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机器学习简介
- 1
开始学习
- 2
机器学习及其类型
回归
- 1
使用 PyCaret 进行回归分析
- 2
探索性数据分析
- 3
熟悉 PyCaret 环境
- 4
构建模型
- 5
编程挑战：训练随机森林模型
- 6
解决方案回顾：训练随机森林模型
- 7
测验：回归
异常检测
- 1
使用 PyCaret 进行异常检测
- 2
探索性数据分析
- 3
熟悉 PyCaret 环境
- 4
构建模型
- 5
编程挑战：创建局部离群因子模型
- 6
解决方案回顾：创建局部离群因子模型
- 7
测验：异常检测
分类
- 1
使用 PyCaret 进行分类
- 2
探索性数据分析
- 3
熟悉 PyCaret 环境
- 4
构建模型
- 5
编码挑战：进行预测并绘制模型
- 6
解决方案回顾：进行预测并绘制模型
- 7
测验：分类
自然语言处理
- 1
使用 PyCaret 进行自然语言处理
- 2
探索性数据分析
- 3
初始化自然语言处理环境
- 4
创建并分配主题模型
- 5
初始化分类环境
- 6
创建分类模型
- 7
编码挑战：绘制主题分布图
- 8
解决方案回顾：绘制主题分布图
- 9
测验：自然语言处理
聚类
- 1
使用 PyCaret 进行聚类
- 2
探索性数据分析
- 3
熟悉 PyCaret 环境
- 4
构建模型
- 5
编程挑战：创建 k 均值模型
- 6
解决方案回顾：创建 k-means 模型
- 7
测验：聚类
部署机器学习模型
- 1
Streamlit
- 2
保险费用预测网页应用
- 3
鸢尾花分类网页应用
- 4
将应用部署到 Streamlit Cloud
- 5
编程挑战：将数据框可视化为折线图
- 6
解决方案回顾：将数据框可视化为折线图
- 7
测验：Streamlit
结论
- 1
总结
附录
- 1
PyCaret 的安装
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Course Author:Anonymous User