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

1 j' L7 K4 @$ A7 \' r0 i' h
01 使用Python分析科比生涯数据
% A2 [5 u2 T$ t$ ]; ]+ Y课程目录：
. W8 e$ x0 @8 n4 H% W( E, M1.科比数据集简介
" Z4 }6 f% |, c2.数据预处理 (1)
" s- g7 ?& @3 }' x3.建模
2 _4 O3 u: A$ Y' P. ]2 f( n
6 A) T3 x# w+ `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
0 O/ R+ g- m: W& f% P0 F9 r3.下采样策略
4.交叉验证
5.模型评估方法
$ R( k! v. H# m6.正则化惩罚
7.逻辑回归模型
" G" v8 Y. L7 ]& S% `8.混淆矩阵
9.逻辑回归阈值对结果的影响
% K- q8 d+ ?) J( W4 B10.SMOTE样本生成策略

: w% W) ^: @$ Q03 Python文本数据分析
课程目录：
1.文本分析与关键词提取
2.相似度计算
1 w; x$ i9 t9 @3.新闻数据与任务简介
2 k$ a7 X  _0 i$ D$ S5 q3 r4.TF-IDF关键词提取
6 T5 J4 c5 g- I/ M5.LDA建模
6.基于贝叶斯算法进行新闻分类
4 _& w5 V( c9 W7 |
04 Kaggle竞赛案例-泰坦尼克获救预测
课程目录：
4 B8 j1 V0 p! ^% g% A1 ?9 u0 ~+ _1.数据介绍
% o% ]) z, }3 z6 o" ~" z1 c2.数据预处理
3.回归模型
4.随机森林模型
1 w$ R: i* g$ P5.特征选择
6 Z/ a. O( o! n! R) p8 G
05 时间序列案例实战
/ d+ \  g" i& `( b' Y3 [8 [课程目录：
* N% [! K. I: q% @3 i! D* j5 B. E1.Pandas生成时间序列
2.Pandas数据重采样
3.Pandas滑动窗口
4.股票预测案例
9 `2 g, n( V' [5 u5.使用tsfresh库进行分类任务
2 q* y$ U2 p9 Z4 j6.维基百科词条EDA
' k+ H, }9 m' Z0 G9 W( l2 o
06 TensorFlow框架
/ g) P3 H- v+ ~0 `# T: Q. v# K课程目录：
- W# n: p9 B! f$ F2.变量
3.变量练习
  S3 j4 k" v/ K- Y4.线性回归模型
5.逻辑回归框架
6.逻辑回归迭代
; j3 A4 g! ?/ y! ?( F  [7.神经网络模型
! l! H4 t5 U0 z8.完成神经网络
9.卷积神经网络模型
10.卷积神经网络参数
  W1 Z0 j& E% a% H9 l+ Z2 Q2 o( g
07 MNIST手写字体识别
% V8 P) M. k& G; w4 Q2 \# f课程目录：
! a- d8 Q9 X1 M3 Y4 l, f8 j0 F' H0 ?1.神经网络模型概述
2.tensorflow参数
  V) N( S& L1 M$ B& V' a/ ]6 S! m+ A3.卷积简介
+ K/ G8 z1 g3 \0 U. ~7 `( |6 k4.构造网络结构
5.训练网络模型

) G9 W3 q4 C: p! A, y5 x& B08 Gensim中文词向量建模
8 d6 P. c- _; X6 @$ K课程目录：
1.使用Gensim库构造词向量
2.维基百科中文数据处理
8 P* `$ W9 q% j/ P3.Gensim构造word2vec模型
" }2 _  [1 a4 c* q4 D4.测试模型相似度结果

09 探索性数据分析-赛事数据集分析
5 B3 V9 W2 u$ F$ Y% A3 t课程目录：
1.开场 (1)
; ]) r( v2 Z! O- @" N6 p4 k! d2.数据背景介绍
3.数据读取与预处理
4.数据切分模块
5.缺失值可视化分析
6.特征可视化展示
7.多特征之间关系分析
8.报表可视化分析
% T% e  y4 u. W1 h- f0 b9.红牌和肤色的关系

10 探索性数据分析-农粮数据分析
3 G5 ~5 N: [% i5 p3 j8 d: ~) f课程目录：
1.数据背景简介
2.数据切片分析
3.单变量分析
4.峰度与偏度
' T' K) U4 L0 R- K/ \5.数据对数变换
7 n) i! ^, P( ~, ?4 u6.数据分析维度
6 S6 p; Z/ }7 Z% t; u* _" m. \0 |7.变量关系可视化展示

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m9128213

很棒的课程～～

leecdleecd

thanks for sharing.

杨文帅

很棒的课程～～