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人工智能入門：Python實現機器學習

                
                flare_zhao
            算法工程師

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                難度初級
            
                時長 2小時48分
            
                學習人數
            
綜合評分9.77
                            32人評價
                        查看評價
                                9.9
                                內容實用
                            
                                9.6
                                簡潔易懂
                            
                                9.8
                                邏輯清晰

全部評論問答未解決精華

小小程序員一枚

看到這里的朋友。。都是真愛了

2 2-5 模型評估：邏輯回歸、混淆矩陣、召回率、F1分數（1）

2020-07-14

小小程序員一枚

我自己是一個新手小白，看了好多慕課視頻，覺得老師講的人工智能這一塊最詳細，非常適合于剛入門的同學，非常感謝老師

3 2-4 模型評估：準確率、數據分離、參數選擇（2）

2020-07-14

小小程序員一枚

這個課程的老師講的很好，淺顯易懂，但是內涵豐富知識！

0 2-3 模型評估：準確率、數據分離、參數選擇（1）

2020-07-14

qiudou

之前學習完了有收獲，但是過了些時間又忘了，不知道有沒有PPT可以備用。

0 2-1 數據預處理：iris數據介紹、數據加載、數據展示、維度確認

2020-06-11

qq_hibernseasar_0

很好的入門講解。

0 2-2 模型訓練：分類問題、KNN模型、模型加載、訓練、預測

2020-03-26

weixin_慕慕9047821

頂頂頂頂頂頂頂頂

0 2-2 模型訓練：分類問題、KNN模型、模型加載、訓練、預測

2020-03-25

Gladys5813120

請問老師還有其他課程嗎? 講的真的很好，喜歡flare老師

4 2-6 模型評估：邏輯回歸、混淆矩陣、召回率、F1分數（2）

2020-03-20

慕斯卡3558986

老師，為什么我安裝skleaen時候好慢，到最后還報錯

0 1-3 開發環境部署

2020-03-19

希望在明天2021

講得挺好的，我沒什么基礎也聽懂了

3 1-1 課程介紹

2020-03-03

jingleYao

數據分離：
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size = 0.5)

尋找最佳K值：遍歷

1 2-4 模型評估：準確率、數據分離、參數選擇（2）

2020-02-15

qq_LierandAccus_0

n_neighbors 即要選擇最近幾個點

0 2-2 模型訓練：分類問題、KNN模型、模型加載、訓練、預測

2020-02-11

商業分析師

課程實用，實戰例易懂，如學好此課程，其運用前景廣闊！

2 2-6 模型評估：邏輯回歸、混淆矩陣、召回率、F1分數（2）

2020-02-06

慕UI1406041

老師講的不錯，贊一個

3 2-6 模型評估：邏輯回歸、混淆矩陣、召回率、F1分數（2）

2020-02-05

weixin_慕函數6012133

謝謝老師的講解

1 2-2 模型訓練：分類問題、KNN模型、模型加載、訓練、預測

2020-01-19

慕神6037505

不錯，講的很好，收獲很大

2 2-6 模型評估：邏輯回歸、混淆矩陣、召回率、F1分數（2）

2020-01-15

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開始學習

課程須知: 學員有一定的計算機編程基礎，無需機器學習基礎，手把手體驗機器學習

老師告訴你能學到什么？: 1.了解AI是什么及其主流算法，機器學習與AI的關系 2.熟練scikit-learn工具包：熟悉環境配置安裝、基本語法、數據操作 3.掌握完成機器學習任務的能力：數據預處理、模型加載、訓練及預測 4.運用不同的機器學習模型、評估模型表現：K-近鄰(KNN)算法、邏輯回歸；混淆矩陣

微信掃碼，參與3人拼團

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