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  • 课程> 人工智能> 机器学习
  • Python机器学习必备库

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    课程目录
    第一章:科学计算库-Numpy
    • 1. Numpy数据结构(数据代码下载---->) (免费)
    • 11:48
    • 2. Numpy基本操作
    • 7:05
    • 3. Numpy矩阵属性
    • 9:17
    • 4. Numpy矩阵操作
    • 12:10
    • 5. Numpy常用函数
    • 16:54
    第二章:数据分析处理库Pandas
    • 1. Pandas数据读取(数据代码下载----->)
    • 10:02
    • 2. Pandas数据预处理
    • 10:01
    • 3. Pandas常用函数
    • 16:29
    • 4. Series结构
    • 8:58
    第三章:可视化库Matplotlib
    • 1. Matplotlib-折线图(数据代码下载------>)
    • 8:24
    • 2. Matplotlib-子图操作
    • 14:04
    • 3. Matplotlib-条形图与散点图
    • 10:11
    • 4. Matplotlib-柱形图与盒图
    • 10:16
    • 5. Matplotlib-细节设置
    • 6:12
    第四章:更实用的可视化库Seaborn
    • 1. 整体布局风格设置(数据代码下载----->)
    • 7:47
    • 2. 风格细节设置
    • 6:49
    • 3. 调色板
    • 10:39
    • 4. 调色板颜色设置
    • 8:17
    • 5. 单变量分析绘图
    • 9:37
    • 6. 回归分析绘图
    • 8:53
    • 7. 多变量分析绘图
    • 10:36
    • 8. 分类属性绘图
    • 9:40
    • 9. Facetgrid使用方法
    • 8:49
    • 10. Facetgrid绘制多变量
    • 8:29
    • 11. 热度图绘制
    • 14:19
    • 【课程类型】实战教学 【难度级别】初级 【适合人群】所有人
    • 【课程介绍】
      Python机器学习中必备的几个库: 科学计算库Numpy 数据分析处理库Pandas 可视化库Matplotlib与Seaborn
    • 【课程目标】
      掌握Python库的使用方法以及案例实战
    • 【课程计划】
      持续更新
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    唐宇迪
    29课程204370学员
    计算机博士,专注于机器学习与计算机视觉领域,深度学习领域一线实战专家。在图像识别领域有着丰富经验,实现过包括人脸识别,物体识别,关键点检测等多种应用的最新算法。 参与多个国家级计算机视觉项目,多年数据领域培训经验,丰富的教学讲解经验,出品多套机器学习与深度学习系列课程,课程生动形象,风格通俗易懂。