使用Python数据挖掘进行深度的学习

课程目标:掌握Python的安装部署;掌握机器学习基本原理;掌握常用监督式和非监督式学习等的算法例子!

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共40课时,共12小时43分钟
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  1. 课程介绍
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课程目标

掌握Python的安装部署;掌握机器学习基本原理;掌握常用监督式和非监督式学习等的算法例子!

适用人群

想往机器学习与人工智能方面的同学们,想深度学习的!

课程简介

    本课程讲解现在工业界和学术界流行的机器学习算法的相关知识,以及如何用python去实现这些算法。算法的讲解包括supervised learning(有监督式学习)和unsupervised learning(无监督式学习)两个部分。其中supervised learning包括classification(分类)和regression(回归)的若干流行的模型的讲解。 Unsupervised learning部分,我们会讲解clustering(聚类)和principle component analysis(主成分分析)等算法。
    除此之外,课程还包括用python进行文本数据预处理过程的讲解,以及model evaluation(模型评估)和 cross-validation(交叉验证)等实际应用中经常运用的技术。
    所有机器学习的算法讲解都会配合着python的程序进行说明。本课程的讲解和作业中的具体实例数据是2001年美国安然公司破产丑闻事件中的电子邮件数据。数据包含了几十万封电子邮件。我们将教会大家如何利用数据挖掘的算法来分析这些电子邮件,提取出来有效的信息。



第一章Python软件安装和概要
6节1小时23分钟
1-1Python软件的安装和配置 [免费试看]
11:17
1-2Python的数据结构List操作 [免费试看]
21:54
1-3数据结构Dictionary和String
12:30
1-4文件的InputOutput使用
17:45
1-5Module的使用
15:26
1-6学习建议
04:38
第二章Numpy的介绍和使用
5节1小时41分钟
2-1Numpy基本用法 [免费试看]
25:36
2-2Numpy的ArraySlicing
27:45
2-3SimpleStatisticsOnArray使用
20:13
2-4Numpy的文件输入和输出使用
22:17
2-5课后阅读和学习建议
05:44
第三章Pandas的介绍和使用
4节1小时33分钟
3-1Pandas的DataFrame操作
17:04
3-2Pandas的DataFrame的indexing
36:39
3-3Pandas的数据输入和输出功能
33:16
3-4JupyterNotebook关闭和保存
06:07
第四章回归模型原理和操作
6节2小时7分钟
4-1使用Python实现机器学习的架构等介绍
16:20
4-2简单回归模型算法介绍和操作
30:20
4-3简单回归模型:处理异常值
20:06
4-4多元回归模型算法介绍和操作
24:49
4-5多元回归模型(具有非线性项和相互作用)
26:32
讲师介绍
陈建平
讲师评分4.6分
IBM(上海)高级数据分析经理,专业资深讲师,10年相关项目经历,长期从事大数据相关研究分析工作。 精通大数据技术,熟悉关系型数据库Oracle10g、Mysql、DB2和GreenPlum等。 精通Hadoop、Hbase、HDFS、Hive、Pig、Hue、Spark等开源技术,对实时处理Storm、Impala有较深的认识,熟悉分布式计算MapReduce。 非常精通数据挖掘算法和解决方案,比如决策树、K-means、神经网络、Logistc线性回归、Apriori算法、协同过滤算法等。 熟悉电信、移动、电力、证券、网络、物流、无线等行业。
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