本课程以以CRISP-DM为理论指导,系统介绍了sklearn在数据挖掘/机器学习各个环节的功能实现,从数据挖掘实战的角度出发详细介绍如何在sklearn中完成数据预处理、数据降维、数据建模、模型评估等各种操作,并突出特征选择、模型调参,模型集成等在数据挖掘实战环境中的重要课题。
课程弱化了各种统计模型的基本原理,强化其具体操作及衍生模型。学习完本课程后,学员将能够独立使用sklearn完成数据挖掘或机器学习实际项目。
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