《2025 带ppt 机器学习 乌木职 34讲 视频教程》

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视频介绍 [复制本页地址介绍给朋友~]

 前置知识

1.1 走进机器学习
1.2 机器学习的分类
1.3 特征和特征预处理
1.4 机器学习实训环境
项目一
2.1 线性回归算法
2.2 双减政策下课外辅导费用预测
2.3 动手实现简单的线性回归
2.4 二手房价预测
2.5 线性回归预测短视频现金激励
2.6 预测乐高价格
2.7 过拟合和欠拟合
项目二
3.1 K近邻算法
3.2 KNN用户观影推荐
3.3 KNN预测出行方式
3.4 KNN测你有多重
3.5 KNN预测草莓甜不甜
项目三
4.1 逻辑回归算法
4.2 家居数据观测
4.3 逻辑回归预测升学概率
4.4 逻辑回归预测红酒质量
4.5 逻辑回归梯度下降的改进
4.6 逻辑回归预测用户是否按期还款
项目四
5.1 决策树算法
5.2 决策树预测隐形眼镜类型
5.3 决策树预测员工离职情况
5.4 决策树带你做导购
5.5 决策树泰坦尼克号生还预测
5.6 决策树与随机森林效果对比
项目五
6.1 聚类算法
6.2 kmeans聚类实训
6.3 二分kmeans算法
6.4 聚类-DBSCAN算法
6.5 DBSCAN聚类实训
6.6 对手机活动数据降维并聚类

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