(视频+图文)机器学习入门系列-第5章 机器学习实践

机器学习入门系列，黄海广老师主讲。本站将持续更新，ppt、代码、课后习题见文末。

本系列的目录

​​01.引言​​

​​02.回归​​

​​03.逻辑回归​​

​​04.朴素贝叶斯​​

05.机器学习实践

06.机器学习库Scikit-learn

07.KNN算法

08.决策树

09.集成学习

10.人工神经网络

11.支持向量机

12.聚类

13.降维

14.关联规则

15.机器学习项目流程

本章目录

• 5.1 数据集划分
• 5.2 评价指标
• 5.3 正则化、偏差与方差

5.1 数据集划分

视频讲解

图文内容

5.2 评价指标

视频讲解

图文内容

5.3 正则化、偏差与方差

视频讲解

图文内容

相关资源

课程门槛较低，只要有本科三年级以上的数学知识，会一种编程语言，就可以掌握这门课程的绝大部分内容。

课程链接（中国大学慕课，有习题和证书）：
​​​https://www.icourse163.org/course/WZU-1464096179​​

课程资源（pdf版本课件和代码）公布在Github：

​​https://github.com/fengdu78/WZU-machine-learning-course​​

课程视频也可以在b站观看（观看方便，但无课后习题和证书）：

​​https://www.bilibili.com/video/BV1gP4y177cf?share_source=copy_web​​

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