【微职位】Python数据分析与机器学习实战课程配套视频课程

中阶

快速学习机器学习经典算法以及如何使用Python进行建模与分析的工作

4.7分 更新: 近三个月

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唐宇迪

讲师评分:4.9 82门 课程 276万 次学习

同济大学硕士,华东理工大学博士,精通机器学习算法,主攻计算机视觉方向,著有《跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战》,线上选课学员30W+,累计开发课程50余门覆盖人工智能热门方向。联...

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适合人群:

机器学习,数据挖掘爱好者

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独学而无友,则孤陋而寡闻。 与良师益友,一起交流学习。

课程目标:

快速学习机器学习经典算法以及如何使用Python进行建模与分析的工作

课程简介:

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Numpy

3.       数据分析处理库Pandas

4.       可视化库Matplotlib

5.       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-word2vec

17.   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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课程大纲-【微职位】Python数据分析与机器学习实战课程配套视频课程

资料下载
  • 第1章 人工智能入学指南

    51分钟6节

  • 1-6

    系列课程环境配置 系列课程Python环境配置

    [10:06] 开始学习
  • 第2章 Python快速入门

    1小时17分钟9节

  • 2-3

    List基础模块

    「仅限付费用户」点击下载“课程数据代码(网盘下载).zip”

    [10:01] 开始学习
  • 2-4

    List索引

    [10:02] 开始学习
  • 第3章 科学计算库Numpy

    57分钟5节

  • 3-1

    Numpy数据结构 上节课内容回顾

    [11:48] 开始学习
  • 3-2

    Numpy基本操作 循环,字典等结构实例演示

    [07:05] 开始学习
  • 3-3

    Numpy矩阵属性 Numpy简介与基础结构

    [09:17] 开始学习
  • 3-4

    Numpy矩阵操作 Numpy常用操作演示

    [12:10] 开始学习
  • 3-5

    Numpy常用函数 矩阵基础操作演示

    [16:55] 开始学习
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