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【微职位】Python数据分析与机器学习实战课程配套视频课程课件资料

上传者:迪哥有点愁

发布时间:2017-05-12 09:33:45

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简介:系列课程总共近40章节,并保持持续更新。包含经典机器学习算法原理推导与案例实战两部分。从基本的回归算法开始讲起,逐渐过渡到复杂的神经网络模型。对于每一个算法给出实战案例,基于真实数据集使用Python库作为核心工具进行数据预处理与建模工作。原理推导,形象解读,案例实战缺一不可!系列课程大纲如下:第一阶段:Python工具库实战 1.       Python快速入门2.       科学计算库Numpy3.       数据分析处理库Pandas4.       可视化库Matplotlib5.       更简单的可视化Seaborn 第二阶段:机器学习入门篇1.       线性回归算法2.       梯度下降原理3.       逻辑回归算法4.       案例实战:Python实现逻辑回归5.       案例实战:对比不同梯度下降策略6.       案例实战:Python分析科比生涯数据7.       案例实战:信用卡欺诈检测8.       决策树构造原理9.       案例实战:决策树构造实例10.   随机森林与集成算法11.   案例实战:泰坦尼克号获救预测12.   贝叶斯算法推导13.   案例实战:新闻分类任务14.   Kmeans聚类及其可视化展示15.   DBSCAN聚类及其可视化展示16.   案例实战:聚类实践17.   降维算法:线性判别分析18.   案例实战:Python实现线性判别分析19.   降维算法:PCA主成分分析20.   案例实战:Python实现PCA算法 第三阶段:机器学习提升篇1.       EM算法原理推导2.       GMM聚类实践3.       推荐系统4.       案例实战:Python实战推荐系统5.       支持向量机原理推导6.       案例实战:SVM实例7.       时间序列ARIMA模型8.       案例实战:时间序列预测任务9.       Xgbooost提升算法10.   案例实战:Xgboost调参实战11.   计算机视觉挑战12.   神经网络必备基础13.   神经网络整体架构14.   案例实战:CIFAR图像分类任务15.   语言模型16.   自然语言处理-word2vec17.   案例实战:Gensim词向量模型18.   案例实战:word2vec分类任务19.   Tensorflow框架实战20.   案例实战:Mnist手写字体识别21.   探索性数据分析:赛事数据集22.   探索性数据分析:农粮组织数据集 

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