全套完整版人工智能机器学习教程-2018年麦Z学院

Lucas丶thanos · 发表于 2019-5-24 15:08

〖课程介绍〗:4 r4 a8 \8 m( b- i
      机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域。% E/ R, H! l! f- S! X" Y$ r

〖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, Y3 C! h" ~7 h2 x
            03.数据分析处理库Pandas! ]7 C; K) }  h- i$ r
            04.可视化库Matplotlib8 ?2 Z2 L7 _5 ?
            05.Seaborn可视化库( N- F# v5 d$ y) U! e
            7 |, C2 n! b' \$ D
      第二阶段：机器学习经典算法
            01.回归算法0 w' W% E' J( P4 s
            02.决策树与随机森林+ h# a4 Q4 H- G, G
            03.贝叶斯算法% I+ i* u$ e/ ?) L/ F- A
            04.Xgboost( k2 F3 R: {/ ~6 [* o
            05.支持向量机算法* k7 ?' _, |9 k$ S) d2 V
            06.时间序列AIRMA模型/ `1 N9 W) h$ Y9 [; h
            07.神经网络基础
            08.神经网络架构1 G5 K6 ?, [2 L3 h
            09.PCA降维与SVD矩阵分解
            10.聚类算法, R$ S* E8 \$ f0 E0 h% ~/ S! P
            11.推荐系统
            12.Word2Vec

      第三阶段：机器学习案例实战9 d$ U8 y& s. y  u& ]% f0 @
            01.使用Python分析科比生涯数据
* Y7 v" R. D/ F* Z/ |3 X0 |1 r- U8 R3 }
            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: {" z8 A  H) E+ Z7 d9 ^
            06.Tensorflow框架( V; ~3 r6 M8 w1 }0 R. j! y
            07.Mnist手写字体识别
            08.Gensim中文词向量建模8 @" x) R  i, j9 D8 ^- X+ U
            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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