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          Python機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)術(shù)應(yīng)用培訓(xùn)

第一部分：機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)術(shù)應(yīng)用介紹：

機(jī)器學(xué)習(xí)基本思想

常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型

機(jī)器學(xué)習(xí)算法庫介紹

機(jī)器學(xué)習(xí)在學(xué)術(shù)領(lǐng)域應(yīng)用場景

第二部分：算法原理與實(shí)戰(zhàn)

1、KNN算法：

KNN算法基本原理

常用相似度衡量方法、KNN用于分類和回歸

KNN模型參數(shù)優(yōu)化

Python案例：KNN用于鳶尾花數(shù)據(jù)集分類

2、決策樹：

決策樹基本原理

決策樹分類

決策樹用于分類和回歸實(shí)現(xiàn)

決策樹參數(shù)優(yōu)化

Python案例：決策樹實(shí)現(xiàn)波士頓房價(jià)預(yù)測

3、線性回歸：

線性回歸的求解、嶺回歸、LASSO和彈性網(wǎng)

Python案例：線性回歸實(shí)現(xiàn)鮑魚年齡預(yù)測

4、邏輯回歸：

邏輯回歸基本原理

從線性回歸到邏輯回歸

邏輯回歸實(shí)現(xiàn)和參數(shù)優(yōu)化

Python案例：邏輯回歸實(shí)現(xiàn)病馬死亡率預(yù)測

5、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的激活函數(shù)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Python實(shí)現(xiàn)與參數(shù)調(diào)優(yōu)

Python案例：手寫數(shù)字識(shí)別

6、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)：

貝葉斯分類原理

樸素貝葉斯

貝葉斯模型分類

Python案例：垃圾郵件過濾

7、支持向量機(jī)：

支持向量機(jī)分類原理

線性SVM和非線性SVM

Python案例：人臉識(shí)別

8、隨機(jī)森林：

決策樹與隨機(jī)森林

隨機(jī)森林原理

隨機(jī)森林Python實(shí)現(xiàn)與參數(shù)調(diào)優(yōu)

Python案例：隨機(jī)森林用于泰坦尼克沉船預(yù)測

9、聚類：

聚類原理

聚類和分類

k-means聚類原理

k-means python實(shí)現(xiàn)

Python案例：聚類用于客戶價(jià)值識(shí)別

第三部分：Python機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)術(shù)應(yīng)用指導(dǎo)

數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)與變量創(chuàng)造，預(yù)測，因果推斷；

文本大數(shù)據(jù)應(yīng)用；

基于機(jī)器學(xué)習(xí)的學(xué)術(shù)論文寫作指導(dǎo)