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Scikit-Learn 如何选择机器学习方法原创

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机器学习是人工智能的一个分支,主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法,这些算法可以从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测。当前,机器学习已广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、战略游戏和机器人等领域。 本课程首先简单介绍了什么是机器学习、什么是Scikit-learn以及如何安装Scikit-learn;然后讲解了如何选择合适的机器学习方法,并以iris数据集为例展示了Scikit-learn的通用学习模式,同时分享了一些有用的数据集及其用法;接着是Scikit-learn模型的讲解,包括其常用属性和功能;最后结合案例详细讲解了如何进行数据标准化,以及如何通过交叉验证选择合适的模型。 【课程目标】 了解开源机器学习库Scikit-learn 熟悉常用的机器学习方法 使用Scikit-learn实现数据标准化和交叉验证 【适用对象】 AI开发者、学生 【课程大纲】 知识模块 简介 机器学习 Scikit-Learn 什么是Scikit-Learn Scikit-Learn安装 Scikit-Learn如何选择机器学习方法 Scikit-Learn通用学习模式 Scikit-Learn sklearn的datasets数据库 Scikit-Learn model常用属性和功能 Scikit-Learn normalization标准化数据 Scikit-Learn cross validation交叉验证 Scikit-Learn保存model

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