零基础实战机器学习(Python语言、算法、Numpy库、MatplotLib)
课程目录:
第一讲:机器学习的任务和方法
第二讲:Python语言基础
第三讲:Python语言基础2
第四讲:分类算法介绍
第五讲:k-临近算法
第六讲:决策树
第七讲:基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯
第八讲:Logistic回归
第九讲:支持向量机
第十讲:利用AdaBoost元算法提高分类性能
第十一讲:利用回归预测数值型数据
第十二讲:树回归
第十三讲:无监督学习
第十四讲:利用K-均值聚类算法对未标注数据分组
第十五讲:使用Apriori算法进行关联分析
第十六讲:使用FP-growth算法来高效发现频分项集
第十七讲:利用PCA来简化数据
第十八讲:利用SVD简化数据
第十九讲:大数据与MapReduce
第二十讲:学习总结
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