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Python 3 数据挖掘与深度学习

1. 以CRISP-DM为理论指导，从实战角度系统介绍sklearn在数据挖掘/机器学习各个环节的功能实现。 2. 使用word2vec，gensim等，结合实际案例对文本挖掘技术进行学习。 3. 介绍CNN、RNN、LSTM等深度学习算法，及其在Keras+Tensorflow环境下的实现。

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门课程

138345

人学习

课程总时长

张文彤

讲师评分：5.0

长久观看
 
系统化学习
 
课程内容答疑

第一阶段：  Python数据挖掘

1门课程41340

本课程以以CRISP-DM为理论指导，从数据挖掘实战的角度出发详细介绍如何在sklearn中完成数据预处理、数据降维、数据建模、模型评估等各种操作，并突出特征选择、模型调参，模型集成等实战重要课题。

  • Python数据分析系列视频课程--学习数据挖掘

    66节11小时29分钟
    课程目标：
    请至PC端网页下载本课程代码课件及数据。Sklearn是python用于数据挖掘以及机器学习的利器，但是其功能庞杂，初学者很难理清脉络，快速学习其应用精髓。本课程以以CRISP-DM为理论指导，系统介绍了sklearn在

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    第二阶段：  Python文本挖掘

    1门课程38340

    多面介绍文本挖掘技术的各个方面，特别会针对目前最热的word2vec，gensim 等结合实际案例进行学习。

    • Python数据分析系列视频课程--学习文本挖掘

      67节10小时39分钟
      课程目标：
      请至PC端网页下载本课程代码课件及数据。文本挖掘（TM），又称自然语言处理（NLP），是AI时代炙手可热的数据分析挖掘前沿领域，其所涉及的人机对话系统，推荐算法，文本分类等技术在BAT等企业中都得到广泛应用。本课程将使用

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      第三阶段：  Python深度学习

      1门课程42660

      多面介绍卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络等深度学习算法的原理，优缺点，并学习这些模型在python（ Keras+Tensorflow）环境下的实现方法。

      • Python数据分析系列视频课程--深度学习

        69节11小时51分钟
        课程目标：
        请至PC端网页下载本课程代码课件及数据。系统、多面的介绍卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络等深度学习算法的原理，优缺点，并学习这些模型在python（ Keras+Tensorflow）环境下的实现方法。本课程为

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