【视频教程】达内2021新版Python机器学习教程，小白也能听懂的入门视频

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总有人要赢

为什么不能是你？

总有人过上理想的人生

为什么不能是你？

努力，是为了有底气拒绝不喜欢的人生

加油！

达内2021新版Python机器学习教程上新啦~

小白也能听懂的入门视频

以下，enjoy~

课程简介

机器学习内容主要是介绍机器学习相关的概述以及算法，利用建模技术实现商业需求。比较经典的回归和分类问题，常用的线性回归、多项式回归、逻辑回归、决策树、随机森林、朴素贝叶斯等算法。有相应的实际项目供大家学习。

课程目录

01-机器学习概述（1）-01

01-机器学习概述（1）-02

01-机器学习概述（1）-03

01-机器学习概述（1）-04

02-机器学习概述（2）-01

02-机器学习概述（2）-02

02-机器学习概述（2）-03

02-机器学习概述（2）-04

02-机器学习概述（2）-05

03-数据预处理（1）-01

03-数据预处理（1）-02

03-数据预处理（1）-03

03-数据预处理（1）-04

03-数据预处理（1）-05

04-数据预处理（2）-01

04-数据预处理（2）-02

04-数据预处理（2）-03

04-数据预处理（2）-04

04-数据预处理（2）-05

05-线性回归（1）-01

05-线性回归（1）-02

05-线性回归（1）-03

05-线性回归（1）-04

05-线性回归（1）-05

05-线性回归（1）-06

06-线性回归（2）-01

06-线性回归（2）-02

06-线性回归（2）-03

06-线性回归（2）-04

07-线性回归（3）-01

07-线性回归（3）-02

07-线性回归（3）-03

07-线性回归（3）-04

07-线性回归（3）-05

08-线性回归（4）-01

08-线性回归（4）-02

08-线性回归（4）-03

08-线性回归（4）-04

09-回归模型的评估与封装-01

09-回归模型的评估与封装-02

09-回归模型的评估与封装-03

09-回归模型的评估与封装-04

09-回归模型的评估与封装-05

10-岭回归-01

10-岭回归-02

10-岭回归-03

10-岭回归-04

11-多项式回归-01

11-多项式回归-02

11-多项式回归-03

11-多项式回归-04

11-多项式回归-05

12-波士顿地区房屋价格预测-01

12-波士顿地区房屋价格预测-02

12-波士顿地区房屋价格预测-03

12-波士顿地区房屋价格预测-04

13-决策树-01

13-决策树-02

13-决策树-03

13-决策树-04

13-决策树-05

14-集合模型-AdaBoost-01

14-集合模型-AdaBoost-02

14-集合模型-AdaBoost-03

14-集合模型-AdaBoost-04

15-集合模型-GBDT-01

15-集合模型-GBDT-02

15-集合模型-GBDT-03

15-集合模型-GBDT-04

16-集合模型-随机森林-01

16-集合模型-随机森林-02

16-集合模型-随机森林-03

16-集合模型-随机森林-04

16-集合模型-随机森林-05

17-分类模型-01

17-分类模型-02

17-分类模型-03

17-分类模型-04

18-逻辑回归-01

18-逻辑回归-02

18-逻辑回归-03

18-逻辑回归-04

18-逻辑回归-05

19-数据集的划分与交叉验证-01

19-数据集的划分与交叉验证-02

19-数据集的划分与交叉验证-03

19-数据集的划分与交叉验证-04

20-分类模型的评估-01

20-分类模型的评估-02

20-分类模型的评估-03

20-分类模型的评估-04

20-分类模型的评估-05

21-车辆评级分类与cart分类树（1）-01

21-车辆评级分类与cart分类树（1）-02

21-车辆评级分类与cart分类树（1）-03

21-车辆评级分类与cart分类树（1）-04

22-车辆评级分类与cart分类树（2）-01

22-车辆评级分类与cart分类树（2）-02

22-车辆评级分类与cart分类树（2）-03

22-车辆评级分类与cart分类树（2）-04

22-车辆评级分类与cart分类树（2）-05

23-验证曲线与学习曲线-01

23-验证曲线与学习曲线-02

23-验证曲线与学习曲线-03

23-验证曲线与学习曲线-04

23-验证曲线与学习曲线-05

24-支持向量机-01

24-支持向量机-02

24-支持向量机-03

24-支持向量机-04

24-支持向量机-05

25-支持向量机实现-01

25-支持向量机实现-02

25-支持向量机实现-03

25-支持向量机实现-04

25-支持向量机实现-05

26-舆情分析-01

26-舆情分析-02

26-舆情分析-03

26-舆情分析-04

27-文本向量化处理-01

27-文本向量化处理-02

27-文本向量化处理-03

27-文本向量化处理-04

27-文本向量化处理-05

28-邮件分类（主题识别）-01

28-邮件分类（主题识别）-02

28-邮件分类（主题识别）-03

28-邮件分类（主题识别）-04

28-邮件分类（主题识别）-05

29-朴素贝叶斯分类模型-01

29-朴素贝叶斯分类模型-02

29-朴素贝叶斯分类模型-03

29-朴素贝叶斯分类模型-04

29-朴素贝叶斯分类模型-05

30-中文分词-01

30-中文分词-02

30-中文分词-03

30-中文分词-04

30-中文分词-05

31-样本均衡化与置信区间-01

31-样本均衡化与置信区间-02

31-样本均衡化与置信区间-03

31-样本均衡化与置信区间-04

32-聚类模型-01

32-聚类模型-02

32-聚类模型-03

32-聚类模型-04

33-DBSCAN算法-01

33-DBSCAN算法-02

33-DBSCAN算法-03

33-DBSCAN算法-04

33-DBSCAN算法-05

34-推荐系统-01

34-推荐系统-02

34-推荐系统-03

34-推荐系统-04

35-电影推荐项目概览（1）-01

35-电影推荐项目概览（1）-02

35-电影推荐项目概览（1）-03

35-电影推荐项目概览（1）-04

35-电影推荐项目概览（1）-05

36-电影推荐项目概览（2）-01

36-电影推荐项目概览（2）-02

36-电影推荐项目概览（2）-03

36-电影推荐项目概览（2）-04

36-电影推荐项目概览（2）-05

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