课程环境
语言:Python3
框架:Scikit-learn
其他框架:numpy,matplotlib...
IDE:Jupyter Notebook,PyCharm,ANACONDA
课程学习基础:
基本高中数学
本科高等数学,线性代数,概率论
课程所使用的数据集
框架:Scikit-learn 内置数据集或通过scikit-learn可以直接下载的数据集,MNIST数据集
本课程可为以下放下打下基础:
视觉领域
推荐系统
自然语言处理
时间序列分析
真实世界收集到的数据一般都有缺陷(有缺失值,或者不寻常的特征点),需要预处理
本课程关注于监督学习
发布于 11-09
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