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2024年的机器学习 – 初学者课程
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这门机器学习课程是为 2024 年学习的初学者创建的。该课程从 2024 年机器学习路线图开始,强调职业道路和适合初学者的理论。 然后,课程将转向实际应用和使用 Python 的综合端到端项目。 课程作者:Tatev Karen Aslanyan. (https://lunartech.ai/) Colab代码:https://colab.research.google.com/drive/16HdFVhvRq-DEmNU61Qp8YXMTA3CxUmg-?usp=sharing 内容 ⌨️ (0:00:00) 简介 ⌨️ (0:03:13) 2024 年机器学习路线图 ⌨️ (0:10:39) 机器学习职业必须具备的技能 ⌨️ (0:38:54) 机器学习常见职业道路 ⌨️ (0:45:48) 机器学习基础知识 ⌨️ (1:00:59) 偏差-方差权衡 ⌨️ (1:08:04) 过度拟合和正则化 ⌨️ (1:23:38) 线性回归基础知识 - 统计版本 ⌨️ (1:36:56) 线性回归模型理论 ⌨️ (2:00:20) Logistic回归模型理论 ⌨️ (2:15:37) 线性回归案例研究 ⌨️ (2:33:44) 加载和探索数据 ⌨️ (2:39:54) 定义自变量和因变量 ⌨️ (2:45:59) 数据清理和预处理 ⌨️ (2:54:39) 描述性统计和数据可视化 ⌨️ (3:03:39) 用于异常值检测的 InterQuantileRange ⌨️ (3:14:00) 相关性分析 ⌨️ (3:32:14) 使用 sklearn 将数据拆分为训练/测试 ⌨️ (3:34:31) 运行线性回归 - 因果分析 ⌨️ (4:01:24) 检查线性回归模型的 OLS 假设 ⌨️ (4:10:10) 运行线性回归进行预测分析 ⌨️ (4:15:54) 结束语:后续步骤和资源
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