人工智能与机器学习 Python数据分析和机器学习

课程简介:

掌握机器学习技能后,你可以继续成为:机器学习工程师、高级数据分析师、人工智能工程师和机器人开发工程师。

机器学习可以让我们用已知的历史数据建立模型从而去预测未来新的数据所属于的类别或者分布规则等信息。

课程目录:

第一阶段:Python数据分析与建模库

01.Python快速入门

02.科学计算库Numpy

03.数据分析处理库Pandas

04.可视化库Matplotlib

05.Seaborn可视化库

第二阶段:机器学习经典算法

01.回归算法

02.决策树与随机森林

03.贝叶斯算法

04.Xgboost

05.支持向量机算法

06.时间序列AIRMA模型

07.神经网络基础

08.神经网络架构

09.PCA降维与SVD矩阵分解

10.聚类算法

11.推荐系统

12.Word2Vec

第三阶段:机器学习案例实战

01.使用Python分析科比生涯数据

02.案例实战-信用卡欺诈检测

03.Python文本数据分析

04.Kaggle竞赛案例-泰坦尼克获救预测

05.时间序列案例实战

06.Tensorflow框架

07.Mnist手写字体识别

08.Gensim中文词向量建模

09.探索性数据分析-赛事数据集分析

10.探索性数据分析-农粮数据分析

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原文链接:http://www.ziyuanben.com/archives/398,转载请注明出处。

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