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可视化与人工智能
第6-1任务： numpy-2
查看课程
任务列表
第1-1任务： 环境安装
第1-2任务： 文档
第2任务： matplotlib-1
第3任务： matplotlib-2
第4-1任务： matplotlib-3
第4-2任务： 素材
第4-3任务： 文档
第5任务： numpy-1
第6-1任务： numpy-2
第6-2任务： 文档
第7任务： pandas-1
第8任务： pandas-2
第9任务： pandas-3
第10任务： pandas-4
第11任务： pandas-5
第12-1任务： pandas-6
第12-2任务： 素材
第12-3任务： 文档
第13任务： matplotlib学习手册
第14任务： Numpy-学习手册
第15任务： Pandas-学习手册
第16任务： 文档
第17-1任务： 梯度下降法
第17-2任务： 文档
第18-1任务： 极大似然估计
第18-2任务： 文档
第19-1任务： 拉格朗日乘子法
第19-2任务： 文档
第20-1任务： 核函数
第20-2任务： 文档
第20-3任务： 文档
第20-4任务： 文档
第21任务： 机器学习入门
第22任务： 就业分析与课程大纲解读
第23-1任务： KNN算法
第23-2任务： 素材
第23-3任务： 文档
第24-1任务： scikit-learn对算法的封装和使用
第24-2任务： 素材
第24-3任务： 文档
第25-1任务： 数据集切分与模型分类准确度
第25-2任务： 素材
第25-3任务： 文档
第25-4任务： 文档
第26-1任务： 超参数与网格搜索
第26-2任务： 素材
第26-3任务： 文档
第27-1任务： 数据归一化
第27-2任务： 素材
第27-3任务： 文档
第28-1任务： scikit-learn内置数据集的解读和探索
第28-2任务： 素材
第29-1任务： 线性回归模型
第29-2任务： 素材
第29-3任务： 文档
第30-1任务： scikit-learn实现线性回归模型
第30-2任务： 素材
第31-1任务： 梯度下降法求解线性回归模型
第31-2任务： 素材
第31-3任务： 文档
第32-1任务： 回归模型的评价指标
第32-2任务： 素材
第32-3任务： 文档
第33-1任务： 多项式回归模型与Pipeline
第33-2任务： 素材
第33-3任务： 文档
第34-1任务： 过拟合与欠拟合
第34-2任务： 素材
第34-3任务： 文档
第35-1任务： 交叉验证
第35-2任务： 素材
第35-3任务： 文档
第36-1任务： 模型正则化
第36-2任务： 素材
第36-3任务： 文档
第37-1任务： 逻辑回归模型
第37-2任务： 文档.zip
第38-1任务： 梯度下降法求解模型参数
第38-2任务： 文档
第39-1任务： scikit-learn实现逻辑回归
第39-2任务： 素材
第39-3任务： 文档
第40-1任务： 多分类OvR和OvO
第40-2任务： 素材
第40-3任务： 文档
第41-1任务： 分类模型评价指标之：混淆矩阵、精准率、召回率
第41-2任务： 素材
第41-3任务： 文档
第42-1任务： 分类模型评价指标之：PR曲线
第42-2任务： 素材
第42-3任务： 文档
第43-1任务： 分类模型评价指标之：ROC曲线和AUC
第43-2任务： 素材
第43-3任务： 文档
第44-1任务： 分类模型的决策边界
第44-2任务： 素材
第44-3任务： 文档
第45-1任务： 数据理解
第45-2任务： 素材
第46-1任务： 缺失值处理
第46-2任务： 素材
第47-1任务： 标准化
第47-2任务： 素材
第48-1任务： 预处理
第48-2任务： 素材
第49-1任务： 卡方分箱
第49-2任务： 素材
第50-1任务： 特征选择
第50-2任务： 素材
第51-1任务： PCA
第51-2任务： 素材
第52-1任务： 什么是决策树
第52-2任务： 素材
第52-3任务： 文档
第53-1任务： 信息熵
第53-2任务： 素材
第53-3任务： 文档
第54-1任务： 信息熵划分决策树
第54-2任务： 素材
第55-1任务： 基尼系数
第55-2任务： 素材
第55-3任务： 文档
第56-1任务： 决策树的过拟合
第56-2任务： 素材
第56-3任务： 文档
第57-1任务： 决策树中的超参数
第57-2任务： 素材
第57-3任务： 文档
第58-1任务： 决策树解决回归问题
第58-2任务： 素材
第58-3任务： 文档
第59-1任务： 决策树的局限性
第59-2任务： 文档
第60-1任务： 集成学习与Voting模型
第60-2任务： 素材
第60-3任务： 文档
第61-1任务： Soft Voting Classifier
第61-2任务： 素材
第61-3任务： 文档
第62-1任务： Bagging模型
第62-2任务： 素材
第62-3任务： 文档
第63-1任务： 随机森林和ExtraTrees
第63-2任务： 素材
第63-3任务： 文档
第64-1任务： 随机森林调参
第64-2任务： 文档
第65-1任务： 随机森林调参实例
第65-2任务： 素材
第66-1任务： 什么是Boosting
第66-2任务： 文档
第67-1任务： AdaBoost原理
第67-2任务： 文档
第68-1任务： AdaBoost的损失函数
第68-2任务： 文档
第69-1任务： 加法模型
第69-2任务： 文档
第70-1任务： AdaBoost模型的参数求解
第70-2任务： 文档
第71-1任务： BDT(提升树模型)
第71-2任务： 文档
第72-1任务： GBDT(梯度提升树模型)
第72-2任务： 文档
第73-1任务： XGBoost简介
第73-2任务： 文档
第74-1任务： XGBoost如何生成一颗最优树(1)：树的参数化表示
第74-2任务： 文档
第75-1任务： XGBoost如何生成一颗最优树(2)：构造和求解目标函数
第75-2任务： 文档
第76-1任务： XGBoost如何生成一颗最优树(3)：树的最优划分
第76-2任务： 文档
第77-1任务： XGBoost的使用(1)：两种使用方式
第77-2任务： 素材
第77-3任务： 文档
第78-1任务： XGBoost的使用(2)：三种参数类型
第78-2任务： 文档
第79-1任务： XGBoost的使用(3)：一般参数
第79-2任务： 素材
第80-1任务： XGBoost的使用(4)：booster参数
第80-2任务： 素材
第81-1任务： XGBoost的使用(5)：目标函数参数objective
第81-2任务： 素材
第82-1任务： XGBoost的使用(6)：评估指标参数evalmetric
第82-2任务： 素材
第83任务： XGBoost的使用(7)：其它参数
第84任务： 项目介绍
第85-1任务： 加载数据集
第85-2任务： 素材
第86-1任务： EDA
第86-2任务： 素材
第87-1任务： 特征清洗
第87-2任务： 文档
第88-1任务： 预处理与基线模型
第88-2任务： 素材
第89-1任务： 特征工程
第89-2任务： 素材
第90-1任务： 随机森林模型调优
第90-2任务： 素材
第91-1任务： 使用XGBoost构建模型
第91-2任务： 素材
第92-1任务： 进一步提升思路
第92-2任务： 素材
