使用 scikit-learn 的机器学习项目
这是为有抱负的数据科学家、数据分析师以及 Python 和机器学习爱好者精心策划的指导项目合集。本集合中的指导项目旨在帮助您通过使用 scikit-learn 应用流行的机器学习算法来解决一系列现实问题。
使用 Python 中的 scikit-learn 库，您将首先处理情感分析，这是一种自然语言处理应用程序。您将构建一个逻辑回归模型，将电影评论的情绪分类为正面或负面。在下一个指导项目中，您将种植决策树和随机森林模型，以帮助组织预测员工流动率。介绍了逻辑回归和基于树的方法后，其余的指导项目涵盖了应用于压缩和线性回归模型以预测销售收入的 k 均值聚类。
即使您以前从未使用过 scikit-learn，此集合也适合您。强烈建议您具有 Python 编程经验并且对应用机器学习感兴趣。
使用 scikit-learn 的机器学习项目
这是为有抱负的数据科学家、数据分析师以及 Python 和机器学习爱好者精心策划的指导项目合集。本集合中的指导项目旨在帮助您通过使用 scikit-learn 应用流行的机器学习算法来解决一系列现实问题。
使用 Python 中的 scikit-learn 库，您将首先处理情感分析，这是一种自然语言处理应用程序。您将构建一个逻辑回归模型，将电影评论的情绪分类为正面或负面。在下一个指导项目中，您将种植决策树和随机森林模型，以帮助组织预测员工流动率。介绍了逻辑回归和基于树的方法后，其余的指导项目涵盖了应用于压缩和线性回归模型以预测销售收入的 k 均值聚类。
即使您以前从未使用过 scikit-learn，此集合也适合您。强烈建议您具有 Python 编程经验并且对应用机器学习感兴趣。
