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文档简介

机器学习PYTHON编程教学大纲一、引言1.介绍机器研究与PYTHON编程的关系2.搭建研究环境：安装Python和相关库二、PYTHON基础知识回顾1.变量和数据类型2.运算符与表达式3.控制语句：条件语句和循环语句4.函数与模块三、机器研究概述1.机器研究的基本概念2.监督研究、无监督研究和强化研究的区别3.机器研究的应用领域和现实案例四、数据预处理与特征工程1.数据清洗：处理缺失值和异常值2.特征选择：选取影响力强的特征3.特征转换：对数据进行尺度变换或降维五、监督研究算法1.线性回归和逻辑回归2.决策树和随机森林3.支持向量机和朴素贝叶斯4.集成研究和深度研究六、无监督研究算法1.聚类算法：K均值聚类和层次聚类2.关联规则挖掘3.主成分分析和因子分析七、模型评估与调优1.评估模型性能：准确率、精确率、召回率等指标2.交叉验证和网格搜索3.解决过拟合和欠拟合的方法八、实践项目：机器研究应用实例1.利用监督研究解决分类问题2.利用无监督研究进行聚类分析九、总结与展望1.总结所学知识点2.展望机器研究在PYTHON编程领域的未来发展备注：此为机器学习PYTHON编

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