169Python3入门机器学习 经典算法与应用 轻松入行人工智能

⭐ 编辑推荐

从基础到实战，掌握经典机器学习算法，轻松开启人工智能之旅。

✨ 课程亮点

课程目录

169Python3入门机器学习 经典算法与应用 轻松入行人工智能
第10章 评价分类结果
第11章 支撑向量机 SVM
第12章 决策树
第13章 集成学习和随机森林
第14章 更多机器学习算法
第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习
第2章 机器学习基础
第3章 Jupyter Notebook numpy和m
第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN
第5章 线性回归法
第6章 梯度下降法
第7章 PCA与梯度上升法
第8章 多项式回归与模型泛化
第9章 逻辑回归
课程资料-
10-1 准确度的陷阱和混淆矩阵 .mp4
10-2 精准率和召回率 .mp4
10-5 精准和召回率的平衡.mp4
10-6 精准度-召回率曲线.mp4
10-8 多分类下的混淆矩阵.mp4

适合人群

• Python初学者
• 机器学习爱好者
• 人工智能从业者

🎯 学习收获

• 掌握Python基础
• 精通机器学习算法
• 具备人工智能项目实战能力

🎉 祝您学习愉快！