python数据分析
这个冬天跟Python有一个约会——Python数据分析课。
是的约会。
机器学习与数据分析
目标
计划总共14周,每周两节理论课,
学会机器学习算法基本思想,为模型选择恰当的假设,编写机器学习代码。
初步条件:学过概率统计,线性代数。
课程结构
机器学习入门
模型评价与选择:
经验误差与结构误差
评价指标
比较检验与假设检验
学习理论:频率派和贝叶斯派
学习理论:PAC和VC维
数据预处理方法
学习模型:
最小二乘法线性回归-线性模型
KNN算法
决策树
支持向量机
渐变