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2026版 Scikit-learn Python机器学习 视频教程(无废话版) 玩命更新中~

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2025-08-27 21:45:11
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2026版 Scikit-learn Python机器学习 视频教程(无废话版) 玩命更新中~ 作者:小锋老师 本课程主要讲解基于Scikit-learn的Python机器学习知识,包括机器学习概述,特征工程(数据集,特征抽取,特征预处理,特征降维等),分类算法(K-临近算法,朴素贝叶斯算法,决策树等),回归与聚类算法(线性回归,欠拟合,逻辑回归与二分类,K-means算法)等。 Python+AI学习路线图:http://python222.com/post/7
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视频选集
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2026版 Scikit-learn Python机器学习 视频教程(无废话版) 玩命更新中~
07:21
第2讲 什么是机器学习
08:17
第3讲 机器学习开发流程
11:38
第4讲 Scikit-learn介绍
06:09
第5讲 数据集介绍
05:23
第6讲 Scikit-learn加载数据集
13:47
第7讲 数据集的划分
06:23
第8讲 类别特征提取- OneHotEncoder
13:00
第9讲 字典特征提取-DictVectorizer
07:02
第10讲 词袋模型(英文文本处理) - CountVectorizer
10:59
第11讲 词袋模型(中文文本处理) - CountVectorizer
11:01
第12讲 TF-IDF模型 - TfidfVectorizer
19:25
第13讲 处理缺失值:SimpleImputer
12:42
第14讲 归一化 (Normalization):MinMaxScaler
06:10
第15讲 标准化 (Standardization):StandardScaler
05:33
第16讲 特征选择 移除低方差特征(VarianceThreshold)
07:38
第17讲 特征选择 单变量特征选择 SelectKBest - 选择Top K个特征
05:48
第18讲 特征提取 主成分分析 (PCA)
10:36
第19讲 特征提取 线性判别分析 (LDA)
03:57
第20讲 分类算法-K-近邻(KNN)
22:13
第21讲 线性模型 逻辑回归
07:24
第22讲 朴素贝叶斯算法
20:33
第23讲 决策树算法
15:35
第24讲 随机森林算法
11:23
第25讲 线性回归 (LinearRegression & SGDRegressor)算法
20:33
第26讲 岭回归 (Ridge Regression)算法
07:21
第27讲 Lasso 回归 (Lasso Regression)算法
03:32
第28讲 弹性网络 (Elastic-Net)算法
02:57
第29讲 K-Means(K均值)算法
18:15
第30讲 DBSCAN(基于密度的噪声应用空间聚类)
10:55
第31讲 Agglomerative Clustering(凝聚层次聚类)算法
12:59
第32讲 模型保存及加载
04:17
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