机器学习零基础实战训练营
| 第一章 机器学习概述 |
机器学习的一般过程 | |||
| 机器学习工作流 | ||||
| 机器学习算法分类 | ||||
| 机器学习应用场景 | ||||
| 机器学习常用名词 | ||||
| 第二章 机器学习基础数学、统计学 |
机器学习常见数学符号 | |||
| 中学数学 |
|
|||
|
||||
| 高等数学 |
|
|||
|
||||
|
||||
|
||||
| 线性代数 |
|
|||
|
||||
|
||||
|
||||
| 概率论 |
|
|||
|
||||
|
||||
|
||||
| 第三章 机器学习算法、算法原理、数学推导 |
||||
| Anaconda教程 |
|
|||
|
||||
|
||||
| 最近邻算法 |
|
|||
|
||||
|
||||
|
||||
| 线性回归 |
|
|||
|
||||
|
||||
| 逻辑回归 |
|
|||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
| 决策树算法 |
|
|||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
| 随机森林算法 |
|
|||
|
||||
|
||||
|
||||
| 朴素贝叶斯算法 |
|
|||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
| 支持向量机SVM |
|
|||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
| 聚类算法 |
|
|||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
| 集成算法 |
|
|||
|
||||
|
||||
| 数据降维和自动调参 |
|
|||
|
||||
|
||||
| 特征工程 |
|
|||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
| 机器学习评估指标 |
|
|||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
| 第四章 机器学习应用、实战项目 |
用户流失预测模型 | |||
| 银行反欺诈模型 |
|
|||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
×
![二维码]()