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欢迎辞
欢迎来到机器学习！以下是课程的数据集和其他辅助资料。祝您学习愉快！
第0部分 欢迎来到课程！
第1章 欢迎来到课程！
- 导师面对面
第1部分 数据预处理 (Data Preprocessing)
第2章 数据预处理 （Data Preprocessing）
第2部分 回归 (Regression)
第3章 欢迎来到第2部分！
- N/A
第4章 简单线性回归 Simple Linear Regression
第5章 多元线性回归 Multiple Linear Regression
第6章 多项式回归 Polynomial Regression
第7章 回归模型性能评价及选择
第8章 小结
- TBA
第3部分 分类 (Classification)
第9章 欢迎来到第3部分！
- N/A
第10章 逻辑回归 （Logistic Regression）
第11章 支持向量机（SVM)
第12章 核函数与支持向量机 （kernel SVM)
第13章 朴素贝叶斯 （Naive Bayes）
第14章 决策树分类 （Decision Tree Classification）
第15章 随机森林分类 （Random Forest Classification）
第16章 分类模型性能评价及选择
第17章 小结
- TBA
第4部分 集群 (Clustering)
- N/A
第19章 K平均集群分类（K-Means Clustering）
第20章 小结
- TBA
第5部分 关联规则学习 (Association Rule Learning)
第21章 欢迎来到第5部分！
- N/A
第22章 先验算法 （Apriori）
第23章 小结
- TBA
第6部分 强化学习 (Reinforcement Learning）
第24章 欢迎来到第6部分！
- N/A
第25章 置信区间上界算法 (Upper Confidence Bound or UCB）
第26章 Thompson抽样算法 (Thompson Sampling）
第27章 小结
- TBA
第7部分 自然语言处理 (Natural Language Processing）
第28章 欢迎来到第7部分！
- N/A
第29章 自然语言处理算法
第30章 小结
- TBA
第8部分 深度学习 (Deep Learning)
第31章 欢迎来到第8部分！
- N/A
第32章 人工神经网络 (Artificial Neural Networks or ANN）
第33章 卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks or CNN）
第34章 小结
- TBA
第9部分 Dimensionality Reduction)
第35章 欢迎来到第9部分！
- N/A
第36章 主成分分析 (Principal Component Analysis or PCA）
第37章 核函数主成分分析 (Kernel PCA）
第38章 小结
- TBA
第10部分 模型选择 (Model Selection)
第39章 欢迎来到第10部分！
- N/A
第40章 模型选择 (Model Selection)
第41章 极端梯度上升 (XGBoost)