课程介绍

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  唐宇迪

  高校教师 / 培训机构讲师

  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，善于实现包括人脸识别，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。

• 主题说明

  使用 Python 数据分析流行的库Numpy,Pandas,Matplotlib, Scikit-learn 结合真实数据集展开可视化特征分析与机器学习建模和评估。每次课程涉及一个完整的案例，基于案例讲解 python 库的使用以及如何建立机器学习模型，对涉及到的机器学习算法给出通俗易懂的解释，帮助大家掌握经典机器学习算法，并应用在实际的案例中。

• 适合对象

  数据分析与机器学习爱好者，初级也可入门

• 学习要点

  本节课程知识点

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  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

  课程咨询及学习交流群

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  识别下方二维码，进入 Python 学习微信交流群，若群已满，请加微信小助手 csdncxrs 备注一下“机器学习”申请入群

  

   

• 课时安排

  报名须知

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  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。

  课程安排

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  本课程是一个系列课程，报名的时候还请注意时间安排

  日期（周一）	时间	主题
  4月10日	20：00-21：30	使用 Pandas 与 Matplotlib 分析科比职业生涯数据
  4月17日	20：00-21：30	信用卡欺诈检测
  4月24日	20：00-21：30	kaggle 案例之泰坦尼克号船员获救预测
  5月3日	20：00-21：30	基于 tensorflow 的 mnist 数据集预测
  5月8日	20：00-21：30	kaggle 案例之员工离职预测
  5月15日	20：00-21：30	鸢尾花数据集主成分分析与基于 NLP 的股票预测

   

• 参考资料

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