机器学习——模型训练基础原理

1.测试数据引入和特征提取

2.数据清洗和数据转换

3.哑编码和词袋法

4.模型构建和模型训练实现步骤

5.机器学习算法分类

6.监督学习算法归类

7.非监督学习算法归类

8.全监督学习算法归类

9.半监督学习算法归类

10.模型训练结果预测标准

11.模型训练结果评估标准

12.模型评估指标对比

13.判别式模型和生成式模型区别

14.基于监督学习算法的特征分析

15.机器学习开发框架ScikitLearn常用模型构建和模型训练API

16.机器学习特征工程

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