人工智能

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机器学习

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      • 机器学习（常用科学计算库的使用）基础定位、目标
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        • 1.1 人工智能概述
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      • 拓展阅读
        • 完整机器学习项目的流程（拓展阅读）
        • 独立同分布IID(independent and identically distributed)
      • 机器学习算法课程定位、目标
      • K-近邻算法
        • 1.1 K-近邻算法简介
        • 1.2 k近邻算法api初步使用
        • 1.3 距离度量
        • 1.4 k值的选择
        • 1.5 kd树
        • 1.6 案例：鸢尾花种类预测--数据集介绍
        • 1.7 特征工程-特征预处理
        • 1.8 案例：鸢尾花种类预测—流程实现
        • 1.9 总结
        • 1.10 交叉验证，网格搜索
        • 1.11 案例2：预测facebook签到位置
      • 线性回归
        • 2.1 线性回归简介
        • 2.2 线性回归api初步使用
        • 2.3 数学:求导
        • 2.4 线性回归的损失和优化
        • 2.5 梯度下降法介绍
        • 2.6 线性回归api再介绍
        • 2.7 案例：波士顿房价预测
        • 2.8 欠拟合和过拟合
        • 2.9 正则化线性模型
        • 2.10 线性回归的改进-岭回归
        • 2.11 模型的保存和加载
      • 逻辑回归
        • 3.1 逻辑回归介绍
        • 3.2 逻辑回归api介绍
        • 3.3 案例：癌症分类预测-良／恶性乳腺癌肿瘤预测
        • 3.4 分类评估方法
        • 3.5 ROC曲线的绘制
      • 决策树算法
        • 4.1 决策树算法简介
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