案例为师实战为王-开启Python机器学习之路

『课程目录』:: q; b* E0 h6 E2 Z' m
├─章节01: Python基础与科学计算库numpy
2 A4 ]+ u* P. ]. o1 m$ _4 A& k
│      课时1:Python基础 2910
│      课时2:Python核心结构 5750
0 A# p8 R  p5 s& ~
│      课时3:Numpy数组 3518
│      
├─章节02: 数据分析处理Pandas库
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│      课时4:Numpy常用函数 3344
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│      课时5:Pandas 数据处理方法 5926
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│      课时6:Pandas 核心操作 2542
│      
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├─章节03: 回归算法
" V; q# Q# c( b' |% X
│      课时7:机器学习概述 3717
│      课时8:线性回归与逻辑回归算法原理详细推导 5837
: |/ k; d8 \8 P1 S& P  T: j
│      课时9:可视化库Matplotlib实战 2544
│      
├─章节04: 案例实战-信用卡欺诈检测
; {  F+ Q: o( q, |, n
│      课时10:Matplotlib常用画图函数 1704
% C, r+ `" j$ H8 L$ e, ?
│      课时11:样本不均衡数据集解决方案分析 5837
4 f: e+ r6 l7 Z: t
│      课时12:基于逻辑回归的建模和评估策略 5825
│      
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├─章节05: 决策树与随机森林
│      课时13:信用卡欺诈案例算法总结分析 5959
│      课时14:决策树算法原理与剪枝策略 6000
│      课时15:课后答疑 0927
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│      
├─章节06: Kaggle经典案例和级联模型架构
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│      课时16:决策树与随机森林分析 5300
│      课时17:泰坦尼克号船员获救预测 1154
4 t# V6 }. H9 i! b
│      课时18:机器学习中的级联模型 5124
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│      
├─章节07: 支持向量机算法
│      课时19:线性支持向量机算法原理推导 6415
│      课时20:软间隔与核变换应用与效果 6000
0 g6 o' K+ Z4 i" c0 H3 k2 B, o: g" e% s
│      
├─章节08: 神经网络结构
│      课时21:神经网络基础知识点 5959
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│      课时22:神经网络结构 5959
│      课时23:非线性与激活函数 1123
; k7 ~6 _* Q7 |  h) ~! \) p- V
│      
├─章节09: tensorflow实战神经网络
" T3 z; ]$ X4 f% W$ k3 k/ X
│      课时24:Tensorflow核心函数使用方法 5354
│      课时25:mnist数据集手写字体识别 5621
│      
├─章节10: 聚类和集成算法
1 j! y" Q( A2 G
│      课时26:k-means,DBSCAN等经典聚类算法原理 5303
7 [' \& f2 `( F% i- A) r
│      课时27:聚类算法应用场景与特征工程 4144
│      课时28:Adaboost集成算法原理 2308

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