【往期课程】7天晋级机器学习

讲解算法在实际案例中的应用以及优化模型的方法,轻松玩转机器学习。

详细操作资料搭配视频教学,解决难点痛点问题。坚持不懈,勇攀AI之巅!

学习过程中如有疑问,可跟帖回复,有问必答。


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课程目标

通过本课程的学习,使学员:

1、了解掌握模型评估的方法,实现对不同模型的评估结果进行对比。

2、使用聚类算法解决实际问题的流程和思路,以及对模型的分析和评估。

3、使用MLS工作流和MLS notebook,并掌握优化模型的异常值处理方向。

4、使用分类算法解决实际问题的流程和思路,以及对模型的分析和评估。

5、熟练使用工具MLS notebook,掌握优化模型缺失值填充的方向。

6、使用回归算法解决实际问题的流程和思路,以及对模型的分析和评估。

7、实践操作特征选取、模型评估对比,掌握优化模型特性的生成和选择的方向。

 

课程大纲

第1章 Day 1 模型评估

第2章 Day 2 机器学习助力客户分群(上)

第3章 Day 3 机器学习助力客户分群(下)

第4章 Day 4 机器学习助力商品质量分类(上)

第5章 Day 5 机器学习助力商品质量分类(下)

第6章 Day 6 机器学习助力预测性维护(上)

第7章 Day 7 机器学习助力预测性维护(下)