置文件,并探索解决无监督的机器学习问题的过程。 然后,课程的重点转移到有监督的学习算法上。 您将学习如何使用scikit-learn包
【文件预览】:
Machine-Learning-Fundamentals-master
----Lesson01()
--------Exercise 2-4.ipynb(15KB)
--------Activity 2.ipynb(13KB)
--------Activity 1.ipynb(10KB)
--------Exercise 1.ipynb(6KB)
----Lesson03()
--------Activity 8.ipynb(4KB)
--------Exercise 12.ipynb(4KB)
--------Activity 10.ipynb(3KB)
--------Exercise 13.ipynb(3KB)
--------Exercise 11.ipynb(2KB)
--------Exercise 14.ipynb(3KB)
--------Activity 9.ipynb(5KB)
--------Exercise 10.ipynb(2KB)
----Lesson02()
--------Activities 3-7.ipynb(379KB)
--------Exercises 5-9.ipynb(202KB)
----Lesson05()
--------Activity 14.ipynb(12KB)
--------Exercise 18.ipynb(3KB)
----LICENSE(1KB)
----README.md(3KB)
----Lesson04()
--------Exercise 16.ipynb(2KB)
--------Exercise 15.ipynb(2KB)
--------Activities 11-13.ipynb(14KB)
--------Exercise 17.ipynb(2KB)
----Lesson06()
--------Exploring the dataset.ipynb(15KB)
--------Activity 16 & Activity 17 (Part 1).ipynb(26KB)
--------Exercise 21.ipynb(2KB)
--------model_exercise.pkl(61KB)
--------final_model.pkl(444KB)
--------Activity 18.ipynb(2KB)
--------exerciseClass.py(488B)
--------Activity 17 (Part 2).ipynb(1KB)
--------Exercise 20.ipynb(1KB)
--------trainedModel.py(558B)
--------Exercise 19.ipynb(2KB)
--------Activities 16 & Activity 7 (Part 1).ipynb(26KB)