分类与聚类算法-蜗牛学苑

首页 / AI人工智能 · 第二阶段:机器学习与实战 / 分类与聚类算法

发布于 2024-06-05 · 365 次观看

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分类聚类-20240709-02-房价预测

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分类聚类-20240709-03-鸢尾花与Softmax

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分类聚类-20240709-04-鸢尾花分类

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分类聚类-20240711-01-KNN算法概述

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分类聚类-20240713-01-PCA特征降维

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分类聚类-20240713-04-广告投放数据集

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分类聚类-20240713-05-广告数据集预处理

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分类聚类-20240713-06-模型训练与评估

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分类聚类-20240713-07-数据特征分析与降维

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分类聚类-20240716-01-回归与分类问题总结

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分类聚类-20240716-02-SVM算法原理

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分类聚类-20240716-03-SVM实战应用

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分类聚类-20240716-04-决策树应用

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分类聚类-20240716-05-集成学习与随机森林

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分类聚类-20240716-06-朴素贝叶斯

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课程目标

SKLearn计算库、K-Means聚类分析、KNN分类、SVM支持向量机

知识要点

K-Means聚类分析、KNN-K近邻算法、模型评估与调优、SVM支持向量机分类算法、Sklearn科学计算库的使用、鸢尾花分类项目实战、其他的经典机器学习算法介绍

分类与聚类-代码.zip

分类与聚类-课程演示代码

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ad_performance.zip

广告投放渠道数据集

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授课讲师

邓强

蜗牛学苑资深讲师，教学总监，四川大学硕士，系统架构师。20年软件研发、测试、管理及授课经验，精通各种开发和测试技术，如Java开发、PHP开发、Python开发、性能测试、渗透测试、安全攻防等，具备丰富的项目研发和实施经验。从事培训事业以来学生过万，遍布国内外各大IT公司。教学严谨细致、原理讲解透彻、注重底层原理，全面培养学生各项素质。

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Windows与网络基础

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1、掌握Windows操作系统的常用命令、注册表、权限、系统服务、防火墙、组策略，熟悉Windows系统的常见脆弱项及日志文件 2、掌握计算机网络基础基础原理、掌握OSI模型与TCP/IP协议族、理解各种协议的工作原理 3、掌握GNS3、PT和eNSP等网络模拟器基本使用，熟悉Wireshark与科来协议分析工具

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1、掌握关系型数据库的基础理论，如三范式、约束、数据库、表和列的定义，以及安装和配置MySQL数据库管理系统 2、能够熟练应用DDL、DML、DCL、DQL等SQL语句完成对数据库中对象和数据的各类操作，包括CRUD操作等 3、理解MySQL数据库的日志文件、数据库备份操作、权限管理、常见配置项、SQL注入等跟网络和安全有关的各类操作 4、熟练使用Redis非关系型数据库，并进行各类Redis数据的CRUD操作及应用，了解Redis数据库的各类安全项

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