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课程介绍:
, V# T5 Z) }$ @, c0 W5 c0 q3 T3 [# e5 o2 q( k3 q$ J
本教程系统的介绍了机器学习的目的和方法。并且针对每一种常用的方法进行了详细的解析，用实例来说明具体的实现，学生可以跟着一步步完成。在面对现实的问题的时候，可以找到非常可靠的参照。本课程在最开始讲解了Python语言的基础知识，以保证后面的课程中可以顺利进行。更多的Python语言的知识，需要学员自己去找更多的资料进行学习。) I) o9 r$ Q' F! a, P+ b9 X. q
本课程主要讲述了两大类机器学习的方法：有监督学习和无监督学习，其中有监督学习里面，又分为分类和预测数值型数据。这些算法都是基础的算法。这样可以降低学习的难度，容易理解机器学习思路和实现的过程。
/ @& e4 z$ h7 P/ g9 I" M% m' ]& G% a6 S
课程目录:
* W; z; T! n7 ?8 S1 s$ M h/ q, c# r" c' D( G; Q9 Z0 V
第一章机器学习的任务和方法6 u$ A! |5 k6 L1 g$ S
1.1、机器学习的任务和方法014 i( L4 i1 ~5 m) o9 z# D7 T
1.2、机器学习的任务和方法020 y6 L) V8 s# E; m- E# p
第二章Python语言基础
" ~# x0 {! \+ d9 w2.1、Python基础2-数据库访问019 p* x: B" Z# ?4 Q9 a
2.2、Python基础2-数据库访问02( l* B" O) }' D8 K" S
2.3、Python基础2-文件访问01
* f6 ]1 Z# b, L; H8 i9 ]) B5 }2.4、Python基础2-文件访问02- e8 C- k9 D: q
2.5、Python基础2-第三方库
' D. G. N5 A8 P- F2.6、Python基础2-网络编程01
* D* i) U$ g6 k2.7、Python基础2-网络编程02* @4 w; r& Q/ Z0 A+ x
2.8、Python语言基础01) ^: Q3 }( L; W+ Q) d" p5 {; R4 O
2.9、Python语言基础02# [7 E# G, z: D9 e+ I% j/ l! y* G: R
2.10、Python语言基础03( w! Q F- `+ n, c& {' S" W
2.11、Python语言基础04% ]6 N" g7 }+ _& H* \2 Q& k
2.12、Python语言基础05
2 a( N; \% d0 v; r8 _0 O- G2.13、Python语言基础06
5 p( s( Y6 l# T! A第三章分类算法介绍
- _6 ?* u5 [! y: X) S3 U3.1、分类算法5 C- u$ m3 }# y( y5 {5 u
第四章k-临近算法5 B. U4 ~. o4 U$ Q" J I! s
4.1、k-临近算法01
/ \& `! a" O! V$ k7 X6 q4.2、k-临近算法028 _/ f# ], \% }9 \: v+ H5 n0 g
4.3、k-临近算法03
0 a5 d! N ?8 X3 s4.4、k-临近算法04" u' h1 Z( ~# T d* ]4 a
4.5、k-临近算法05; L/ p+ \9 A p6 A H0 v$ w
4.6、k-临近算法065 Y+ y( H! Q( S. L
4.7、k-临近算法07: i' o' J; Z" Q
第五章决策树
1 `$ b* x/ l2 Y. @. g" ~# S, q5.1、决策树019 b9 e4 {3 e, R
5.2、决策树028 R, @- A F1 e( f3 N' i
5.3、决策树03
( U, |% ]+ R# o5.4、决策树04
2 x8 N" o$ m. d8 s5.5、决策树05
) M" Y5 S6 [; N$ u8 j+ y: `# ?& Q& ~8 Q第六章基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯# S, V" H& G8 @) F
6.1、基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯01
3 S3 y( ]: R0 }' j0 p6.2、基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯02) t7 z D3 |, q+ w3 _: m
6.3、基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯03
6 q( H0 R" B0 e2 b1 M/ F- t6.4、基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯04
& k1 q0 S( H( `0 T3 `6 B4 V6.5、基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯05
9 q9 B) ]: j- V0 r4 p' A) m6.6、基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯06
, t. L1 {/ f. g7 }+ L$ ?第七章Logistic回归% J8 Q8 L' G% h, J: }
7.1、Logistic回归01/ Q( C# S9 P+ l$ Y. b4 A# \
7.2、Logistic回归02- ^) a, |( l# ^; u; K7 r
7.3、Logistic回归03$ P+ F9 _! @+ I7 X1 _1 N( Y
7.4、Logistic回归04
2 B7 h) _$ {3 d3 F0 V7.5、Logistic回归059 |+ I6 \9 C' u4 a8 F C
7.6、Logistic回归06
2 D; m2 T9 o4 E0 f& s第八章支持向量机% ]( z) m9 G4 O. p
8.1、支持向量机01
. u0 Y* R) v+ ]% ~8.2、支持向量机02! W) A7 w; f: a/ e
8.3、支持向量机03/ D" g& J N& f$ l; E
8.4、支持向量机04, s$ M6 B; Y5 ?+ N: ]0 y
8.5、支持向量机05
/ j, u0 b- m0 Q8 k/ F1 y( p8.6、支持向量机06
: b; f) l2 q. ~) \ U8.7、支持向量机07$ p& L- R, \6 y4 U3 c) Y
8.8、支持向量机08# s r1 m9 V/ W! ~% F) X$ t9 ^
第九章利用AdaBoost元算法提高分类性能
- K6 H" j! B; @9.1、利用AdaBoost元算法提高分类性能01
0 }. Q# f* s) i9.2、利用AdaBoost元算法提高分类性能02( i, M& K. t9 K& Z( h
9.3、利用AdaBoost元算法提高分类性能03
9 C8 n! P/ J7 n" L: a9.4、利用AdaBoost元算法提高分类性能04
2 w5 [( M8 R0 }! C8 j9.5、利用AdaBoost元算法提高分类性能05
C2 S& E4 @ u S5 ^ D. i0 x0 F第十章利用回归预测数值型数据
1 O L. I; \3 \8 p- ?* u10.1、利用回归预测数值型数据01, x& A' P7 u) M Z1 R$ s& b
10.2、利用回归预测数值型数据02- z; X0 L3 q" | j) w- n
10.3、利用回归预测数值型数据03
9 @ S# g) N7 G* n10.4、利用回归预测数值型数据048 A0 f$ p! f" Q) K: Z8 D
10.5、利用回归预测数值型数据05& Q2 C* \. {, l
第十一章树回归. u& ~' @* _" B0 } E8 J d
11.1、树回归01( ^7 ]: z) x5 J) h& U+ P
11.2、树回归020 X! p' c3 J. l. K+ ]6 |0 Y9 }
11.3、树回归03
% ~2 F% |6 P6 E0 C; [ h第十二章无监督学习: r" Y% |2 V) v+ u8 r
12.1、无监督学习
8 x, J* E6 S1 Z! o8 w第十三章利用K-均值聚类算法对未标注数据分组
$ B3 Q+ u) c, \! n5 A! x13.1、利用K-均值聚类算法对未标注数据分组01
1 v+ v/ `9 I% j5 m) n* e' H) Q13.2、利用K-均值聚类算法对未标注数据分组02
# h8 O$ U- C1 s8 r- t第十四章使用Apriori算法进行关联分析
2 n- R) k- u9 h1 J2 U14.1、使用Apriori算法进行关联分析01
# T a! }+ z/ ^$ e; U14.2、使用Apriori算法进行关联分析027 V3 m" O3 | {
14.3、使用Apriori算法进行关联分析03
: F/ F- y( E( }( u" N Q( P9 y第十五章使用FP-growth算法来高效发现频分项集
4 Q- U8 |. V X" z) C15.1、使用FP-growth算法来高效发现频分项集01
Z9 I @ h2 X15.2、使用FP-growth算法来高效发现频分项集02
3 ~6 l4 F! P& T" l P15.3、使用FP-growth算法来高效发现频分项集03! h. W# Z9 X. c+ w
第十六章利用PCA来简化数据
: V" j& a* ~, O9 i, s; n0 B" F# k16.1、利用PCA来简化数据01+ d* a2 Y! _. \+ Z) p
16.2、利用PCA来简化数据02
: `0 N" O; A9 y第十七章利用SVD简化数据
1 I5 M. s) b4 z17.1、利用SVD简化数据01
3 \, s# u4 h6 H3 d$ s% N17.2、利用SVD简化数据02. v- ^" s; o6 C* K. U
17.3、利用SVD简化数据036 p0 G5 b7 A3 n' a8 a
第十八章大数据与MapReduce
1 s& |6 c2 t& A) L6 ]! |18.1、大数据与MapReduce
4 t+ V0 o9 _3 l- [第十九章学习总结
0 N; i0 ^. V: V9 B19.1、学习总结) c }" z9 [5 x4 x5 W
9 y7 `& @; I) l6 f4 d, E* r% `+ k! ~* D0 W5 e" Y9 C( y% ]: T. A7 l
! E$ ?! ?5 n# M1 i0 D& D
+ x4 j7 l3 W' t5 O
资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见0 i" @4 r9 \. N& Y8 R
) F4 u/ Z$ |5 Z0 w$ k1 g$ |& b
" M& t, T5 M0 i( a9 z* L/ S
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发表于 2022-6-24 18:15:02
