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第3章 分类算法 3 3.1. 数据集介绍与划分 3 3.1.1. 数据集的划分 3 3.1.2. sklearn数据集介绍 4 3.2. sklearn转换器和估计器 6 3.2.1. 转换器和估计器 6 3.3. K-近邻算法 8 3.3.1. K-近邻算法(KNN) 9 3.3.2. 电影类型分析 9 3.3.3. K-近邻算法API 11 3.3.4. 案例：鸢尾花种类预测 11 3.3.5. K-近邻总结 13 3.4. 模型选择与调优 13 3.4.1. 为什么需要交叉验证 14 3.4.2. 什么是交叉验证(cross validation) 14 3.4.3. 超参数搜索-网格搜索(Grid Search) 14 3.4.4. 鸢尾花案例增加K值调优 15 3.4.5. 案例：预测facebook签到位置 17 3.4.6. 总结 19 3.5. 朴素贝叶斯算法 19 3.5.1. 什么是朴素贝叶斯分类方法 20 3.5.2. 概率基础 21 3.5.3. 条件概率与联合概率 22 3.5.4. 贝叶斯公式 23 3.5.5. API 25 3.5.6. 案例：20类

学习资源 第4章 回归与聚类算法 2 4.1. 线性回归 2 4.1.1. 线性回归的原理 2 4.1.2. 线性回归的损失和优化原理（理解记忆） 5 4.1.3. 线性回归API 9 4.1.4. 波士顿房价预测 10 4.1.5. 拓展-关于优化方法GD、SGD、SAG 14 4.1.6. 总结 15 4.2. 欠拟合与过拟合 15 4.2.1. 什么是过拟合与欠拟合 15 4.2.2. 原因以及解决办法 17 4.3. 线性回归的改进-岭回归 19 4.3.1. 带有L2正则化的线性回归-岭回归 19 4.4. 分类算法-逻辑回归与二分类 21 4.4.1. 逻辑回归的应用场景 21 4.4.2. 逻辑回归的原理 21 4.4.3. 逻辑回归API 23 4.4.4. 案例：癌症分类预测-良／恶性乳腺癌肿瘤预测 23 4.4.5. 分类的评估方法 25 4.5. 模型保存与加载 29 4.5.1. sklearn模型的保存和加载API 29 4.5.2. 线性回归的模型保存加载案例 29 4.6. 无监督学习-K-means算法 30 4.6.1. 什么是无监督学习 30 4.6

思维导图根据王树森老师课件整理。 主要包括： 强化学习基本概念 基本方法（Value-Based、Policy-Based、Actor-Critic） 策略学习（Reinforce with baseline、A2C） 价值学习（Sarsa、Q-Learning（DQN）） 连续动作控制（DPG、DDPG） 包含上述各种基本算法的原理及公式推导

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