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

01 使用Python分析科比生涯数据
$ t1 X/ y9 H& [  I% ]9 L, k) S课程目录：
% H2 [! g/ J; F; \* I* H1.科比数据集简介
, I( f& J9 x; S- s: a. t2.数据预处理 (1)
/ H7 ]$ }# r" y: A; a3.建模
3 [# k& x1 m1 r' T& Q
  N+ @, e6 _9 K! O* R) k' n1 M0 q% X4 @02 案例实战-信用卡欺诈检测
" ]% z" d$ i* C/ p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: m3 y- O  ?8 u% N9 G5.模型评估方法
6.正则化惩罚
& a$ V1 S' t# f8 _1 e8 @; Y  o7.逻辑回归模型
8.混淆矩阵
6 G/ D, w) m; o9 U' \) k3 H9.逻辑回归阈值对结果的影响
10.SMOTE样本生成策略
, ^# m. V% a. T. f  v( ~) W6 J& j
03 Python文本数据分析
课程目录：
1.文本分析与关键词提取
8 _% D, y% m' Y) O  D- }2.相似度计算
" e- K0 s) q0 f" E- U* g3.新闻数据与任务简介
4.TF-IDF关键词提取
5.LDA建模
6.基于贝叶斯算法进行新闻分类

% }% e% N2 l; @: S$ a" z04 Kaggle竞赛案例-泰坦尼克获救预测
! g( L2 z8 |; ^/ }/ m8 `! P课程目录：
1.数据介绍
2.数据预处理
3.回归模型
4.随机森林模型
/ t5 K6 P+ `2 r9 i5.特征选择
) D! X9 ^, U1 {6 \7 j! [
05 时间序列案例实战
课程目录：
* V3 X$ Y: `7 W# h1.Pandas生成时间序列
2.Pandas数据重采样
3 g* J) q4 v, I$ M0 C: Q, G6 F3.Pandas滑动窗口
4.股票预测案例
  U/ E, i# n0 x4 R" g4 {: q% a. S5.使用tsfresh库进行分类任务
; z2 i; w3 V& |- m1 |6.维基百科词条EDA

06 TensorFlow框架
课程目录：
$ L: `% o; u# F) ?1 x1 I2.变量
3.变量练习
4.线性回归模型
1 i6 g+ ^6 [% s5.逻辑回归框架
6.逻辑回归迭代
! K- }# k# [$ O' ~9 A7.神经网络模型
, N) V6 G! V: L# W8.完成神经网络
( X- I6 h7 B4 c* R9.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 S: h0 Z) S4 a$ B3 L7 [0 V# }3 o课程目录：
1.神经网络模型概述
2.tensorflow参数
3.卷积简介
4.构造网络结构
2 M9 Z9 x; ~# c9 Y, ?" _' w3 J5.训练网络模型
# G) K# u* o' g
$ O0 r) r. f, q  F  V5 P08 Gensim中文词向量建模
课程目录：
1 I- d- Y7 C6 n, M# L1.使用Gensim库构造词向量
2.维基百科中文数据处理
3.Gensim构造word2vec模型
4.测试模型相似度结果

09 探索性数据分析-赛事数据集分析
课程目录：
1.开场 (1)
: F; `6 |! K. p) a+ L% z. R7 s+ a2.数据背景介绍
3.数据读取与预处理
! u9 }: ~- f' G/ `8 W" W- H( B7 ?4.数据切分模块
  b$ y. G3 V+ S6 r5.缺失值可视化分析
* k. B. C" x8 W7 g* t6.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
' W* j  E. |% K/ I4 P; y2 f0 @9.红牌和肤色的关系

) N/ B, R4 b. z4 X10 探索性数据分析-农粮数据分析
+ b9 j% _, Q. E8 j) \- b! A+ R课程目录：
1.数据背景简介
9 h" W% r$ u8 K: {2.数据切片分析
3.单变量分析
( n7 H* S- p  \( m4.峰度与偏度
( X2 T# A9 K( o6 X- L5.数据对数变换
( Q* I% b7 v5 D* ~* Q+ m# D; w6.数据分析维度
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～～