【文件属性】:
文件名称:机器学习课程
文件大小:5.92MB
文件格式:ZIP
更新时间:2021-02-18 19:02:42
JupyterNotebook
机器学习课程(Python / R)
第1部分-数据预处理
第2部分-回归:简单线性回归,多重线性回归,多项式回归,SVR,决策树回归,随机森林回归
第3部分-分类:逻辑回归,K-NN,SVM,内核SVM,朴素贝叶斯,决策树分类,随机森林分类
第4部分-聚类:K-Means,分层聚类
第5部分-关联规则学习:Apriori,Eclat
第6部分-强化学习:置信区间上限,汤普森抽样
第7部分-自然语言处理:NLP的词袋模型和算法
第8部分-深度学习:人工神经网络,卷积神经网络
第9部分-降维:PCA,LDA,内核PCA
第10部分-模型选择和增强:k折交叉验证,参数调整,网格搜索,XGBoost