机器学习 & 数据科学 : Python 实战实践

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价格: $19.99

对机器学习领域感兴趣? 那么这门课程适合你!

设计的 & 由 AI 解决方案专家与 15 + 多年的相关培训经验和实践经验 , 教练与发展.

1. 使用 Python 完成动手 AI 模型开发.

2. 课程内容是:

   1. 机器学习基础

   2. 机器学习项目生命周期

   3. 监督 & 无监督学习

   4. 数据预处理

   5. 算法选择

   6. 数据采样和交叉验证

   7. 特征工程

   8. 模型训练和验证

   9. K-最近邻算法

   10. ķ- 均值算法

   11. 精度测定

   12. 使用 Seaborn 进行可视化

3. 您将接受培训以开发各种有监督的算法 & 无监督方法，例如 KNN , K-均值 , 随机森林, XGBoost 模型开发.

4. 通过验证和准确度度量计算了解机器学习模型构建过程的基本原理和核心概念. 确定最佳模型和算法.

5. 将理解交叉验证和抽样方法.

6. 通过课程提供的数据处理概念和实践指导和代码示例.

7. 特征工程作为关键的机器学习过程将以易于理解且有效的方式进行解释.

8. 我们将一步一步带您进入机器学习的世界. 随着每个教程, 您将开发新技能并提高对数据科学这个具有挑战性但利润丰厚的子领域的理解.

9. 此外, 该课程包含基于现实生活示例的实践练习. 所以你不仅会学到理论, 但您还将获得一些动手练习构建自己的模型.