机器学习入门之旅


 

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设计实操练习,加入自动批改和反馈功能

 

课程仅有英语版本


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1.

机器学习概述

熟悉机器学习概念和本课程。

  • 什么是机器学习?
  • 课程概述

2.

分类工作流程

搭建一个简单的模型用于执行分类任务。

  • 分类工作流程概述
  • 导入数据
  • 处理数据
  • 提取特征
  • 搭建模型
  • 评估模型
  • 复习

3.

导入和预处理数据

从多个文件导入数据。

  • 组织数据文件
  • 创建数据存储
  • 添加数据变换

4.

特征工程

根据原始信号计算特征。

  • 信号类型
  • 迁移学习所需的组件
  • 计算汇总统计
  • 查找峰值
  • 计算导数
  • 计算相关性
  • 自动化特征提取

5.

分类模型

训练并使用机器学习模型做出预测。

  • 训练和测试
  • 机器学习模型
  • 训练模型
  • 做出预测
  • 研究误分类
  • 改进模型

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