课程大纲:
Python入门数据科学机器学习算法培训
1.数据准备(包括数据读取,特征缩放,基准模型)
2.线性模型(包括简单线性回归,多元线性回归,逻辑回归,感知器)
3.非线性模型(分类与回归树,朴素贝叶斯,K近邻,反向传播)预计
4.集成算法(自主聚合法,随机森林,层叠泛化)
Python入门数据科学机器学习算法培训
1.数据准备(包括数据读取,特征缩放,基准模型)
2.线性模型(包括简单线性回归,多元线性回归,逻辑回归,感知器)
3.非线性模型(分类与回归树,朴素贝叶斯,K近邻,反向传播)预计
4.集成算法(自主聚合法,随机森林,层叠泛化)