Python零基础数据分析与机器学习
基础篇:Python入门
基础篇:Python初级
基础篇:Python进阶
基础篇:文件操作
基础篇:数据库操作
数据分析:准备工作
数据分析:编程基础
数据分析:数据的探索性分析
数据分析:数据的分布与推断
数据分析:数据的相关分析
数据分析:时间序列的分析
数据分析:数据的决策分析
数据分析:数据的案例分析
机器学习:初识机器学习
机器学习:监督学习 - 准备
机器学习:监督学习算法 - k近邻算法
机器学习:监督学习算法 - 线性模型(回归)
机器学习:监督学习算法 - 线性模型(分类)
机器学习:监督学习算法 - 朴素贝叶斯分类器
机器学习:监督学习算法 - 决策树
机器学习:监督学习算法 - 决策树集成
机器学习:监督学习算法 - 核支持向量机
机器学习:监督学习算法 - 神经网络
机器学习:监督学习 - 快速总结
机器学习:数据预处理与缩放
机器学习:无监督学习 - 准备
机器学习:无监督学习 - 主成分分析
机器学习:无监督学习-非负矩阵分解与流形学习
机器学习:无监督学习 - k均值聚类
机器学习:无监督学习 - 凝聚聚类
机器学习:无监督学习 - 密度聚类
机器学习:无监督学习 - 聚类算法的评估
机器学习:无监督学习 - 快速总结
机器学习:数据表示与特征工程
机器学习:模型评估 - 交叉验证
机器学习:模型评估 - 网格搜索
机器学习:模型评估 - 二分类指标
机器学习:模型评估 - 多分类与回归指标
机器学习:建立算法的管道模型
机器学习:泰坦尼克号生存预测
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课时介绍
课程介绍
【开发课程目的】
随着人工智能时代到来,人们的工作、生活和学习方式将发生颠覆性的变化。巨变中,传统行业或将改变、或将消失,同时也会有大量人工智能相关岗位涌现出来。Python作为人工智能产品开发的首选语言,自然成为需求热点,掌握Python编程技能已成为大势所趋。因此,我们设计开发了人工智能编程系列课程:
第一篇:Python编程基础
第二篇:Python数据分析
第三篇:Python机器学习
第四篇:Python深度学习
【零基础数据分析与机器学习课特色】
1、课程内容全面,包括13种监督学习模型、6种无监督学习模型、8种数据预处理与特征工程技术、10种模型调优技术与评估指标
2、课程开发与讲授为同一人,保持统一的风格和完整的课程体系。
3、通过人脸特征、手写数字、房价等19套数据集,一步一步培养和锻炼学员独立的分析和解决实际问题的能力。
4、课时安排紧凑、不冗长,保持学习兴趣。
5、从设计到实现,讲解不放过每一行代码,帮助学员快速形成编程能力。
6、案例丰富,包括鸢尾花分类、手写数字识别、人脸特征提取与重建、泰坦尼克号生存预测等十几个机器学习应用案例
【学习目标】
完成从小白到胜任Python数据分机析或机器学习岗位这个从0到1的蜕变。
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