- 如何才能入门机器学习?
- 一个合适的方法往往能够事半功倍
- 优雅的安装和使用Anaconda
- Windows和Linux下安装Anaconda
- 使用
Conda
来进行环境的创建与管理 - 源替换与导出Python列表
- Pycharm安装与使用
- 配置运行环境
- 线性回归(模型的建立与求解)
- 什么是线性回归
- 模型的误差之目标函数
pip install
命令的使用sklearn
建模房价预测 示例1
- 线性回归(多变量与多项式回归)
- 线性回归(模型的评估)
- 模型评估(MAE,MSE,RMSE,MAPE) 示例1
- 线性回归(梯度下降)
- 神说,要有正态分布,于是就有了正态分布
- 正态分布的来历与作用
- 线性回归(目标函数的推导)
- 逻辑回归(模型的建立与求解)
- 逻辑回归原理
- 决策边界示例1
- 逻辑回归(混淆矩阵与评估指标)
sklearn
建模患癌预测 示例1- 逻辑回归(目标函数推导与实现)
- 任务一(利用逻辑回归完成学生是否能被录取的二分类任务)
Pandas
读取数据集示例1
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- 等高线与特征标准化
- 特征组合与特征映射
- 动手实现非线性分类器 示例1
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- 梯度与等高线
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- 过拟合与欠拟合
- 训练集与测试集
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- 正则化原理
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- 偏差方差与超参数
- 模型选择与交叉验证
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StandardScaler()
与KFold
的使用 示例1LogisticRegression
与SGDClassifier
- K近邻算法
- KNN原理与sklearn建模 示例1
- 距离的度量方式
- 网格搜索与并行搜索
GridSearch
- kd树的搜索过程到底是怎么进行的?
- kd树的构建
- kd树的最近邻和K近邻搜索
- 朴素贝叶斯算法
- 朴素贝叶斯原理
- 先验概率与后验概率
- 拉普拉斯平滑
- 贝叶斯估计
- 文本特征提取之词袋模型
- 词袋模型原理
- 分词与词频统计
jieba
与Counter
- 基于词袋模型的垃圾邮件分类
CountVectorizer
与文本数据预处理- 朴素贝叶斯分类示例 示例1
classification_report
- TF-IDF文本表示方法与词云图
- TFIDF原理与计算示例
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与停用词word cloud
与词云图
- 任务二(基于贝叶斯算法的新闻分类))
- 这就是决策树的思想
- 决策树思想
- 信息熵与信息增益
- 决策树的生成之ID3与C4.5
- ID3与C4.5原理示例
- 决策树的建模与剪枝
- sklearn接口介绍
- 决策树建模与可视化 示例1
- 剪枝思想
- 决策树的生成与剪枝CART
- 基尼指数
- CART分类决策树原理
- 集成模型:Bagging、Boosting和Stacking
StackingClassifier
的使用 示例1- 随机森林在sklearn中的使用
RandomForestClassifier
介绍- 特征重要性评估 示例1
- 泰坦尼克号沉船生还预测
- 缺失值补充
- 特征值转换
GridSearchCV
的使用 示例1
- 多分类下的召回率与F值
- 准确率、精确率、召回率与F值
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- 函数间隔与几何间隔
- 最大间隔分类器
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SVC
的使用 示例1- 线性不可分与特征映射
- 核技巧与无穷维
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- 误差与惩罚
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- 拉格朗日乘数法