[数据分析] 【微职位】Python数据分析与机器学习实战课程配套视频课程

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Python数据分析与机器学习实战课程配套视频课程

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！


第1章 人工智能入学指南
第2章 Python快速入门
第3章 科学计算库Numpy
第4章 数据分析处理库Pandas
第5章 可视化库Matplotlib
第6章 Python可视化库Seaborn
第7章 线性回归算法
第8章 梯度下降算法
第9章 逻辑回归算法
第10章 案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略
第11章 项目实战：案例实战信用卡欺诈检测
第12章 决策树算法
第13章 案例实战：决策树Sklearn实例
第14章 集成算法与随机森林
第15章 泰坦尼克船员获救
第16 章贝叶斯算法
第17章 Python文本数据分析
第18章 支持向量机算法
第19章 SVM调参实例
第20章 机器学习处理实际问题常规套路
第21章 降维算法：线性判别分析
第22章 案例实战：Python实现线性判别分析
第23章 降维算法：PCA主成分分析
第24章 聚类算法-Kmeans
第25章 聚类算法-DBSCAN
第26章 聚类实践
第27章 EM算法
第28章 GMM聚类实践
第29章 神经网络
第30章 Tensorflow实战
第31章 Mnist手写字体与验证码识别
第32章 Xgboost集成算法
第33章 推荐系统
第34章 推荐系统实战
第35章 词向量模型Word2Vec
第36章 使用Gensim库构造词向量模型
第37章 时间序列-ARIMA模型
第38章 Python时间序列案例实战
第39章 探索性数据分析：赛事数据集
第40章 探索性数据分析：农粮组织数据集
课件与代码


下载地址：
链接: https://pan.baidu.com/s/1bq-YLJssqtygQP6ODLyPeQ


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