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【自动驾驶技术】机器学习与项目实战
第10-1任务： KNN算法
查看课程
任务列表
第1任务： 文档.zip
第2-1任务： 梯度下降法
第2-2任务： 文档.zip
第3-1任务： 极大似然估计
第3-2任务： 文档.zip
第4-1任务： 拉格朗日乘子法
第4-2任务： 文档.zip
第5-1任务： 核函数
第5-2任务： 文档.zip
第6任务： 文档.zip
第7任务： 文档2.zip
第8任务： 机器学习入门
第9任务： 就业分析与课程大纲解读
第10-1任务： KNN算法
第10-2任务： 素材.zip
第10-3任务： 文档.zip
第11-1任务： scikit-learn对算法的封装和使用
第11-2任务： 素材.zip
第11-3任务： 文档.zip
第12-1任务： 数据集切分与模型分类准确度
第12-2任务： 素材.zip
第12-3任务： 文档.zip
第13-1任务： 超参数与网格搜索
第13-2任务： 素材.zip
第13-3任务： 素材.zip
第14-1任务： 数据归一化
第14-2任务： 素材.zip
第14-3任务： 文档.zip
第15-1任务： scikit-learn内置数据集的解读和探索
第15-2任务： 素材.zip
第16-1任务： 线性回归模型
第16-2任务： 素材.zip
第16-3任务： 文档.zip
第17-1任务： scikit-learn实现线性回归模型
第17-2任务： 素材.zip
第18-1任务： 梯度下降法求解线性回归模型
第18-2任务： 素材.zip
第18-3任务： 文档.zip
第19-1任务： 回归模型的评价指标
第19-2任务： 素材.zip
第19-3任务： 文档.zip
第20-1任务： 多项式回归模型与Pipeline
第20-2任务： 素材.zip
第20-3任务： 文档.zip
第21-1任务： 过拟合与欠拟合
第21-2任务： 素材.zip
第21-3任务： 文档.zip
第22-1任务： 交叉验证
第22-2任务： 素材.zip
第22-3任务： 文档.zip
第23-1任务： 模型正则化
第23-2任务： 素材.zip
第23-3任务： 文档.zip
第24-1任务： 逻辑回归模型
第24-2任务： 文档.zip
第25-1任务： 梯度下降法求解模型参数
第25-2任务： 文档.zip
第26-1任务： scikit-learn实现逻辑回归
第26-2任务： 素材.zip
第26-3任务： 文档.zip
第27-1任务： 多分类OvR和OvO
第27-2任务： 素材.zip
第27-3任务： 文档.zip
第28-1任务： 分类模型评价指标之：混淆矩阵、精准率、召回率
第28-2任务： 素材.zip
第28-3任务： 文档.zip
第29-1任务： 分类模型评价指标之：PR曲线
第29-2任务： 素材.zip
第29-3任务： 文档.zip
第30-1任务： 分类模型评价指标之：ROC曲线和AUC
第30-2任务： 素材.zip
第30-3任务： 文档.zip
第30-4任务： 文档.zip
第31-1任务： 分类模型的决策边界
第31-2任务： 素材.zip
第31-3任务： 文档.zip
第32-1任务： 什么是决策树
第32-2任务： 素材.zip
第32-3任务： 文档.zip
第33-1任务： 信息熵
第33-2任务： 素材.zip
第33-3任务： 文档.zip
第34-1任务： 信息熵划分决策树
第34-2任务： 素材.zip
第35-1任务： 基尼系数
第35-2任务： 素材.zip
第35-3任务： 文档.zip
第36-1任务： 决策树的过拟合
第36-2任务： 素材.zip
第36-3任务： 文档.zip
第37-1任务： 决策树中的超参数
第37-2任务： 素材.zip
第37-3任务： 文档.zip
第38-1任务： 决策树解决回归问题
第38-2任务： 素材.zip
第38-3任务： 文档.zip
第39-1任务： 决策树的局限性
第39-2任务： 文档.zip
第40-1任务： 集成学习与Voting模型
第40-2任务： 素材.zip
第40-3任务： 文档.zip
第41-1任务： Soft Voting Classifier
第41-2任务： 素材.zip
第41-3任务： 文档.zip
第42-1任务： Bagging模型
第42-2任务： 素材.zip
第42-3任务： 文档.zip
第43-1任务： 随机森林和ExtraTrees
第43-2任务： 素材.zip
第43-3任务： 文档.zip
第44-1任务： 随机森林调参
第44-2任务： 文档.zip
第45-1任务： 随机森林调参实例
第45-2任务： 素材.zip
第46-1任务： 什么是Boosting
第46-2任务： 文档.zip
第47-1任务： AdaBoost原理
第47-2任务： 文档.zip
第47-3任务： 文档.zip
第48-1任务： AdaBoost的损失函数
第48-2任务： 文档.zip
第49-1任务： 加法模型
第49-2任务： 文档.zip
第50-1任务： AdaBoost模型的参数求解
第50-2任务： 文档.zip
第51-1任务： BDT(提升树模型)
第51-2任务： 文档.zip
第52-1任务： GBDT(梯度提升树模型)
第52-2任务： 文档.zip
第53-1任务： 数据理解
第53-2任务： 素材.zip
第54-1任务： 缺失值处理
第54-2任务： 素材.zip
第55-1任务： 标准化
第55-2任务： 素材.zip
第56-1任务： 预处理
第56-2任务： 素材.zip
第57-1任务： 卡方分箱
第57-2任务： 素材.zip
第58-1任务： 特征选择
第58-2任务： 素材.zip
第59-1任务： PCA
第59-2任务： 素材.zip
第60-1任务： XGBoost简介
第60-2任务： 文档.zip
第61-1任务： XGBoost如何生成一颗最优树(1)：树的参数化表示
第61-2任务： 文档.zip
第62-1任务： XGBoost如何生成一颗最优树(2)：构造和求解目标函数
第62-2任务： 文档.zip
第63-1任务： XGBoost如何生成一颗最优树(3)：树的最优划分
第63-2任务： 文档.zip
第64-1任务： XGBoost的使用(1)：两种使用方式
第64-2任务： 素材.zip
第64-3任务： 文档.zip
第65-1任务： XGBoost的使用(2)：三种参数类型
第65-2任务： 文档.zip
第66-1任务： XGBoost的使用(3)：一般参数
第66-2任务： 素材.zip
第67-1任务： XGBoost的使用(4)：booster参数
第67-2任务： 素材.zip
第68-1任务： XGBoost的使用(5)：目标函数参数objective
第68-2任务： 素材.zip
第69-1任务： XGBoost的使用(6)：评估指标参数evalmetric
第69-2任务： 素材.zip
第69-3任务： 素材.zip
第70任务： XGBoost的使用(7)：其它参数
第71任务： 项目介绍
第72-1任务： 加载数据集
第72-2任务： 素材.zip
第73-1任务： EDA
第73-2任务： 素材.zip
第74-1任务： 特征清洗
第74-2任务： 文档.zip
第75-1任务： 预处理与基线模型
第75-2任务： 素材.zip
第76-1任务： 特征工程
第76-2任务： 素材.zip
第77-1任务： 随机森林模型调优
第77-2任务： 素材.zip
第78-1任务： 使用XGBoost构建模型
第78-2任务： 素材.zip
第79-1任务： 进一步提升思路
第79-2任务： 素材.zip
