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
- 6.1 Scikit-learn概述
- 6.2 Scikit-learn的主要用法
- 6.3 Scikit-learn案例
6.1 Scikit-learn概述
视频讲解
图文内容
6.2 Scikit-learn主要用法
视频讲解
图文内容
6.3 Scikit-learn案例
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
