【中英双语】保姆级机器学习从入门到实战:线性回归、SVM、聚类、集成学习全涵盖
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Parts
- P1 · [中文] 01-课程介绍
- P2 · [中文] 02-机器学习基础
- P3 · [中文] 03-监督学习与无监督学习深入
- P4 · [中文] 04-线性回归
- P5 · [中文] 05-逻辑回归
- P6 · [中文] 06-项目:房价预测器
- P7 · [中文] 07-正则化
- P8 · [中文] 08-支持向量机
- P9 · [中文] 09-项目:股票价格预测器
- P10 · [中文] 10-主成分分析
- P11 · [中文] 11-学习理论
- P12 · [中文] 12-决策树
- P13 · [中文] 13-集成学习
- P14 · [中文] 14-Boosting,第一部分
- P15 · [中文] 15-Boosting,第二部分
- P16 · [中文] 16-堆叠集成学习
- P17 · [中文] 17-无监督学习,第一部分
- P18 · [中文] 18-无监督学习,第二部分
- P19 · [中文] 19-K-Means聚类
- P20 · [中文] 20-层次聚类
- P21 · [中文] 21-项目:心力衰竭预测
- P22 · [中文] 22-项目:垃圾邮件/正常邮件检测器
- P23 · [英文] 01-课程介绍
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- P42 · [英文] 20-层次聚类
- P43 · [英文] 21-项目:心力衰竭预测
- P44 · [英文] 22-项目:垃圾邮件/正常邮件检测器
Description
从零基础开始系统讲解机器学习,带你一步步掌握核心理论与实战能力。课程首先梳理机器学习的基本概念和监督、无监督学习的深层原理,再用线性回归与逻辑回归打下数学直觉。紧接着通过房价预测和股价预测两个完整项目,把抽象公式转化为可运行的代码,帮助你理解从数据预处理到模型评估的全流程。中间穿插正则化技巧防止过拟合,再引入支持向量机、主成分分析和决策树等经典方法,逐步拓宽算法视野。学习理论部分则从偏差方差权衡的角度,帮你建立模型选择的判断力。整体编排紧凑、前后衔接自然,适合对机器学习感兴趣但不知如何入门的编程爱好者,也适合想用实战项目充实简历的学生和初级开发者。无需过多数学前置,只要跟着节奏动手实践,就能构建起属于自己的算法工具箱。
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