【微职位】Python数据分析与机器学习实战课程配套视频课程

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

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中级217课时2022/07/02更新

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唐宇迪
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适合人群:

机器学习,数据挖掘爱好者

你将会学到:

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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