信息增益的介绍-机器学习边学变练(黑马程序员) - Python学习网

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第1章人工智能概述: 1-1 机器学习科学计算库内容简介; 1-2 人工智能概述; 1-3 人工智能的发展历程; 1-4 人工智能主要分支

第2章机器学习与深度学习: 2-1 机器学习定义工作流程概述; 2-2 机器学习工作流程各步骤解释; 2-3 机器学习算法分类介绍; 2-4 模型评估; 2-5 Azure机器学习平台实验演示1; 2-6 Azure机器学习平台实验演示2; 2-7 深度学习简介; 2-8 基础环境安装

第3章 jupyter和数据分析三剑客: 3-1 jupyter notebook的基本使用1; 3-2 jupyter notebook的基本使用2; 3-3 matplotlib的基本使用; 3-4 实现基础绘图-某城市温度变换图; 3-5 绘图辅助功能完善-某城市温度变换图; 3-6 在一个坐标系下绘制多个图像; 3-7 在多个坐标系下绘制多个图像; 3-8 常见图形绘制; 3-9 numpy介绍; 3-10 ndarray介绍; 3-11 创建0，1数组，固定范围数组; 3-12 创建随机数组; 3-13 数组的基本操作; 3-14 ndarray的运算; 3-15 数组间运算; 3-16 矩阵复习; 3-17 pandas介绍; 3-18 pandas数据结构-series; 3-19 pandas数据结构-DataFrame1; 3-20 pandas数据结构-DataFrame2; 3-21 pandas数据结构-multiindex和panel; 3-22 pandas中的索引; 3-23 赋值和排序; 3-24 pandas中的算术运算和逻辑运算; 3-25 pandas中的统计函数; 3-26 pandas中的累计统计函数和自定义函数; 3-27 pandas中绘图方式介绍; 3-28 pandas中文件的读取和写入; 3-29 缺失值的处理

第4章数据处理与案例分析: 4-1 数据离散化; 4-2 数据表的合并; 4-3 交叉表和透视表介绍; 4-4 分组聚合介绍; 4-5 星巴克案例实现; 4-6 电影案例分析1; 4-7 电影案例分析2

第5章 KNN算法: 5-1 K-近邻算法简介; 5-2 K近邻算法api初步使用; 5-3 机器学习中距离度量介绍; 5-4 K值的选择介绍; 5-5 kd树和kd树的构造过程; 5-6 kd树案例实现; 5-7 数据集获取和属性介绍; 5-8 数据可视化介绍; 5-9 数据集的划分; 5-10 特征预处理简介; 5-11 归一化和标准化介绍; 5-12 鸢尾花种类预测; 5-13 KNN算法总结; 5-14 交叉验证、网格搜索概念介绍; 5-15 交叉验证、网格搜索案例实现; 5-16 案例-Facebook位置预测流程分析; 5-17 案例-Facebook位置预测代码实现1; 5-18 案例-Facebook位置预测代码实现2

第6章线性回归: 6-1 线性回归简介; 6-2 初始线性回归api; 6-3 数学：求导; 6-4 线性回归中损失函数的介绍; 6-5 使用正规方程对损失函数进行优化; 6-6 使用梯度下降法对损失函数进行优化; 6-7 梯度下降法方法介绍; 6-8 线性回归api再介绍; 6-9 波士顿房价预测案例; 6-10 欠拟合和过拟合的介绍; 6-11 正则化线性模型; 6-12 岭回归介绍; 6-13 模型保存和加载

第7章逻辑回归决策树算法: 7-1 逻辑回归介绍; 7-2 逻辑回归api介绍; 7-3 肿瘤预测案例; 7-4 分类评估方法介绍; 7-5 roc曲线绘制过程; 7-6 决策树算法简介; 7-7 熵的介绍; 7-8 信息增益的介绍; 7-9 信息增益率的介绍; 7-10 基尼指数的介绍; 7-11 决策树划分原理小结; 7-12 cart剪枝介绍; 7-13 字典特征提取; 7-14 英文文本特征提取; 7-15 中文文本特征提取; 7-16 tfidf内容讲解; 7-17 决策树算法api介绍; 7-18 泰坦尼克号乘客生存预测; 7-19 树木可视化操作

第8章集成学习算法选择: 8-1 集成学习简介; 8-2 bagging和随机森林概念介绍; 8-3 随机森林api实现; 8-4 boosting概念介绍; 8-5 GBDT内容介绍; 8-6 聚类算法介绍; 8-7 聚类算法api初步实现; 8-8 聚类算法实现流程; 8-9 模型评估; 8-10 算法优化介绍; 8-11 特征降维内容介绍; 8-12 pca降维介绍; 8-13 用户对物品类别的喜好细分案例; 8-14 算法选择指导

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