154033_51CTO【微职位】Python数据分析与机器学习实战课程配套视频课程

📋 文件内容

1. 包含文件：第1章 人工智能入学指南
2. 第2章 Python快速入门
3. 第3章 科学计算库Numpy
4. 第4章 数据分析处理库Pandas
5. 第5章 可视化库Matplotlib
6. 第6章 Python可视化库Seaborn
7. 第7章 线性回归算法
8. 第8章 梯度下降算法
9. 第9章 逻辑回归算法
10. 第10章 案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略
11. 第11章 项目实战：案例实战信用卡欺诈检测
12. 第12章 决策树算法
13. 第13章 案例实战：决策树Sklearn实例
14. 第14章 集成算法与随机森林
15. 第15章 泰坦尼克船员获救
16. 第16 章贝叶斯算法
17. 第17章 Python文本数据分析
18. 第18章 支持向量机算法
19. 第19章 SVM调参实例
20. 第20章 机器学习处理实际问题常规套路
21. 第21章 降维算法：线性判别分析
22. 第22章 案例实战：Python实现线性判别分析
23. 第23章 降维算法：PCA主成分分析
24. 第24章 聚类算法-Kmeans
25. 第25章 聚类算法-DBSCAN
26. 第26章 聚类实践
27. 第27章 EM算法
28. 第28章 GMM聚类实践
29. 第29章 神经网络
30. 第30章 Tensorflow实战
31. 第31章 Mnist手写字体与验证码识别
32. 第32章 Xgboost集成算法
33. 第33章 推荐系统
34. 第34章 推荐系统实战
35. 第35章 词向量模型Word2Vec
36. 第36章 使用Gensim库构造词向量模型
37. 第37章 时间序列-ARIMA模型
38. 第38章 Python时间序列案例实战
39. 第39章 探索性数据分析：赛事数据集
40. 第40章 探索性数据分析：农粮组织数据集
41. 课件与代码