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零基础入门人工智能
第115任务： Soft Voting Classifier
查看课程
任务列表
第1任务： 文档.zip
第2任务： 梯度下降法
第3任务： 文档.zip
第4任务： 极大似然估计
第5任务： 文档.zip
第6任务： 拉格朗日乘子法
第7任务： 文档.zip
第8任务： 核函数
第9任务： 文档.zip
第10任务： 文档.zip
第11任务： 文档.zip
第12任务： 机器学习入门
第13任务： 就业分析与课程大纲解读
第14任务： KNN算法
第15任务： 素材.zip
第16任务： 文档.zip
第17任务： scikit-learn对算法的封装和使用
第18任务： 素材.zip
第19任务： 文档.zip
第20任务： 数据集切分与模型分类准确度
第21任务： 素材.zip
第22任务： 文档.zip
第23任务： 超参数与网格搜索
第24任务： 素材.zip
第25任务： 文档.zip
第26任务： 数据归一化
第27任务： 素材.zip
第28任务： 文档.zip
第29任务： scikit-learn内置数据集的解读和探索
第30任务： 素材.zip
第31任务： 线性回归模型
第32任务： 素材.zip
第33任务： 文档.zip
第34任务： scikit-learn实现线性回归模型
第35任务： 素材.zip
第36任务： 梯度下降法求解线性回归模型
第37任务： 素材.zip
第38任务： 素材.zip
第39任务： 回归模型的评价指标
第40任务： 素材.zip
第41任务： 文档.zip
第42任务： 多项式回归模型与Pipeline
第43任务： 素材.zip
第44任务： 文档.zip
第45任务： 过拟合与欠拟合
第46任务： 素材.zip
第47任务： 文档.zip
第48任务： 交叉验证
第49任务： 素材.zip
第50任务： 文档.zip
第51任务： 模型正则化
第52任务： 素材.zip
第53任务： 文档.zip
第54任务： 逻辑回归模型
第55任务： 文档.zip
第56任务： 梯度下降法求解模型参数
第57任务： 文档.zip
第58任务： scikit-learn实现逻辑回归
第59任务： 素材.zip
第60任务： 文档.zip
第61任务： 多分类OvR和OvO
第62任务： 素材.zip
第63任务： 文档.zip
第64任务： 分类模型评价指标之：混淆矩阵、精准率、召回率
第65任务： 素材.zip
第66任务： 文档.zip
第67任务： 分类模型评价指标之：PR曲线
第68任务： 素材.zip
第69任务： 文档.zip
第70任务： 分类模型评价指标之：ROC曲线和AUC
第71任务： 素材.zip
第72任务： 文档.zip
第73任务： 分类模型的决策边界
第74任务： 素材.zip
第75任务： 文档.zip
第76任务： 数据理解
第77任务： 素材.zip
第78任务： 缺失值处理
第79任务： 素材.zip
第80任务： 标准化
第81任务： 素材.zip
第82任务： 预处理
第83任务： 素材.zip
第84任务： 卡方分箱
第85任务： 素材.zip
第86任务： 特征选择
第87任务： 素材.zip
第88任务： PCA
第89任务： 素材.zip
第90任务： 什么是决策树
第91任务： 素材.zip
第92任务： 文档.zip
第93任务： 信息熵
第94任务： 素材.zip
第95任务： 文档.zip
第96任务： 信息熵划分决策树
第97任务： 素材.zip
第98任务： 基尼系数
第99任务： 素材.zip
第100任务： 文档.zip
第101任务： 决策树的过拟合
第102任务： 素材.zip
第103任务： 文档.zip
第104任务： 决策树中的超参数
第105任务： 素材.zip
第106任务： 文档.zip
第107任务： 决策树解决回归问题
第108任务： 素材.zip
第109任务： 文档.zip
第110任务： 决策树的局限性
第111任务： 文档.zip
第112任务： 集成学习与Voting模型
第113任务： 素材.zip
第114任务： 文档.zip
第115任务： Soft Voting Classifier
第116任务： 素材.zip
第117任务： 文档.zip
第118任务： Bagging模型
第119任务： 素材.zip
第120任务： 文档.zip
第121任务： 随机森林和ExtraTrees
第122任务： 素材.zip
第123任务： 文档.zip
第124任务： 随机森林调参
第125任务： 文档.zip
第126任务： 随机森林调参实例
第127任务： 素材.zip
第128任务： 什么是Boosting
第129任务： 文档.zip
第130任务： AdaBoost原理
第131任务： 文档.zip
第132任务： AdaBoost的损失函数
第133任务： 文档.zip
第134任务： 加法模型
第135任务： 文档.zip
第136任务： AdaBoost模型的参数求解
第137任务： 文档.zip
第138任务： BDT(提升树模型)
第139任务： 文档.zip
第140任务： GBDT(梯度提升树模型)
第141任务： 文档.zip
第142任务： XGBoost简介
第143任务： 文档.zip
第144任务： XGBoost如何生成一颗最优树(1)：树的参数化表示
第145任务： 文档.zip
第146任务： XGBoost如何生成一颗最优树(2)：构造和求解目标函数
第147任务： 文档.zip
第148任务： XGBoost如何生成一颗最优树(3)：树的最优划分
第149任务： 文档.zip
第150任务： XGBoost的使用(1)：两种使用方式
第151任务： 素材.zip
第152任务： 文档.zip
第153任务： XGBoost的使用(2)：三种参数类型
第154任务： 文档.zip
第155任务： XGBoost的使用(3)：一般参数
第156任务： 素材.zip
第157任务： XGBoost的使用(4)：booster参数
第158任务： 素材.zip
第159任务： XGBoost的使用(5)：目标函数参数objective
第160任务： 素材.zip
第161任务： XGBoost的使用(6)：评估指标参数evalmetric
第162任务： 素材.zip
第163任务： XGBoost的使用(7)：其它参数
第164任务： 项目介绍
第165任务： 加载数据集
第166任务： 素材.zip
第167任务： EDA
第168任务： 素材.zip
第169任务： 特征清洗
第170任务： 文档.zip
第171任务： 预处理与基线模型
第172任务： 素材.zip
第173任务： 特征工程
第174任务： 素材.zip
第175任务： 随机森林模型调优
第176任务： 素材.zip
第177任务： 使用XGBoost构建模型
第178任务： 素材.zip
第179任务： 进一步提升思路
第180任务： 素材.zip
