麦子学院 人工智能 机器学习案例实战 视频教程【65课时】

冰点也疯狂

; A+ @' ]: x" d' p" w3 {9 z
01 使用Python分析科比生涯数据
, d5 `8 y; z5 L9 {课程目录：
1.科比数据集简介
3 V3 ^/ w: c1 a) G' f' x/ o2.数据预处理 (1)
3.建模

02 案例实战-信用卡欺诈检测
课程目录：
1.案例背景和目标
2.样本不均衡解决方案
3.下采样策略
4.交叉验证
: v& }, T+ j: ]- ?6 m$ Y5.模型评估方法
: C9 u1 s* X9 W) y8 D0 R6.正则化惩罚
. r3 A* K5 s9 A/ z/ P4 N% e7.逻辑回归模型
8.混淆矩阵
9.逻辑回归阈值对结果的影响
! S0 f( E1 m6 Y10.SMOTE样本生成策略

; E+ h! K. W. {* q03 Python文本数据分析
课程目录：
1.文本分析与关键词提取
$ f3 l' Z( c: K0 {6 p, N2.相似度计算
, O$ q9 n; u* {8 W' i# s4 |3.新闻数据与任务简介
2 B( Q, O6 `! H/ O6 j6 r! F5 J5 ~7 P4.TF-IDF关键词提取
5.LDA建模
* N& u  z- a, A9 }$ G6.基于贝叶斯算法进行新闻分类

04 Kaggle竞赛案例-泰坦尼克获救预测
& ?5 H( h) ]6 n$ l/ q7 n0 E4 G) G课程目录：
1.数据介绍
8 _' _/ J8 @/ C7 u2.数据预处理
3.回归模型
7 m; c' _. P/ F) W3 S4 H4 s4.随机森林模型
5.特征选择
% Z+ d$ B9 {# {' a
4 ^6 X* r4 F2 m0 y) _) L$ w) G7 T* u05 时间序列案例实战
; u, e6 [& ?# C: P! `9 E课程目录：
# Q1 z; _, a3 q% y! J, \& R1.Pandas生成时间序列
2.Pandas数据重采样
3.Pandas滑动窗口
+ K2 f! w: Y# b6 a, u5 @4.股票预测案例
7 m* U' E, K; W& p& m5.使用tsfresh库进行分类任务
0 Y. l+ q5 T1 J/ q6.维基百科词条EDA

06 TensorFlow框架
课程目录：
2.变量
2 b" l/ v4 ~) ~3.变量练习
. D) B1 R, _' W3 u5 U% Y4.线性回归模型
7 h# h2 i8 z  f+ ?5.逻辑回归框架
' i2 i) h: t( w, w6.逻辑回归迭代
7.神经网络模型
8.完成神经网络
# y& i3 K  \4 z/ ]9.卷积神经网络模型
10.卷积神经网络参数

07 MNIST手写字体识别
9 ~5 k4 U4 a9 d; ?$ n; G  X课程目录：
9 d7 I# g- e4 K( P: Z" f1.神经网络模型概述
0 }: V+ J( W2 x% @2 B; h: v2.tensorflow参数
3.卷积简介
4.构造网络结构
, m& n7 w% K* M9 U% S# R5.训练网络模型
9 P/ I/ C) f1 K2 H) o8 q9 C# G
08 Gensim中文词向量建模
7 K2 }* `8 u& i8 v/ ^课程目录：
5 h4 }- k& [- J) Z) N. L' p/ I1.使用Gensim库构造词向量
2.维基百科中文数据处理
- }2 ]! I* g* O+ j  f1 T& Z7 q! v3.Gensim构造word2vec模型
4.测试模型相似度结果
" ]: J1 v. t6 A. n0 Y6 |: _, H
09 探索性数据分析-赛事数据集分析
课程目录：
- z" m1 B) A' d! k+ F2 o1.开场 (1)
: E/ L0 I+ {) \. R/ ~" S. v2.数据背景介绍
3.数据读取与预处理
* i$ _% s* G0 Q, z) _7 J4.数据切分模块
/ b$ g  V1 n) s) `/ p5.缺失值可视化分析
6.特征可视化展示
! n+ ~9 j1 h2 @; @1 ?# R4 x' ^  A7.多特征之间关系分析
8.报表可视化分析
9.红牌和肤色的关系
  R1 K2 @  l8 X; e6 E
10 探索性数据分析-农粮数据分析
) E, a3 S/ S8 w9 o  y$ A$ C* T课程目录：
8 q8 o8 R+ Y8 e# i4 Y1.数据背景简介
2 m6 k. P3 |8 ^) I" e- Y4 l2.数据切片分析
! Q$ _! V7 O. m3.单变量分析
4.峰度与偏度
5.数据对数变换
' Z) R2 W& z+ F" U& w- v/ l6.数据分析维度
8 i" Y9 p7 b" W9 i7.变量关系可视化展示

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$ m. M+ G/ x+ i! c4 X" n7 Q7 k# L

m9128213

很棒的课程～～

leecdleecd

thanks for sharing.

杨文帅

很棒的课程～～