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Sklearn_工具
第17任务： Python 机器学习 第十四课 SKLearn模型选择之超参数优化方法
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任务列表
第1任务： Python 机器学习 第一课 绪论
第2任务： Python 机器学习 第二课 监督学习的三要素
第3任务： Python 机器学习 第三课 监督学习的三个问题
第4任务： Python 机器学习 第四课 无监督学习概述
第5任务： Python 机器学习 第五课 强化学习概述
第6任务： Python 机器学习 第六课 学习器的设计
第7任务： 每日作业
第8任务： Python 机器学习 第七课 Python科学计算环境 Final
第9任务： Python 机器学习 第八课 SKLearn算法库的顶层设计
第10任务： Python 机器学习 第九课 SKLearn 统一API调用接口
第11任务： Python 机器学习 第十课 SKLearn数据集操作API(一)
第12任务： Python 机器学习 第十课 SKLearn数据集操作API(二)
第13任务： Python 机器学习 第十一课 SKLearn数据集操作API(三)
第14任务： 每日作业
第15任务： Python 机器学习 第十二课 SKLearn数据集操作API(四)
第16任务： Python 机器学习 第十三课 SKLearn模型选择之数据集划分策略
第17任务： Python 机器学习 第十四课 SKLearn模型选择之超参数优化方法
第18任务： Python 机器学习 第十五课 SKLearn模型选择之模型验证方法
第19任务： Python 机器学习 第十六课 SKLearn模型选择之模型评估方法
第20任务： 每日作业
第21任务： Python 机器学习 第十七课 SKLearn分类器评估指标(一)
第22任务： Python 机器学习 第十八课 SKLearn分类器评估标准1-准确率和混淆矩阵
第23任务： SKLearn分类器评估标准2-Precision-Recall-Fscore
第24任务： Python 机器学习 第二十课 SKLearn分类器评估标准3-ROC曲线
第25任务： Python 机器学习 第二十一课 SKLearn分类器评估标准4-各种分类损失函数
第26任务： Python 机器学习 第二十二课 SKLearn中回归算法的得分和误差评估方法
第27任务： 每日作业
第28任务： Python机器学习第23课 SKLearn数据集变换操作--综述
第29任务： Python机器学习第24课 SKlearn之Pipeline和FeatureUnion
第30任务： Python机器学习第25课 SKLearn特征抽取之字典向量化和哈希变换
第31任务： Python机器学习第26课 SKLearn特征抽取之文本特征抽取(词袋表示法)
第32任务： Python机器学习第27课 SKlearn数据预处理之Stardardization
第33任务： Python机器学习第28课 SKLearn数据预处理之Normalize和Binarize
第34任务： Python机器学习第29课 SKLearn数据预处理技术(标称型特征编码和缺失值补全)
第35任务： 每日作业
