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认证课 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。

3

门课程

118841

人学习

34小时

课程总时长

张文彤

讲师评分:5.0

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总价 ¥597.00

第一阶段:  Python数据挖掘

1门课程 11小时29分钟

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 10小时39分钟

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 11小时51分钟

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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Python数据分析系列视频课程--学习数据挖掘 付费用户专享
Python数据分析系列视频课程--学习文本挖掘 付费用户专享
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