Machine Learning A-Z™: Hands-On Python & R in Data Science

在这些视频和实验中，您将深入了解决策树分类器、随机森林（它是基于决策树的集成算法）、逻辑回归（一种监督学习的分类算法）以及股票价格预测等主题。此外，您将学习数据获取和特征生成、模型评估的最佳实践，以及如何在训练集生成和部署/监控阶段应用这些最佳实践。

以下是对每个主题的简要概述：

1. 决策树分类器（视频68和实验70）：

   • 了解如何使用决策树来构建分类或回归模型，并将数据分割成越来越小的子集。

2. 随机森林（实验71）：

   • 学习随机森林算法，它通过包合技术来减少单个决策树的高预测误差，并通过投票机制来降低整个森林的多样性。

3. 逻辑回归（视频70和实验72）：

   • 理解逻辑回归作为一种处理分类问题的线性模型，它可以将连续输入映射到离散输出。

4. 股票价格预测（视频72和实验74）：

   • 学习如何使用回归算法来预测未来的股票价格，并理解模型应该如何处理时间序列数据。

5. 数据获取和特征生成（视频73）：

   • 了解如何从测量源收集信号，数字化它们以便在PC上进行存储、分析和呈现。

6. 回归性能评估（视频74）：

   • 学习如何评估回归模型的性能，并确保模型的结果可以得到必要的解释。

7. 最佳实践（视频75和实验75-76）：

   • 在模型训练集生成阶段，了解如何准备好数据进行特征生成。
   • 在部署和监控阶段，学习如何确保模型的稳定性和性能。

通过这些视频和实验，您将获得一个全面的视角，以便在机器学习项目中应用各种算法和技术。记住，最佳实践不仅仅是关于代码或模型，它还包括数据管理、模型评估、部署策略和持续监控等方面。