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机器学习入门 Scikit-learn实现经典小案例

采用Python3为主讲语言,通过5个真实案例快速入门机器学习

机器学习入门 Scikit-learn实现经典小案例

已完结 难度 初级 时长 9小时 学习人数 775 综合评分 9.54

【课程全新升级】如果说现在是编程的时代,那下一个时代就是机器学习的时代,即便你没有超前于时代,也不能被时代所抛弃,所以,你至少应该入门一下机器学习

扬帆远航
讲师

知名500强通讯企业数据专家

课程预览

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只要有Python基础,即可入门机器学习

为了让你快速入门,本课特意为你私人订制了学习路线

机器学习典型模型
回归
分类
聚类和相似度
推荐系统
深度学习

用具体案例通俗易懂的讲解机器学习

课程每章节前半部分讲述机器学习中的具体模型,后半部分配套具体应用案例

预测房价案例

所用知识:回归模型

可应用在:股价预测、流量预测等方面中

情感分析案例

所用知识:词袋模型,逻辑回归,ROC

可应用在:各种评论文本的正负情感分类,
     新闻的正负情感分类

维基百科文本分析案例

所用知识:TF-IDF,knn

可应用在:文章检索,新闻推荐

音乐推荐系统

所用知识:协同过滤

可应用在:电商推荐系统 ,其它各类
     自动推荐系统

图像检索案例

所用知识:深度特征,迁移学习
可应用在:图像识别(图像分类,图像聚类 )

选用更易用的开发工具

Scikit-learn

完整的机器学习流程框架
提供完整的特征工程工具
实现诸多经典机器学习算法
受众广、算法齐全、挑用简单、计算效率高

Jupyter Notebook

一次运行, 多次阅读,保存运行结果
交互式编程, 边看边写
可以添加各种元素
(比如图片,视频, 链接, 文档,比代码注释要好看)

机器学习的开发流程

理解需求

>

选择模型

>

构建模型

>

应用模型

学员专享增值服务

问答专区

讲师集中答疑

关于课程的问题都可在问答区随时提问,

讲师会进行集中答疑

源码开放

整套代码下载

课程案例代码完全开放给你,你可以根

据所学知识,自行修改、优化

素材开放

供你练习使用

课程中所有案例所使用的素材、数据,

将开放给你,供你练习使用

从今天起,你可以入门或转型机器学习了

关于机器学习的前景,相信你一定了解过,如果你处于机器学习的入门阶段,那这门课程非常适合你
完成本课程的学习,你能够理解最常用的机器学习算法,可以自己实际动手建模解决实际的机器学习问题,成功的入门机器学习,
或从其它方向转型到机器学习

技术储备要求

掌握Python基础即可

环境参数

  • 技术语言 Python3
  • 工具 Scikit-learn
  • 开发系统 Windows/Linux/MAC
  • IDE Jupyter Notebook
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