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第 8 章客座讲师视频

John Schuler 教授：第 8 章

6.1 什么是机器学习？

介绍视频

课程视频 6.1

监督学习 vs. 无监督学习

训练与测试模型

过拟合与欠拟合

6.2 使用机器学习进行分类

课程视频 6.2

逻辑回归

k-Means 聚类

基于密度的聚类 (DBScan)

混淆矩阵

6.3 回归分析中的机器学习

授课视频 6.3

线性回归与自助法

多元回归技术

6.4 决策树

授课视频 6.4

信息与熵

构建决策树

使用决策树进行预测

6.5 其他机器学习技术

授课视频 6.5

随机森林

多项式朴素贝叶斯分类器

用于连续概率的高斯朴素贝叶斯

处理大数据

知识自测

知识自测：什么是机器学习？

知识自测：监督学习 vs. 无监督学习

知识自测：训练与测试模型

知识检查：过拟合与欠拟合

知识检查：使用机器学习进行分类

知识检查：逻辑回归

知识检查：k-均值聚类

知识自测：基于密度的聚类 (DBSCAN)

知识自测：混淆矩阵

知识自测：机器学习中的回归分析

知识自测：线性回归与自助法 (Bootstrapping)

知识自测：多元回归技术

知识自测：决策树

知识自测：信息与熵

知识自测：构建决策树

知识自测：使用决策树进行预测

知识自测：随机森林

知识自测：多项式朴素贝叶斯分类器

知识自测：用于连续概率的高斯朴素贝叶斯

知识自测：处理大数据

欢迎来到机器学习与预测建模基础课程。在当今数据驱动的世界中，提取有意义的见解并预测未来趋势的能力是一项备受追捧的技能。

欢迎来到机器学习与预测建模基础课程！在当今数据驱动的世界中，提取有意义的见解并预测未来趋势的能力是一项备受追捧的技能。这门综合课程旨在揭开机器学习的神秘面纱，带您从基础概念走向实际应用。无论您是抱负不凡的数据科学家、希望扩展工具集的软件开发人员，还是渴望了解塑造我们未来的算法的分析型思考者，本课程都将为您提供完美的起点。

在整个学习过程中，您将探索监督学习和无监督学习之间的核心区别，并掌握训练、测试和评估模型的关键步骤，以避免过拟合和欠拟合等常见陷阱。深入研究分类技术，包括逻辑回归（Logistic Regression）、k-均值聚类（k-Means Clustering）和 DBScan，并学习如何使用混淆矩阵（Confusion Matrix）评估模型。您还将攻克回归分析，掌握线性回归、多元回归技术以及自助法（Bootstrapping）。

随着课程的推进，您将学习决策树的构建和应用，探索信息增益和熵等概念。最后，您将通过随机森林（Random Forests）、多项式和高斯朴素贝叶斯分类器以及大数据处理策略来扩展您的预测建模武器库。本课程包含互动测验以巩固您的学习成果，使您能够构建稳健、准确的预测模型，并自信地将机器学习技术应用于现实世界的数据挑战。

第 8 章：机器学习与预测建模基础

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            <p>Machine learning and predictive modeling are transforming the way we analyze data, make decisions, and solve complex problems across virtually every industry. This course provides a comprehensive exploration of the core principles and practical applications of these powerful technologies. Beginning with a solid foundation in what machine learning actually is, the curriculum delves into the critical distinctions between supervised and unsupervised learning. Learners will explore the essential lifecycle of a model, including the nuances of training and testing, while learning how to identify and mitigate common predictive pitfalls such as overfitting and underfitting.</p>

<p>As the journey progresses, the focus shifts to specific, highly applicable algorithms used for both classification and regression analysis. Participants will gain a deep understanding of logistic regression, k-Means, and density-based clustering (DBScan), alongside the vital role of the confusion matrix in evaluating model performance. The course also thoroughly examines regression techniques, from linear models and bootstrapping to multiple regression. Furthermore, a dedicated exploration of decision trees will demystify concepts like information gain and entropy, guiding learners through the process of building and utilizing these trees for accurate predictions.</p>

<p>Beyond the foundational models, the curriculum expands into more advanced and diverse machine learning techniques necessary for tackling modern data challenges. Topics include the ensemble power of Random Forests, the probabilistic approaches of Multinomial and Gaussian Naïve Bayes classifiers, and the unique considerations required when working with Big Data. To ensure a robust understanding and retention of these complex subjects, each module is paired with targeted quizzes, allowing learners to continuously test their knowledge and confidently apply predictive modeling strategies to real-world scenarios.</p>
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