课程名称
人工智能教程国外学习视频，资源教程下载
课程介绍
本课程由两位专业数据科学家设计，让我们可以分享我们的知识，并帮助您以简单的方式学习复杂的理论、算法和编码库。
我们将一步步走进机器学习的世界。通过每一篇教程，您将开发新的技能，并提高您对数据科学这一富有挑战性但又有利可图的子领域的理解。
这门课既有趣又令人兴奋，但同时我们也深入研究机器学习。它的结构如下:
包含了基于现实生活例子的实践练习。因此，你不仅会学习理论，还会得到一些建立自己模型的实践。
包括Python和R代码模板，您可以在自己的项目中下载和使用它们。
任何想通过使用强大的机器学习工具为业务创造附加值的人。
课程目录
第1部分-数据预处理
第2部分回归:简单线性回归、多元线性回归、多项式回归、SVR、决策树回归、随机森林回归
第3部分—分类:逻辑回归、K-NN、SVM、核SVM、朴素贝叶斯、决策树分类、随机森林分类
第4部分-聚类:K-Means，层次聚类。
第5部分-关联规则学习:Apriori, Eclat
第6部分-强化学习:上置信界，汤普森抽样
第7部分-自然语言处理:NLP的词袋模型和算法
第9部分-降维:PCA, LDA，核PCA。
第10部分-模型选择和推进:k-fold交叉验证、参数调优、网格搜索、XGBoost
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