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课程介绍
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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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