Scikit-learn机器学习：分类/回归/聚类案例培训课程
-
-
培训对象： 数据分析师、机器学习初学者、业务分析人员、需要应用机器学习解决业务问题的技术人员。
-
-
培训目标：
-
-
培训内容介绍：
-
一、 Scikit-learn生态与工作流： 介绍Scikit-learn在机器学习生态中的位置，理解估计器、转换器和预测器的概念。
二、 数据预处理与特征工程： 使用StandardScaler、MinMaxScaler进行标准化，处理缺失值和类别编码。
三、 数据集划分与交叉验证： 使用train_test_split划分数据集，使用交叉验证（cross_val_score）评估模型稳定性。
四、 分类算法-逻辑回归与KNN： 实现逻辑回归和K近邻分类，理解混淆矩阵和分类报告。
五、 分类算法-决策树与随机森林： 构建决策树和随机森林模型，分析特征重要性，防止过拟合。
六、 分类算法-SVM与朴素贝叶斯： 使用支持向量机处理线性不可分数据，应用朴素贝叶斯进行文本分类。
七、 回归算法-线性回归与岭回归： 实现线性回归预测连续值，使用岭回归处理多重共线性。
八、 回归算法-决策树回归与集成： 使用决策树回归和梯度提升回归（GBRT）处理非线性回归问题。
九、 聚类算法-K-Means与层次聚类： 使用K-Means进行客户分群，使用轮廓系数评估聚类效果。
十、 降维算法-PCA与t-SNE： 使用主成分分析（PCA）降维可视化高维数据，使用t-SNE进行复杂结构展示。
十一、 模型选择与调参（GridSearchCV）： 使用网格搜索和随机搜索寻找最佳超参数，防止过拟合。
十二、 实战项目：端到端机器学习流程： 从业务理解开始，经过数据预处理、模型选择、调优到部署，完成完整项目。
如果您想学习本课程，请
预约报名
如果没找到合适的课程或有特殊培训需求，请
订制培训
除培训外，同时提供相关技术咨询与技术支持服务，有需求请发需求表到邮箱soft@info-soft.cn,或致电4007991916
技术服务需求表点击在线申请
服务特点：
海量专家资源，精准匹配相关行业，相关项目专家，针对实际需求，顾问式咨询，互动式授课，案例教学，小班授课，实际项目演示，快捷高效，省时省力省钱。
专家力量：
中国科学院软件研究所，计算研究所高级研究人员
oracle,微软，vmware，MSC,Ansys，candence,Altium,达索等大型公司高级工程师，项目经理，技术支持专家
中科信软培训中心，资深专家或讲师
大多名牌大学，硕士以上学历，相关技术专业，理论素养丰富
多年实际项目经历，大型项目实战案例，热情，乐于技术分享
针对客户实际需求，案例教学，互动式沟通，学有所获
