人工智能:(Artificial Intelligence)属于计算机科学的一个分支
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[机器学习] [数据分析] 2017最新唐宇迪 Python数据分析与机器学习实战视频教程

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admin 发表于 2020-12-21 15:56:33
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" J* ^0 c4 R- G! w* h/ R7 G( t' A" f; T% o+ ^
【课程目录】
% J6 t# o. J9 s; |* }章节1: Python科学计算库-Numpy4" R8 W6 Z4 M5 B
课时1课程介绍(主题与大纲)
* S" K$ V8 W8 a9 C' @+ }课时2机器学习概述
5 ?: y; p$ I* N课时3使用Anaconda安装python环境(Python新手先看这个)/ P6 {3 Q$ D: ~5 T& C# P  o( Q
课时4课程数据,代码,PPT(在参考资料界面)
+ O+ K. ]1 E9 |8 w课时5科学计算库Numpy
' ^; s4 V  I$ j- c% o课时6Numpy基础结构
- I( v# L5 m8 j" X( |4 ~课时7Numpy矩阵基础
) w3 c7 D( V0 A5 o/ v: _  d课时8Numpy常用函数" \* ]: L0 L8 Y  }2 y7 U! e
课时9矩阵常用操作
8 J. [3 K) ^4 M$ ^5 ]. L课时10不同复制操作对比; R' \0 f& j: {7 F
章节2: python数据分析处理库-Pandas
4 e% x* O1 k, w6 U6 D课时11Pandas数据读取
5 |) z6 V% k& D# o' d$ C$ M课时12Pandas索引与计算# G3 L! o' c5 w. d  o7 Y
课时13Pandas数据预处理实例% L( x) A  b/ a8 ]/ E
课时14Pandas常用预处理方法
0 u$ d) ~6 h& ]6 w! J课时15Pandas自定义函数$ ^* w& {; V0 Q3 t% q
课时16Series结构
8 H* m# r; i" \3 _+ s3 u8 H章节3: Python数据可视化库-Matplotlib
& r9 M) ^. {2 }- _, J" N' ^' O课时17折线图绘制$ u1 F+ P6 P3 B0 b6 i) X
课时18子图操作
2 \/ Q8 {) a: {5 [9 @& y; H课时19条形图与散点图; N2 Z8 L3 u9 G, W* {) M9 r
课时20柱形图与盒图
( ?9 {5 ?2 q' ~/ u) y课时21细节设置) ?4 ~# g# V* J$ I. Y- H
章节4: Python可视化库Seaborn6
8 C0 h! ]+ L! F, }( ^9 N3 Y课时22Seaborn简介
7 j; \% G5 j  }课时23整体布局风格设置
# n$ ^+ h: ^6 m. R( C- H课时24风格细节设置
, {+ {9 C8 W( H( o2 Y% ]# I课时25调色板
( Z9 _& V  K9 E( S5 U; i课时26调色板颜色设置' m" d# k! Q) C5 I2 h/ J
课时27单变量分析绘图$ Z3 x+ s9 B0 m2 Q
课时28回归分析绘图
4 C" i' Q4 y( a课时29多变量分析绘图
- a" |" ~/ ?9 `4 n$ [课时30分类属忄生绘图
8 q1 A. u+ n8 _; }课时31Facetgrid使用方法
8 I, k8 J9 G/ D% X课时32Facetgrid绘制多变量
: J  ]3 _; _# B3 G& B; \课时33热度图绘制9 W6 l# d5 s; L. I( C1 C- m. d
章节5: 回归算法/ o9 K; D8 M3 F% @
课时34回归算法综述1 \' l( G6 [+ J2 v
课时35回归误差原理推导% y3 D$ p- e) O" w  R  y
课时36回归算法如何得出最优解
5 K& W9 f' m) j6 D8 C- e+ M( ]课时37基于公式推导完成简易线忄生回归, n& y# C' `' H  ?! s  i, l
课时38逻辑回归与梯度下降
" p& h7 @' J* p! P& P. V课时39使用梯度下降求解回归问题* P8 [: U% Z4 A6 r
章节6: 决策树4 K* o8 q( X$ H& r# L" n% N
课时40决策树算法综述
8 S$ B7 A, P) E% m2 i& J% k7 R8 K课时41决策树熵原理
7 j8 Q" R0 x/ m5 l) G课时42决策树构造实例8 z$ Q7 q5 y5 H' g
课时43信息增益原理* m/ s9 `5 a! n: [* G
课时44信息增益率的作用3 h2 X8 a$ Z$ f6 ?8 c% N. f
课时45决策树剪枝策略
$ i8 N( N6 V2 L& z- l; d课时46随机森林模型8 ^# t, L; |1 r/ k; }
课时47决策树参数详解
7 ]1 f6 R! ?- t) Q" `章节7: 贝叶斯算法- T" x3 z) V' T( I3 @
课时48贝叶斯算法概述
! B9 }5 A, ^. U$ d. ^: R  q课时49贝叶斯推导实例
  f( y9 P% I1 R2 S0 e* _课时50贝叶斯拼写纠错实例- L$ G: ^. q0 _2 a. e
课时51垃圾邮件过滤实例2 {5 d8 G6 p. _: X3 o
课时52贝叶斯实现拼写检查器5 k9 y) ~6 Y! v9 Z" @& Y
章节8: 支持向量机3 j: t/ T7 Q. N- X% _" H
课时53支持向量机要解决的问题# I2 ?! }( [- F% U  W# t
课时54支持向量机目标函数& K8 ~+ A  P" e) C/ K
课时55支持向量机目标函数求解6 m8 P  O( K+ v3 y: i' Q: d
课时56支持向量机求解实例  D8 U, X6 W; H4 h
课时57支持向量机软间隔问题
7 T. ?1 h, G" A, r: c9 O7 E+ T2 u# d课时58支持向量核变换& V% k  r3 ?! \9 _+ K: k; x
课时59s*O算法求解支持向量机
- {7 }5 f6 D# e& c  K" ]章节9: 神经网络, M" x# g! S8 l* V8 d6 P- \
课时60初识神经网络4 s3 C* m: }/ \* g! ]+ H3 `( g% n
课时61计算机视觉所面临的挑战, q% \8 S( W. S4 O. x1 `& f/ i
课时62K近邻尝试图像分类
% a& b* O" M* K; B课时63超参数的作用5 U1 q5 s- h9 ?, b+ p8 A1 l" Q
课时64线忄生分类原理& x0 ]* H: ~/ K
课时65神经网络-损失函数
% {8 f6 S( j( m5 m3 [. l5 G课时66神经网络-正则化惩罚项
) n* ^, G4 U' ~课时67神经网络-softmax分类器
4 D- ?% p8 ^6 O/ K& s课时68神经网络-最优化形象解读
0 c  P1 s+ g' d. S课时69神经网络-梯度下降细节问题
' K7 P3 u- p( [课时70神经网络-反向传播
! k% w# j: b+ ?* ]( E! R. a课时71神经网络架构
' p$ e  P1 e  }* ?- u) E# p2 a课时72神经网络实例演示9 S5 L$ x6 w  o5 c- t
课时73神经网络过拟合解决方案' P+ B, P8 J; V1 s+ ~
课时74感受神经网络的强大  f  i7 S+ g5 }1 G2 C1 w
章节10: Xgboost集成算法! a  _6 o/ p7 w
课时75集成算法思想$ L! D' x1 p; V7 {

7 g+ X5 p, }) t
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13665771361 发表于 2020-12-27 00:59:19
ttttttttttttt
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tt16888 发表于 2020-12-28 17:26:37
6666666666666
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wanghui0380 发表于 2020-12-29 11:38:07
谢谢分享,注册对了!
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aliang55 发表于 2020-12-29 14:39:00 来自手机
谢谢分享学习~
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sky322 发表于 2020-12-29 16:55:49
111111111111111
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一起学呀 发表于 2020-12-29 21:18:53
回帖看看下载地址
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stanleywong1985 发表于 2020-12-29 22:01:46
6666666666666
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shuqi168 发表于 2020-12-31 13:45:26
谢谢分享学习~
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chunzi1 发表于 2021-1-1 16:55:50
谢谢分享学习~
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