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从Python入门-如何成为一名AI工程师

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机器学习 基础入门
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阶段性小结:

机器学习经典算法案例+总结

1 获取数据

1.1导入sklearn数据集

1.2创建数据集

2 数据预处理

2.1数据归一化

2.2正则化(normalize)

2.3one-hot编码

3 数据集拆分

4 定义模型

4.1线性回归

4.2逻辑回归LR

4.3朴素贝叶斯算法NB

4.4决策树DT

4.5支持向量机SVM

4.6k近邻算法KNN

4.7多层感知机(神经网络)

5 模型评估与选择篇

5.1交叉验证

5.2检验曲线

6 保存模型

6.1保存为pickle文件

6.2sklearn自带方法joblib

 

 

 

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授课教师

资深算法工程师,曾就职于BAT,有多年企业数据挖掘/机器学习/深度学习项目经验
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