5. 【单元1】聚类之K-Means+31省市居民家庭消费调查(P5)
2023年9月24日 921观看
北京理工大学-Python机器学习应用（mooc）
大学课程 / 计算机
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1【第一部分】“机器学习”课程内容导学(P1)06:46
2【第一部分】Sklearn库的安装(P2)04:43
3【第一部分】Sklearn库标准数据集及基本功能(P3)07:29
4【第二部分】机器学习之无监督学习课程导学(P4)09:33
5【单元1】聚类之K-Means+31省市居民家庭消费调查(P5)08:12
6【单元1】聚类之Dbscan+学生月上网时间分布聚类实例(P6)09:17
7【单元2】降维之PCA(P7)06:37
8【单元2】降维之NMF(P8)07:16
9【单元3】实例：基于聚类的整图分割(P9)05:17
10【第二部分】机器学习之有监督学习课程导学(P10)08:05
11【单元4】“人体运动状态信息评级”实例分析(P11)06:26
12【单元4】KNN+Nbayes+决策树(P12) - 105:39- 13【单元4】KNN+Nbayes+决策树(P12) - 305:43
14【单元4】“人体运动状态信息评级”实例编写与对比(P13)07:48
15【单元4】上证指数涨跌预测实例(P14)06:03
16【单元5】线性回归+房价与房屋尺寸关系的线性拟合(P15)08:54
17【单元5】多项式回归+房价与房屋尺寸的非线性拟合(P16)07:00
18【单元5】_岭回归(P17)07:47
19【单元6】“手写识别”实例介绍(P18)04:55
20【单元6】神经网络实现“手写识别”实例编写(P19) - 105:16- 21【单元6】神经网络实现“手写识别”实例编写(P19) - 305:20
22【单元6】KNN实现“手写识别”实例编写(P20)06:33
23【单元8】实例：自主学习Flappy Bird游戏(P22)02:34
24【单元8】Flappy Bird自主学习程序基本框架(P23) - 105:06- 25【单元8】Flappy Bird自主学习程序基本框架(P23) - 305:07
26【单元8】相关库的介绍及安装(P24)02:57
27【单元8】项目实战(P25) - 106:38- 28【单元8】项目实战(P25) - 306:36
29【单元8】训练结果展示(P26)01:44
30【单元9】课程总结(P27)06:15
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