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python数据分析与机器学习实战【上传新版课程中】

唐宇迪
高校教师 / 培训机构讲师
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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讲师。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。
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第一章:人工智能入学指南
第二章:Python科学计算库-Numpy
第三章:python数据分析处理库-Pandas
第四章:Python数据可视化库-Matplotlib
第五章:线性回归算法原理推导
第六章:梯度下降策略
第七章:逻辑回归算法
第八章:项目实战-交易数据异常检测
第九章:决策树算法
第一十章:决策树实例
第一十一章:集成算法与随机森林
第一十二章:项目实战-基于随机森林的气温预测
第一十三章:案例实战:集成算法建模实战
第一十四章:贝叶斯算法
第一十五章:项目实战-新闻数据集分类任务
第一十六章:聚类算法-Kmeans
第一十七章:聚类算法-DBSCAN
第一十八章:案例实战:聚类算法实验分析
第一十九章:支持向量机算法原理推导
第二十章:SVM算法中参数对结果的影响
第二十一章:走进深度学习-神经网络算法
第二十二章:自然语言处理词向量模型-Word2Vec
第二十三章:使用Gensim库构造中文维基百度数据词向量模型
第二十四章:综合项目实战-商品销售额回归分析
第二十五章:特征工程-常用特征构建方法
第二十六章:Xgboost提升算法
第二十七章:Xgboost调参实例
第二十八章:机器学习建模流程与BenchMark
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