《机器学习原理与算法应用》课程涵盖有监督学习算法、无监督学习算法及数据挖掘项目综合实战。有监督学习部分包括 KNN 算法、决策树、线性回归和逻辑回归,讲解原理、实现步骤、优缺点及 sklearn 应用等。无监督学习聚焦 K-Means 算法,介绍基础原理、实现及评估指标。最后的综合实战包含金融保险用户分类和电商文本挖掘项目,涉及业务背景、分析流程、数据清洗、特征工程、数据建模及优化等环节。本课程通过夯实机器学习基础 案例实践,助力学习者掌握机器学习原理与算法应用,提升数据挖掘实战能力。
第1章:第一篇:有监督学习算法
分类模型评估指标(class_weight)
00:12:47
多重共线性(sklearn实现)
00:15:09
第3章:第三篇:数据挖掘项目综合实战
探索数据-家庭收入与所处地区相关信息
00:28:47
整体市场分析-清洗及补全数据(线性回归)
00:26:19
市场机会点分析-业务逻辑及数据清洗
00:26:58
市场机会点分析-竞争度分析(1)
00:21:09
市场机会点分析-竞争度分析(2)
00:29:21
讲师:拉勾网
拉勾,互联网人的职业成长平台,专门为互联网人才提供求职机会,提纲职业能力,同时为各行业培养和输送优秀的互联网人才。
拉勾与2013年5月成功上线至今,已经完成D轮融资,成功孵化出拉勾招聘、拉勾猎头、拉勾教育三个核心板块,服务国内众多的金融、通信、互联网、大数据等行业人才。
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