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人工智能入門(mén):Python實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)

難度初級(jí)
時(shí)長(zhǎng) 2小時(shí)48分
學(xué)習(xí)人數(shù)
綜合評(píng)分9.77
32人評(píng)價(jià) 查看評(píng)價(jià)
9.9 內(nèi)容實(shí)用
9.6 簡(jiǎn)潔易懂
9.8 邏輯清晰

講師回答 / flare_zhao
首先判斷是否已經(jīng)運(yùn)行完成了?每個(gè)cell運(yùn)行以后左上角的那個(gè)方括號(hào)會(huì)顯示數(shù)字的。你這里說(shuō)的沒(méi)有運(yùn)行結(jié)果,是不是說(shuō)圖像沒(méi)有顯示出來(lái)?如果是的話,在代碼前面增加一行代碼:%matplotlib inline。這樣圖像就會(huì)在頁(yè)面中穿插顯示了
講得挺倉(cāng)促的,畢竟免費(fèi),本人小白,課程都是調(diào)用sklean里面的數(shù)據(jù),嘿嘿。

講師回答 / flare_zhao
可以考慮邏輯回歸模型,輸出0為A隊(duì)贏,1為B隊(duì)2贏,訓(xùn)練數(shù)據(jù)X為兩隊(duì)的基本信息(或者先進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理,提取關(guān)鍵參數(shù)),結(jié)果為輸贏(0/1)。然后建立模型
我學(xué)過(guò)的最愉快的課程,講的非常易懂。期待flare老師有深度學(xué)習(xí)教程出現(xiàn)

已采納回答 / flare_zhao
不設(shè)置的話就是使用默認(rèn)參數(shù),sklearn中很多方法都是有默認(rèn)參數(shù)的。如果不設(shè)置test_size,那默認(rèn)size應(yīng)該是0.33(印象中),可以登錄sklearn官網(wǎng)查看

已采納回答 / flare_zhao
通常來(lái)說(shuō),如果特征本身不是很多,那可以考慮把所有的特征都放入模型,這通??赡芴岣吣愕哪P捅憩F(xiàn),缺點(diǎn)就是可能導(dǎo)致過(guò)擬合,即對(duì)新數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)不夠準(zhǔn)確。從已有特征中挑選特征的方式可以考慮:1、基于經(jīng)驗(yàn),即根據(jù)主觀經(jīng)驗(yàn)挑選影響比較大的特征,比如預(yù)測(cè)疾病可能性,那年齡肯定是一個(gè)因素;2、對(duì)比有某一個(gè)特征與沒(méi)有某個(gè)特征情況下,模型的表現(xiàn),判斷該特征的重要性。
Flare老師講得很清晰,邊聽(tīng)邊在jupyter跟著練習(xí),很有助于理解!
這節(jié)過(guò)于簡(jiǎn)單。。。
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課程須知
學(xué)員有一定的計(jì)算機(jī)編程基礎(chǔ),無(wú)需機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ),手把手體驗(yàn)機(jī)器學(xué)習(xí)
老師告訴你能學(xué)到什么?
1.了解AI是什么及其主流算法,機(jī)器學(xué)習(xí)與AI的關(guān)系 2.熟練scikit-learn工具包:熟悉環(huán)境配置安裝、基本語(yǔ)法、數(shù)據(jù)操作 3.掌握完成機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)的能力:數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型加載、訓(xùn)練及預(yù)測(cè) 4.運(yùn)用不同的機(jī)器學(xué)習(xí)模型、評(píng)估模型表現(xiàn):K-近鄰(KNN)算法、邏輯回歸;混淆矩陣

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