TA的每日心情 | 开心
2024-9-19 21:14 |
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签到天数: 757 天 [LV.10]以坛为家III
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资源详情
【课程介绍】课程风格通俗易懂，真实案例实战。精心挑选真实的数据集为案例，通过python数据科学库numpy,pandas,matplot结合机器学习库scikit-learn完成一些列的机器学习案例。课程以实战为基础，所有课时都结合代码演示如何使用这些python库来完成一个真实的数据案例。算法与项目相结合，选择经典kaggle项目，从数据预处理开始一步步代码实战带大家快速入门机器学习。【课程目标】课程目标：零基础快速掌握python数据分析与机器学习算法实战，快速入门python最流行的数据分析库numpy,pandas,matplotlib。对于繁琐的机器学习算法，先从原理上进行推导，以算法流程为主结合实际案例完成算法代码,使用scikit-learn机器学习库完成快速建立模型，评估以及预测。结合经典kaggle案例，从数据预处理开始一步步完成整个项目，使大家对如何应用python库完成实际的项目有完整的经验与概念。【课程目录】章节1:Python科学计算库-Numpy4课时1课程介绍（主题与大纲）课时2机器学习概述课时3使用Anaconda安装python环境（Python新手先看这个）课时4课程数据，代码，PPT（在参考资料界面）课时5科学计算库Numpy课时6Numpy基础结构课时7Numpy矩阵基础课时8Numpy常用函数课时9矩阵常用操作课时10不同复制操作对比章节2:python数据分析处理库-Pandas课时11Pandas数据读取课时12Pandas索引与计算课时13Pandas数据预处理实例课时14Pandas常用预处理方法课时15Pandas自定义函数课时16Series结构章节3:Python数据可视化库-Matplotlib课时17折线图绘制课时18子图操作课时19条形图与散点图课时20柱形图与盒图课时21细节设置章节4:Python可视化库Seaborn6课时22Seaborn简介课时23整体布局风格设置课时24风格细节设置课时25调色板课时26调色板颜色设置课时27单变量分析绘图课时28回归分析绘图课时29多变量分析绘图课时30分类属忄生绘图课时31Facetgrid使用方法课时32Facetgrid绘制多变量课时33热度图绘制章节5:回归算法课时34回归算法综述课时35回归误差原理推导课时36回归算法如何得出最优解课时37基于公式推导完成简易线忄生回归课时38逻辑回归与梯度下降课时39使用梯度下降求解回归问题章节6:决策树课时40决策树算法综述课时41决策树熵原理课时42决策树构造实例课时43信息增益原理课时44信息增益率的作用课时45决策树剪枝策略课时46随机森林模型课时47决策树参数详解章节7:贝叶斯算法课时48贝叶斯算法概述课时49贝叶斯推导实例课时50贝叶斯拼写纠错实例课时51垃圾邮件过滤实例课时52贝叶斯实现拼写检查器章节8:支持向量机课时53支持向量机要解决的问题课时54支持向量机目标函数课时55支持向量机目标函数求解课时56支持向量机求解实例课时57支持向量机软间隔问题课时58支持向量核变换课时59s*O算法求解支持向量机章节9:神经网络课时60初识神经网络课时61计算机视觉所面临的挑战课时62K近邻尝试图像分类课时63超参数的作用课时64线忄生分类原理课时65神经网络-损失函数课时66神经网络-正则化惩罚项课时67神经网络-softmax分类器课时68神经网络-最优化形象解读课时69神经网络-梯度下降细节问题课时70神经网络-反向传播课时71神经网络架构课时72神经网络实例演示课时73神经网络过拟合解决方案课时74感受神经网络的强大章节10:Xgboost集成算法课时75集成算法思想
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发表于 2021-4-15 04:23:59
