ML第11周学习小结

本周收获

总结一下本周学习内容：

• 1、学习了《深入浅出Pandas》的第10章：Pandas数据清洗

  • 10.1 缺失值的认定 ~ 10.5 Numpy格式转化

    • 🚗博客： Pandas:数据清洗

• 2、《机器学习》第3章、第4章的一部分

  • 第3章

    • 3.1基本形式

    • 3.2线性回归

    • 3.3对数几率回归

    • 3.4线性判别分析

    • 3.5多分类学习

    • 3.6类别不平衡问题

      • 🚗博客：机器学习：线性模型（上）
      • 🚗博客：机器学习：线性模型（下）

  • 第4章

    • 4.1基本流程
    • 4.2划分流程
      • ID3算法（使用信息增益）
      • C4.5算法(使用增益率)
      • CART算法（使用基尼系数）
        • 🚗博客：机器学习：决策树（上）

下周计划

我的下周flag是：

• 1、🚩《深入浅出Pandas》的第11章：Pandas文本处理

  • 11.1 数据类型
  • 11.2 字符的操作
  • 11.3 文本高级处理

• 2、🚩《机器学习》第4章剩下的

  • 4.3剪枝处理
  • 4.4连续与缺失值
  • 4.5多变量决策树

• 3、🚩《机器学习》第5章

  • 5.1神经元模型
  • 5.2感知机与多层网络
  • 5.3误差逆传播算法