报名须知

1. 本系列课程每周一晚8点准时开课（除了假日特殊时期时间错开以外），记得准时登陆此页面进入直播间观看直播；

2. 已报名用户，每次开课前都会有短信提醒与邮件提醒，因此还请在报名时填写正确的手机号码及邮箱地址；

3. 开课后一周内会上传本节课的视频回放，若有已报名但无法观看直播视频的同学放心，回放视频不限时观看，届时直接登陆本报名页面观看回放即可。

本次课程知识点

1. Pandas 数据分析库核心使用方法

2. Matplotlib 可视化库画图方法

3. 使用 Pandas 对数据进行处理和分析

4. 使用 Matplotlib 展示科比生涯数据中每项数据

本次课程知识点

1. 机器学习经典算法逻辑回归原理

2. 数据样本不平衡解决方案

3. 基于逻辑回归的欺诈预测

4. 逻辑回归算法中的阈值

5. 数据生成策略

本次课程知识点

1. 机器学习算法之决策树与随机森林模型

2. 船员数据预处理

3. 输入特征提取

4. 基于随机森林模型预测获救可能

5. 建立级联模型分阶段预测

本次课程知识点

1. tensorflow 基本使用方法

2. mnist 数据集简介与预处理

3. 聚类算法模型

4. 使用卷积神经网络进行特征生成

5. 训练网络模型生成结果

本节课程知识点

1.PCA 原理

2.将 PCA 应用于鸢尾花数据进行降维并可视化展示效果

3.股票数据简介

4.自然语言预处理数据

5.建立预测模型