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决策树算法原理
——机器学习与应用
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课时目录
1.机器学习综述
1.机器学习概述
2.机器学习发展历程及应用现状
3.机器学习类别
4.机器学习基本实现步骤
5.特征选择
6.机器学习模型性能评估方法
2.线性回归
1.线性回归算法原理
2.案例1 模拟学习时间与成绩的关系
3.案例2 波士顿房价预测
3.逻辑回归
1.逻辑回归算法原理
2.逻辑回归算法实现步骤
3.案例1 乳腺癌预测
4.案例2 肥胖预测
4.朴素贝叶斯
1.贝叶斯定理
2.朴素贝叶斯算法原理
3.朴素贝叶斯算法实现步骤
4.案例1 scikit-learn实现逻辑回归算法
5.案例2 文档分类
5.k近邻
1.k近邻算法原理
2.距离计算
3.k近邻算法实现步骤
4.案例1 sklearn实现k近邻算法
5.案例2 k近邻算法实现回归拟合
6.案例3 糖尿病预测
6.决策树
1.信息熵
2.决策树算法原理
3.ID3算法原理
4.C4.5算法原理
5.CART算法原理
6.决策树算法基本实现步骤
7.案例1 红酒分类预测
8.案例2 鸢尾花分类预测
7.k均值(k-means)聚类
1.k-means算法原理
2.k-means算法实现步骤
3.案例1 家庭消费水平聚类分析
4.案例2 scikit-learn实现k-means聚类
5.案例3 k-means实现文本聚类
8.支持向量机(SVM)
1.SVM算法基本原理
2.SVM算法基本实现步骤
3.案例1 利用scikit-learn实现SVM算法
4.案例2 人脸分类
9.隐式马尔可夫模型
1.隐马尔可夫模型基本原理
2.隐式马尔可夫模型实现步骤
3.案例1 hmmlearn实现隐马尔可夫模型.
4.案例2 中文分词
10.PCA降维
1.PCA算法原理
2.PCA算法实现步骤
3.案例1 PCA的Numpy实现
4.案例2 sklearn实现PCA降维
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