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    • 一，数据处理
      • Pandas 数据处理
    • 二，机器学习
      • 上课进度及练习
      • 应用部分
        • 生成自己的数据集
        • 广义线性模型
        • 交叉验证：评估估算器的表现
        • 计算 f1_score
        • 数据降维
      • 特征选择
      • 集成学习
      • 1，k - 邻近算法
      • 2，线性回归
      • 3，决策树
      • 4，朴素贝叶斯算法
      • 5，逻辑回归
      • 6，聚类 - sklearn中的使用
    • 三，深度学习（tensorflow）
      • 相关知识
      • 1，构建多层感知器
      • 2，独热编码、顺序编码与softMax多分类
      • 3，模型的优化和过拟合问题
      • 4，建立模型的三种方式
      • 5，卷积神经网络（CNN）介绍+实例说明
      • 6，序列问题-电影评论实例（二分类问题）
      • 7，Tensor类型的数据进行微分计算
      • 8，图片增强（实例说明）
      • 9，VGG16介绍及预训练神经网络的使用
      • 10，图像定位
    • 四，数据库（SQL）
      • 0，示例模式图
      • 1，数据库系统原理
      • 2，SQL语言
      • 3，函数依赖和关系模式分解
      • 4，BC、第三和第四范式
    • 五，数据结构与演算法
      • 1，算法与算法分析
      • 2，树
      • 3，排序
      • 4，分治法（Divide-and-Conquer）
      • 5，图及其图的应用

一，数据处理

Pandas 数据处理

传送门：机器学习-Pandas 数据的前处理

  • 不定期更新

二，机器学习

强力推荐：Python之Sklearn使用教程
sklearn提供的数据集：sklearn.datasets

上课进度及练习

传送门：致理大楼 816

应用部分

生成自己的数据集

传送门：如何使用Sklearn生成自己的数据集

广义线性模型

传送门：广义线性模型 - sklearn使用说明
传送门：sklearn中的回归算法
内容预览：

  • 提取乳癌数据
    — 包含数据集与测试集的拆分
  • 线性回归
  • 岭回归
  • 逻辑回归
交叉验证：评估估算器的表现

传送门：

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