机器学习-线性回归与K近邻

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老师介绍

  • 刘虹

    刘虹

    长期从事大学生毕业生项目实训、IT在职人员技能实操培训及企业定制培训工作.专注技术方向有 Web、Java、Android、大数据、区块链、人工智能。
简  介 掌握机器学习Scikit-Learn机器学习框架的使用,包括特征工程分析、机器学习的常见算法,和应用场景。重点讲解了K-近邻、线性回归算法的实现,包括算法原理分析,和参数调优。为后续的深度学习打下坚实基础。

本季课程是Python人工智能系列:
第5-1季:机器学习-线性回归&K近邻

全课程分为4个章节,具体内容如下:

第一章 机器学习与特征工程

第二章 线性回归入门

第三章 波士顿房价预测

第四章 K近邻分类算法

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* 课程提供者:乐上轻至