初级
提供者 : Josh Turner
4 课时 · 18m
语言：阿拉伯语, 德语, 英语, 西班牙语, 法语, 葡萄牙语, 简体中文
课程描述
在这些课程中，您将学习如何应用机器学习技术来解决金融和生物学等各个领域的复杂现实问题。您将了解分类模型以及如何使用它们来解决挑战，例如大坝的应力/应变分析，作为一个值得注意的例子。您还将了解如何使用Pandas进行数据处理和Seaborn进行灵活的数据可视化，使您能够有效地分析和解释大型数据集。
此外，您将探索如何使用train_test_ split ( )函数创建训练和测试数据集，并使用准确性和混淆矩阵等指标评估模型性能。
通过熟悉分类、Pandas数据处理和Seaborn可视化等技术，您将大大提高跨多个行业和实践领域的实际能力。
您将学到的内容
- 应用机器学习技术解决金融和生物学等领域的现实问题
- 构建并应用分类模型来应对大坝应力/应变分析等挑战，并解读结果
- 使用Pandas处理和分析大型数据集
- 使用Seaborn可视化数据模式和关系
- 使用train_test_split()函数创建训练和测试数据集
- 使用准确率和混淆矩阵等指标评估模型性能
关键要点
- 机器学习技术可应用于解决金融和生物学等领域的复杂现实问题。
- 分类模型可应对大坝应力/应变分析等挑战。
- Pandas能够有效地处理、分析和解读大型数据集。
- Seaborn为探索数据模式和关系提供了灵活的数据可视化功能。
- 可使用准确率和混淆矩阵等指标评估模型性能，并通过train_test_split()函数划分数据集。
常见问题
本课程将学习哪些内容？
您将学习如何将机器学习技术应用于现实问题、构建和解读分类模型、使用Pandas处理数据，以及使用Seaborn可视化数据。本课程还涵盖使用train_test_split()创建训练和测试数据集，以及使用准确率和混淆矩阵评估模型。
本课程使用了哪个现实案例来演示分类？
本课程以大坝的应力/应变分析作为将分类模型应用于现实挑战的典型示例。
本课程涵盖哪些工具和技能？
本课程涵盖TensorFlow、机器学习及机器学习方法、机器学习模型训练、训练数据集、用于数据处理的Pandas、用于可视化的Seaborn，以及Azure Machine Learning。
各课时涵盖哪些主题？
各课时涵盖现实问题、分类数据集、训练模型以及测试分类数据集。
