课程内容
- 第1章人工智能入学指南
- 第2章Python快速入门
- 第3章科学计算库Numpy
- 第4章数据分析处理库Pandas
- 第5章可视化库Matplotlib
- 第6章Python可视化库Seaborn
- 第7章线性回归算法
- 第8章梯度下降算法第9章逻辑回归算法
- 第10章案例实战:Python实现逻辑回归与梯度下降策略
- 第11章项目实战:案例实战信用卡欺诈检测
- 第12章决策树算法
- 第13章案例实战:决策树Sklearn实例
- 第14章集成算法与随机森林
- 第15章泰坦尼克船员获救
- 第16章贝叶斯算法
- 第17章Python文本数据分析
- 第18章支持向量机算法
- 第19章 SVM调参实例
- 第20章机器学习处理实际问题常规套路
- 第21章降维算法:线性判别分析
- 第22章案例实战:Python实现线性判别分析
- 第23章降维算法:PCA主成分分析
- 第24章聚类算法-Kmeans
- 第25章聚类算法-DBSCAN
- 第26章聚类实践
- 第27章EM算法
- 第28章GMM聚类实践
- 第29章神经网络
- 第30章Tensorflow实战
- 第31章Mnist手写字体与验证码识别
- 第32章Xgboost集成算法
- 第33章推荐系统
- 第34章推荐系统实战
- 第35章词向量模型Word2Vec
- 第36章使用Gensim库构造词向量模型
- 第37章时间序列-ARIMA模型
- 第38章Python时间序列案例实战
- 第39章探索性数据分析:赛事数据集
- 第40章探索性数据分析:农粮组织数据集
课件与代码
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