✅加拿大机器学习Bayes作业代写✅机器学习怎么学？！！

发布时间：2023-10-11 人气：.. 作者：www.essaydues.com

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	建议学习周期为10周，按照以下规划进行：

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第一周：（美国专业留学生机器学习Bayes作业代写价格） 

1.了解机器学习基本概念

2.【算法推导】线性模型：一元线性回归、多元线性回归、对数几率回归

3.sklearn的介绍，学习kaggle notebook使用

4.【入门比赛】：泰坦尼克存活预测

•报名和入门指导

•对于泰坦尼克存活预测比赛，构造出更多更好的特征

•掌握逻辑回归的算法原理

•学习sklearn包中逻辑回归算法的使用

5.【比赛实战】（英国专业留学生机器学习Bayes论文代写价格） 

构造比赛特征，并调节逻辑回归的参数使比赛模型达到更优的效果

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第二周

1.【算法推导】决策树的分裂准则

2.决策树的剪枝和连续值处理

3.掌握决策树的算法原理，学习sklearn包中决策树算法的使用

4.【比赛实战】

以决策树为分类模型，调节决策树函数的参数使比赛模型达到更优的效果

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第三周

1.【算法推导】支持向量机原始模型的建立和求解

2.【算法推导】核函数和软间隔支持向量机

3.掌握svm的算法原理，了解sklearn包中svm算法的使用

4.【比赛实战】：以支持向量机为模型，并调节支持向量机函数的参数使比赛模型达到更优的效果

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第四周

1.【算法推导】EM算法（加拿大专业留学生机器学习Bayes考试代考价格） 

2.【算法推导】极大似然估计与朴素贝叶斯

3.贝叶斯算法的原理讲解

4.贝叶斯算法的实现

5.掌握贝叶斯的算法原理，了解sklearn包中的朴素贝叶斯算法的使用

6.【项目实战】：掌握knn算法的原理，使用sklearn的knn算法实现鸢尾花分类

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第五周

1.【算法推导】神经网络结构与BP算法

2.深度学习初探

3.掌握BP网络的算法原理，了解sklearn包中BP网络的使用

4.【项目实战】：掌握BP算法，使用sklearn的神经网络接口实现MNIST分类

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第六周

1.经验误差与过拟合（澳洲专业留学生机器学习Bayes网课代修价格） 

2.评估方法（sklearn中的各种评估方法）

3.性能度量

4.针对于不同的评估方法对结果的不同|

5.掌握评估方法的原理，了解sklearn包中模型评估方法的使用

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第七周

1.特征降维

2.特征选择

3.了解sklearn包中特征选择和降维算法的使用（美国专业留学生机器学习Bayes作业代写价格） 

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