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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- l. a; c" o4 q: h$ [# B【课程目录】
+ I7 N  a& R0 z6 D章节1: Python科学计算库-Numpy4
- h: h& K; w6 ^% Q. }) l课时1课程介绍(主题与大纲)" E( W8 H6 e& o
课时2机器学习概述
: q  e* C4 i  s6 a9 p- I课时3使用Anaconda安装python环境(Python新手先看这个)
, p0 ?4 r1 y% ^! g" i* Q课时4课程数据,代码,PPT(在参考资料界面)
# h6 u( E" x- m" W- D1 k课时5科学计算库Numpy* I% N* D: q, u  ?$ a9 O  J
课时6Numpy基础结构
* K; n% K) p: _# P: v5 v5 [, M课时7Numpy矩阵基础- B- V+ Z$ P6 o1 L! |8 N1 _% d* K
课时8Numpy常用函数; q. O' R& [- @. h" h4 c9 {
课时9矩阵常用操作* Y7 L$ Q. i* U0 [
课时10不同复制操作对比
' Q: E$ U0 e4 x9 F2 H" c* f章节2: python数据分析处理库-Pandas
3 X6 W/ {0 W; P/ u" C课时11Pandas数据读取1 V: k2 s9 q# I, G
课时12Pandas索引与计算+ V$ c0 W( p6 P8 @
课时13Pandas数据预处理实例
) Z  P" G2 N6 X3 |  Q& y课时14Pandas常用预处理方法' E* A! J# _" F9 y4 c+ e7 C7 c
课时15Pandas自定义函数
! G8 _' k& U, c* }- Y' x课时16Series结构
- m+ T7 b# ~6 \章节3: Python数据可视化库-Matplotlib& z+ [7 L5 r! a" P. h; t
课时17折线图绘制, T0 ?, d9 u0 F( j
课时18子图操作& n) s7 Z! O) P( Y4 s
课时19条形图与散点图& c5 @! _1 h+ U
课时20柱形图与盒图% \* S% r. C1 z. {4 a- Z, f  Z
课时21细节设置9 P/ _7 O- L. J! k7 C0 M
章节4: Python可视化库Seaborn68 V$ H5 l+ O2 O+ _9 K6 z9 U/ u( b
课时22Seaborn简介
) `1 q" x2 t( {课时23整体布局风格设置; {) V3 A+ Z( y- h5 G
课时24风格细节设置( A# |2 y  ^6 E, o1 a
课时25调色板4 o7 |: q' Y! t
课时26调色板颜色设置+ ]& ]$ ~- I& ?0 w+ K/ Z% e
课时27单变量分析绘图( L6 D7 z; O" `" f# P! _
课时28回归分析绘图( ^) }( `0 h/ F% c
课时29多变量分析绘图) k1 \  Z: u; U, I
课时30分类属忄生绘图
. d/ W" I; Y+ u) c' b6 }课时31Facetgrid使用方法6 x. ~5 L& k: n% S
课时32Facetgrid绘制多变量" j+ l( b0 b1 V; Y4 S' t3 C/ Z
课时33热度图绘制
6 I0 _5 I* z3 w8 r, h章节5: 回归算法$ h* ~; R: B" g' d
课时34回归算法综述& C. i6 [: t1 C
课时35回归误差原理推导7 k# Y* j+ x& i! A5 d5 L5 S
课时36回归算法如何得出最优解
: I5 b5 X7 [0 [& [- S3 ?' J课时37基于公式推导完成简易线忄生回归2 Y) V; [/ H5 v: k2 \
课时38逻辑回归与梯度下降
4 \  ~* Z6 B2 Y4 e  d课时39使用梯度下降求解回归问题9 v2 o$ ~! t2 T% A
章节6: 决策树1 t6 b: R& {* `; t4 n4 S
课时40决策树算法综述1 D  L! q+ R- j# m) M# u( p
课时41决策树熵原理9 \" B$ g# z% K6 K9 A/ U6 n) X
课时42决策树构造实例
) |0 z( J  {3 I# B9 S5 z/ a课时43信息增益原理8 \& K  [' B) Z: F6 L+ R
课时44信息增益率的作用0 c7 Y  n4 G: y# c; O5 k
课时45决策树剪枝策略3 O: K& r8 `$ @0 k9 F* S' E
课时46随机森林模型
7 M. G1 @, ]! ?6 \课时47决策树参数详解
2 |  ~- U, ]" q6 |- N- y- }章节7: 贝叶斯算法
% `$ J9 N2 V+ h8 x) H5 i课时48贝叶斯算法概述5 \# }6 k" m7 U9 _
课时49贝叶斯推导实例% P: f6 j( k1 w; w9 R
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* K" ~5 \8 k2 A% W( H, P课时55支持向量机目标函数求解. P, z% }% J! ?6 s( V: ]$ Z7 f
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, k8 H+ @# f) j! u% {4 ^1 j$ T+ |课时58支持向量核变换
3 }4 o3 c4 H- u' x5 O8 Z课时59s*O算法求解支持向量机* T+ \4 [! c3 a
章节9: 神经网络6 y3 `, z. D5 {3 n( }9 D$ B
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- `" B  i. n' A; q课时61计算机视觉所面临的挑战' K& ?% R9 |7 @' a% j9 Z1 Q$ @
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/ j+ d) l9 |) X" F$ g课时65神经网络-损失函数  C  \9 [% ~9 f- U! }
课时66神经网络-正则化惩罚项3 y- Y# A% C) ]. z/ g: r
课时67神经网络-softmax分类器4 T# \3 P3 {+ L
课时68神经网络-最优化形象解读8 ~' x: y1 F3 {  J) y( `! {. h9 v' M
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* ?" t8 Y/ F4 B3 v' v  ~课时70神经网络-反向传播2 P5 u$ I5 H$ w0 s- a5 @5 ~
课时71神经网络架构
( R/ {/ a( [  q5 M4 f课时72神经网络实例演示* s4 r4 ?" p: e! _1 ?: @
课时73神经网络过拟合解决方案
! a  a4 P, I3 ]' V; s% K8 T课时74感受神经网络的强大
3 z) g# M" _$ a/ v6 c章节10: Xgboost集成算法
" }4 K! m, P) {+ d4 b课时75集成算法思想
- Y. y  [2 ^. A& b* N7 A, `( \+ i; S1 j: s* p# ?! l
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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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