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机器学习基础篇
配置基本的编程环境，熟练使用Python语言掌握机器学习中的算法
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机器学习提升篇
通过项目实操及案例分析巩固基础知识，并进一步学习机器学习的
·科比数据集简介
·数据预处理
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·案例背景和目标
·样本不均衡解决方案
·下采样策略
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·模型评估方法
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·数据预处理
·回归模型
·随机森林模型
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机器学习智能篇
学习如何搭建机器神经网络，实现机器中最基础的智能——识别
神经网络基础
·深度学习概述
·挑战与常规套路
·用K近邻来进行分类
·超参数与交叉验证
·线忄生分类
·损失函数
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·Softmax分类器
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