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2018-06-21  本文已影响0人  SRFHolmes

机器学习可解决的问题


图像识别
人脸识别
数字识别 MNIST数据集

机器学习算法


kNN
线性回归
多项式回归
逻辑回归
模型正则化
PCA
SVM
决策树
随机森林
集成学习
模型选择
模型调整


深入理解算法基本原理
实际使用算法解决真实场景的问题
对不同算法进行比较试验
对同一算法的不同参数进行对比实验
对部分算法底层编写

如何使用算法


如何评价算法的的好坏
如何解决过拟合和欠拟合
如何调节算法的参数
如何验证算法的正确性

课程环境

框架:Scikit-learn
IDE Jupyter Notebook
anaconda

数据集

框架:Scikit-learn 内置数据集或通过Scikit-learn可以直接下载到的数据集

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