简介
在本课程中,你将学习如何使用 scikit-learn 从数据构建预测模型。你将探索机器学习的基本概念,并了解如何使用 scikit-learn 解决监督学习和无监督学习问题。你还将学习如何评估模型、调整参数以及避免常见陷阱。你将通过使用真实世界数据集的机器学习问题示例进行实践。
🎯 任务
在本课程中,你将学习:
- 如何使用线性模型、线性和二次判别分析以及统计学习技术解决机器学习问题
- 如何应用核岭回归(kernel ridge regression)、支持向量机(support vector machines)和随机梯度下降(stochastic gradient descent)来完成监督学习任务
- 如何进行无监督学习,包括寻找数据的表示
- 如何处理文本数据,并使用高斯过程(Gaussian processes)和交叉分解技术(cross decomposition techniques)
- 如何使用朴素贝叶斯(naive Bayes)和决策树(decision trees)完成分类任务
🏆 成就
完成本课程后,你将能够:
- 使用 scikit-learn 实现多种机器学习算法
- 评估和调整模型的性能
- 应用适当的机器学习技术解决现实世界的问题
- 理解不同机器学习方法的优势和局限性