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机器学习:实操问题解决 
机器学习:实操问题解决
类别 : 视频教程
格式 : MP4
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概述

应对混乱数据,薄弱模型和机器学习管道泄漏的直观策略

学习       

  • 只需30分钟即可获得一个用Python进行机器学习的工具箱。
  • 清理来自现实世界的混乱数据集并在Python中使用它们
  • 修复预测错误数字的线性模型
  • 解决分类模型错误标记数据点的问题
  • 处理过度拟合并确保模型可以推广到未来
  • 面向未来的机器学习管道

关于       

机器学习风靡一时,您的任务是为企业创建模型。表面上看起来很简单的东西很快就变成了混乱数据和不良模型的噩梦。你是做什么?

机器学习的动手实践解决方案中包含了有关机器学习工作原理的直观说明,以便您可以在模型损坏时对其进行修复。它为您的机器学习管道提供了一系列实用的解决方案,无论您使用的是图像,文本还是数字。您将真正体会到如何应对回归和分类任务中提出的挑战。

如果您想摆脱简单的机器学习库的调用,并开始使用现实世界中的混乱数据解决机器学习问题,那么本课程适合您!

特征       

  • 解决监督学习中的挑战:分类器行为错误和回归器错误。
  • 用于构建不中断生产准备就绪的机器学习管道的实用解决方案
  • 通过机器学习的直观驱动的实用导览,其中包含分步说明,工作示例和有用的建议。

总目录(2h40m)

  • 使用机器学习
  • 数据整理
  • 线性回归—预测中位数生活费用
  • 逻辑回归–对花朵进行分类
  • 预测未来
  • 诊断模型问题

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