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    美女讲师全程带队-智能化数据分析与机器学习实战 极速入门实战课程+资料+代码等

    [资源简介]

    美女讲师全程带队-智能化数据分析与机器学习实战 极速入门实战课程+资料+代码等
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    美女讲师全程带队-智能化数据分析与机器学习实战 极速入门实战课程+资料+代码等
    课程由开发经验丰富的女老师全程带队,进行智能化数据分析与机器学习的实战演练,课程内容整体比较简化,主要分为机器学习和智能化数据分析实战两部分内容。课程在算法和开发流程方面会给同学们标准化的教授,让大家更容易掌握。课程内容在传统的机器学习和智能分析上,新增了一些优化算法,计算方法与统计方法,更为科学和进一步的提高了课程的质量,可以帮助同学们抛开繁重的思路,极速的入门进行学习。
    ===============课程目录===============
    (1)\Python3天快速入门机器学习视频
    (2)\Python3天快速入门机器学习资料
    ├─(1) 机器学习day1资料.zip
    ├─(2) 机器学习day2资料.zip
    ├─(3) 机器学习day3资料.zip
    (3)\Python4天数据分析视频
    (4)\Python4天数据分析资料
    ├─(4) day1资料.zip
    ├─(5) day2资料.zip
    ├─(6) day3资料.zip
    ├─(7) day4资料.zip
    (5)\Python3天快速入门机器学习视频\机器学习day1
    ├─(8) .DS_Store
    ├─(9) 01-人工智能概述.mp4
    ├─(10) 02-什么是机器学习.mp4
    ├─(11) 03-机器学习算法分类.mp4
    ├─(12) 04-机器学习开发流程.mp4
    ├─(13) 05-学习框架和资料介绍.mp4
    ├─(14) 06-可用数据集.mp4
    ├─(15) 07-sklearn数据集使用.mp4
    ├─(16) 08-字典特征抽取.mp4
    ├─(17) 09-文本特征抽取CountVectorizer.mp4
    ├─(18) 10-中文文本特征抽取.mp4
    ├─(19) 11-文本特征抽取TfidfVevtorizer.mp4
    ├─(20) 12-数据预处理-归一化.mp4
    ├─(21) 13-数据预处理-标准化.mp4
    ├─(22) 14-什么是降维.mp4
    ├─(23) 15-删除低方差特征与相关系数.mp4
    ├─(24) 16-主成分分析.mp4
    ├─(25) 17-instacart降维案例.mp4
    ├─(26) 18-总结.mp4
    (6)\Python3天快速入门机器学习视频\机器学习day2
    ├─(27) .DS_Store
    ├─(28) 01-上节回顾.mp4
    ├─(29) 02-转换器与预估器.mp4
    ├─(30) 03-KNN算法.mp4
    ├─(31) 04-模型选择与调优.mp4
    ├─(32) 05-Facebook案例流程分析.mp4
    ├─(33) 06-Facebook案例代码实现.mp4
    ├─(34) 07-朴素贝叶斯算法原理.mp4
    ├─(35) 08-朴素贝叶斯算法对文本分类.mp4
    ├─(36) 09-认识决策树.mp4
    ├─(37) 10-决策树算法对鸢尾花分类.mp4
    ├─(38) 11-泰坦尼克号乘客分类案例流程分析.mp4
    ├─(39) 12-泰坦尼克号案例代码实现.mp4
    ├─(40) 13-随机森林.mp4
    ├─(41) 14-总结.mp4
    (7)\Python3天快速入门机器学习视频\机器学习day3
    ├─(42) .DS_Store
    ├─(43) 01-上节回顾..mp4
    ├─(44) 02-线性模型.mp4
    ├─(45) 03-损失函数.mp4
    ├─(46) 04-优化方法1-正规方程.mp4
    ├─(47) 05-优化方法2-梯度下降.mp4
    ├─(48) 06-正规方程与梯度下降对比.mp4
    ├─(49) 07-梯度下降优化器.mp4
    ├─(50) 08-过拟合与欠拟合.mp4
    ├─(51) 09-岭回归.mp4
    ├─(52) 10-逻辑回归原理.mp4
    ├─(53) 11-逻辑回归对癌症分类.mp4
    ├─(54) 12-精确率、召回率、F1-score.mp4
    ├─(55) 13-ROC曲线与AUC指标.mp4
    ├─(56) 14-模型保存与加载.mp4
    ├─(57) 15-KMeans算法原理.mp4
    ├─(58) 16-聚类的模型评估.mp4
    ├─(59) 17-总结.mp4
    (8)\Python4天数据分析视频\day1
    ├─(60) .DS_Store
    ├─(61) 01-环境搭建.mp4
    ├─(62) 02-JupyterNotebook介绍.mp4
    ├─(63) 03-快速上手JupyterNotebook.mp4
    ├─(64) 04-Matplotlib介绍.mp4
    ├─(65) 05-快速上手Matplotlib.mp4
    ├─(66) 06-Matplotlib三层结构.mp4
    ├─(67) 07-完善折线图(画布层).mp4
    ├─(68) 08-修改x、y轴刻度.mp4
    ├─(69) 09-中文问题解决.mp4
    ├─(70) 10其他辅助显示层完善折线图.mp4
    ├─(71) 11-完善折线图(图像层).mp4
    ├─(72) 12-创建多个绘图区.mp4
    ├─(73) 13-折线图应用场景.mp4
    ├─(74) 14-常见图表及散点图.mp4
    ├─(75) 15-柱状图.mp4
    ├─(76) 16-直方图.mp4
    ├─(77) 17-饼图.mp4
    ├─(78) 18-总结.mp4
    (9)\Python4天数据分析视频\day2
    ├─(79) .DS_Store
    ├─(80) 01-上节回顾.mp4
    ├─(81) 02-今日目标.mp4
    ├─(82) 03-Numpy优势.mp4
    ├─(83) 04-ndarray属性.mp4
    ├─(84) 05-生成数组的方法.mp4
    ├─(85) 06-均匀分布与正态分布.mp4
    ├─(86) 07-切片索引与形状修改.mp4
    ├─(87) 08-类型修改与数组去重.mp4
    ├─(88) 09-逻辑运算.mp4
    ├─(89) 10-统计运算.mp4
    ├─(90) 11-数组间运算.mp4
    ├─(91) 12-矩阵运算.mp4
    ├─(92) 13-合并与分割.mp4
    ├─(93) 14-IO操作与数据处理.mp4
    ├─(94) 15-总结.mp4
    ├─(95) 答疑.mp4
    (10)\Python4天数据分析视频\day3
    ├─(96) .DS_Store
    ├─(97) 01-上节回顾.mp4
    ├─(98) 02-Pandas介绍.mp4
    ├─(99) 03-DataFrame属性和方法.mp4
    ├─(100) 04-DataFrame索引设置.mp4
    ├─(101) 05-MultiIndex与Panel.mp4
    ├─(102) 06-Series.mp4
    ├─(103) 07-索引操作.mp4
    ├─(104) 08-赋值与排序.mp4
    ├─(105) 09-算术运算与逻辑运算.mp4
    ├─(106) 10-统计运算与自定义运算.mp4
    ├─(107) 11-Pandas画图.mp4
    ├─(108) 12-csv文件的读取与存储.mp4
    ├─(109) 13-hdf5文件的读取与存储.mp4
    ├─(110) 14-json文件的读取与存储.mp4
    ├─(111) 15-总结.mp4
    (11)\Python4天数据分析视频\day4
    ├─(112) .DS_Store
    ├─(113) 01-上节回顾.mp4
    ├─(114) 02-今日安排.mp4
    ├─(115) 03-处理np.nan类型的缺失值.mp4
    ├─(116) 04-处理其他标记的缺失值.mp4
    ├─(117) 05-数据离散化.mp4
    ├─(118) 06-按方向合并pd.concat().mp4
    ├─(119) 07-按索引合并pd.merge().mp4
    ├─(120) 08-交叉表与透视表.mp4
    ├─(121) 09-分组与聚合.mp4
    ├─(122) 10-综合案例.mp4
    ├─(123) 11-总结.mp4

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