【微职位】Python数据分析与机器学习实战

【微职位】Python数据分析与机器学习实战,本课程系统讲解了Python在数据分析与机器学习中的应用，从基础语法入门到各类核心算法实战，帮助学习者逐步掌握人工智能与数据科学的全流程技能。课程覆盖了从数据预处理、建模、可视化，到应用落地的完整路径，适合希望系统学习并应用机器学习的学生与从业者。 学员能够熟练使用Python进行数据处理、建模与可视化，掌握主流机器学习算法与深度学习框架，并能独立完成从零到一的数据分析与预测建模项目。 ├── 第1章 人工智能入学指南 ├── 第2章 Python快速入门 ├── 第3章 科学计算库Numpy ├── 第4章 数据分析处理库Pandas ├── 第5章 可视化库Matplotlib ├── 第6章 Python可视化库Seaborn ├── 第7章 线性回归算法 ├── 第8章 梯度下降算法 ├── 第9章 逻辑回归算法 ├── 第10章 案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略 ├── 第11章 项目实战：案例实战信用卡欺诈检测 ├── 第12章 决策树算法 ├── 第13章 案例实战：决策树Sklearn实例 ├── 第14章 集成算法与随机森林 ├── 第15章 泰坦尼克船员获救 ├── 第16 章贝叶斯算法 ├── 第17章 Python文本数据分析 ├── 第18章 支持向量机算法 ├── 第19章 SVM调参实例 ├── 第20章 机器学习处理实际问题常规套路 ├── 第21章 降维算法：线性判别分析 ├── 第22章 案例实战：Python实现线性判别分析 ├── 第23章 降维算法：PCA主成分分析 ├── 第24章 聚类算法-Kmeans ├── 第25章 聚类算法-DBSCAN ├── 第26章 聚类实践 ├── 第27章 EM算法 ├── 第28章 GMM聚类实践 ├── 第29章 神经网络 ├── 第30章 Tensorflow实战 ├── 第31章 Mnist手写字体与验证码识别 ├── 第32章 Xgboost集成算法 ├── 第33章 推荐系统 ├── 第34章 推荐系统实战 ├── 第35章 词向量模型Word2Vec ├── 第36章 使用Gensim库构造词向量模型 ├── 第37章 时间序列-ARIMA模型 ├── 第38章 Python时间序列案例实战 ├── 第39章 探索性数据分析：赛事数据集 ├── 第40章 探索性数据分析：农粮组织数据集 ├── 课件与代码