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数据挖掘中的两大经典算法:K-Means聚类算法和决策树算法

Jack_LY 算法工程师
难度入门
时长 3小时 0分
学习人数
综合评分10.00
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10.0 内容实用
10.0 简洁易懂
10.0 逻辑清晰
简介:本课程主要讲解数据挖掘中的两大经典算法:K-Means聚类和决策树算法,每个算法会通过理论讲解结合编程实战的形式让大家不仅了解算法的本质还学会算法的应用。

第1章 课程介绍

本章主要讲解课程安排,课程内容以及为什么讲解K-Means聚类算法和决策树算法,让大家对课程有个整体的认知。

第3章 K-Means聚类算法编程实现

学完K-Means聚类算法的理论部分,本章重点用Python对K-Means算法的实现过程进行详细实战,带领大家再次巩固对该算法的学习。

第4章 决策树算法理论精讲

本章重点讲解决策树算法,包括决策树算法背景、决策树基本原理、条件熵和信息增益及决策树的剪枝,让大家彻底掌握决策树算法。

第6章 课程总结

本章主要对课程做总结,同时为大家梳理数据挖掘领域需要学习的其他经典算法与学习经验的分享。
课程须知
熟悉基本Python语法
老师告诉你能学到什么?
1、数据挖掘领域两大经典算法 2、良好的编程习惯和计算思维 3、看待和分析问题的全新视觉

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