人工智能
机器学习算法与实践
《机器学习算法与实践》是人工智能相关专业的一门重要必修课程，同时也是一门多领域交叉学科，专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为。本实训与《机器学习算法与实践》课程相配套，详细全面地对机器学习中的主流算法进行实践指导。
通过对机器学习算法和每个算法项对应的案例进行实践，进一步锻炼学生的动手能力，培养学生解决实际问题的能力。
实训网址
https://www.qingjiaoclass.com/market/detail/61211
配套课程
https://www.qingjiaoclass.com/market/detail/3437
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第一章
机器学习概述
安装环境并熟悉使用四个工具库
第二章
数据处理
数据导入并进行预处理
第三章
聚类
K均值聚类算法
层次聚类算法
第四章
降维
主成分分析
线性判别分析
流形学习
第五章
分类
逻辑回归
朴素贝叶斯
K近邻算法
第六章
线性回归
线性回归
第七章
支持向量机
线性可分支持向量机
线性支持向量机
第八章
决策树
决策树
ID3算法
C4.5算法
CART算法
决策树优化
第九章
集成学习
AdaBoost算法
随机森林
Bagging算法
第十章
关联分析
挖掘频繁项集
第十一章
推荐算法
基于协同过滤的推荐算法
第十二章
深度学习
感知器网络
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