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  • 2021麦子学院PYTHON72期|麦子学院人工智能72期完整版学习教程|价值9800

    2021麦子学院PYTHON72期|麦子学院人工智能72期完整版学习教程|价值9800 最后编辑:2023-11-24
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    课程说明


    第一阶段:Python数据分析与建模库
    掌握Python数据处理必备库,包括科学计算库Numpy,数据分析处理库pandas,可视化库matplotlib和seaborn。全程代码实例演示python数据分析常用操作与整体流程,快速入门人工智能与机器学习。
    第二阶段:机器学习经典算法
    机器学习经典算法讲解,包括算法的数学原理推导,实例阐述其工作流程和参数对算法结果的影响以及应用领域,熟练掌握机器学习相关算法的应用,并将其更好用于人工智能的实现。
    第三阶段:机器学习案例实战
    人工智能与机器学习案例实战,基于真实数据集,从零开始,使用Python库进行预处理与建模分析,将机器学习算法应用到真实的任务中。

    课程部分内容

    麦子学院人工智能教程/
    │第一阶段:Python数据分析与建模库/
    ││01Python快速入门/
    │││├─1.系列课程环境配置.mp4
    │││├─10.函数基础.mp4
    │││├─2.Python快速入门.mp4
    │││└─ ……
    ││02科学计算库Numpy/
    │││├─1.数据结构.mp4
    │││├─2.基本操作.mp4
    │││├─3.矩阵属性.mp4
    │││└─ ……
    ││03数据分析处理库Pandas/
    │││├─1.数据读取.mp4
    │││├─2.数据预处理.mp4
    │││├─3.常用函数.mp4
    │││└─ ……
    ││04可视化库Matplotlib/
    │││├─1.折线图.mp4
    │││├─2.子图操作.mp4
    │││├─3.条形图与散点图.mp4
    │││└─ ……
    ││05Seaborn可视化库/
    │││├─1.课程简介.mp4
    │││├─10.Facetgrid使用方法.mp4
    │││├─11.Facetgrid绘制多变量.mp4
    │││└─ ……
    │第三阶段:机器学习案例实战/
    ││01使用Python分析科比生涯数据/
    │││├─1.科比数据集简介.mp4
    │││├─2.数据预处理.mp4
    │││├─3.建模.mp4
    ││02案例实战-信用卡欺诈检测/
    │││├─1.案例背景和目标.mp4
    │││├─10.SMOTE样本生成策略.mp4
    │││├─2.样本不均衡解决方案.mp4
    │││└─ ……
    ││03Python文本数据分析/
    │││├─1.文本分析与关键词提取.mp4
    │││├─2.相似度计算.mp4
    │││├─3.新闻数据与任务简介.mp4
    │││└─ ……
    ││04Kaggle竞赛案例-泰坦尼克获救预测/
    │││├─1.数据介绍.mp4
    │││├─2.数据预处理.mp4
    │││├─3.回归模型.mp4
    │││└─ ……
    ││05时间序列案例实战/
    │││├─1.Pandas生成时间序列.mp4
    │││├─2.Pandas数据重采样.mp4
    │││├─3.Pandas滑动窗口.mp4
    │││└─ ……
    ││06TensorFlow框架/
    │││├─10.卷积神经网络参数.mp4
    │││├─2.变量[vipsrc.com].mp4
    │││├─3.变量练习.mp4
    │││└─ ……
    ││07MNIST手写字体识别/
    │││├─1.神经网络模型概述.mp4
    │││├─2.tensorflow参数.mp4
    │││├─3.卷积简介.mp4
    │││└─ ……
    ││08Gensim中文词向量建模/
    │││├─1.使用Gensim库构造词向量.mp4
    │││├─2.维基百科中文数据处理.mp4
    │││├─3.Gensim构造word2vec模型.mp4
    │││└─ ……
    ││09探索性数据分析-赛事数据集分析/
    │││├─1.开场 (1).mp4
    │││├─2.数据背景介绍.mp4
    │││├─3.数据读取与预处理.mp4
    │││└─ ……
    ││10 探索性数据分析-农粮数据分析/
    │││├─1.数据背景简介.mp4
    │││├─2.数据切片分析.mp4
    │││├─3.单变量分析.mp4
    │││└─ ……
    │第二阶段:机器学习经典算法/
    ││01回归算法/
    │││├─1.机器学习概述(1).mp4
    │││├─2.回归算法.mp4
    │││├─3.线性回归误差原理推导.mp4
    │││└─ ……
    ││02决策树与随机森林/
    │││├─1.决策树概述.mp4
    │││├─2.熵原理形象解读.mp4
    │││├─3.决策树构造实例.mp4
    │││└─ ……
    ││03贝叶斯算法/
    │││├─1.贝叶斯算法概述.mp4
    │││├─2.贝叶斯推导实例.mp4
    │││├─3.贝叶斯拼写纠错实例.mp4
    │││└─ ……
    ││04 Xgboost/
    │││├─1.集成思想.mp4
    │││├─2.xgboost基本原理.mp4
    │││├─3.xgboost目标函数推导.mp4
    │││└─ ……
    ││05支持向量机算法/
    │││├─1.支持向量机要解决的问题.mp4
    │││├─2.支持向量机求解目标.mp4
    │││├─3.支持向量机目标函数求解.mp4
    │││└─ ……
    ││06时间序列AIRMA模型/
    │││├─1.数据平稳性与差分法.mp4
    │││├─2.ARIMA模型.mp4
    │││├─3.相关函数评估方法.mp4
    │││└─ ……
    ││07神经网络基础/
    │││├─1.深度学习概述.mp4
    │││├─10.最优化问题细节.mp4
    │││├─11.反向传播.mp4
    │││└─ ……
    ││08神经网络架构/
    │││├─1.整体架构.mp4
    │││├─2.实例演示.mp4
    │││├─3.过拟合解决方案.mp4
    │││└─ ……
    ││09PCA降维与SVD矩阵分解/
    │││├─1.PCA问题.mp4
    │││├─2.PCA降维实例.mp4
    │││├─3.SVD原理.mp4
    │││└─ ……
    ││10聚类算法/
    │││├─1.聚类算法概述.mp4
    │││├─2.使用Kmeans进行图像压缩.mp4
    │││├─3.特征工程2.mp4
    ││11推荐系统/
    │││├─1.开场.mp4
    │││├─2.推荐系统应用.mp4
    │││├─3.推荐系统要完成的任务.mp4
    │││└─ ……
    ││12Word2Vec/
    │││├─1.开篇.mp4
    │││├─10.锑度上升求解.mp4
    │││├─11.负采样模型.mp4
    │││└─ ……

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    • 2023-11-24Hi,初次和大家见面了,请多关照!

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