51CTO【微职位】Python 数据分析与机器学习实战课程配套视频课
51CTO【微职位】Python 数据分析与机器学习实战课程配套视频课是什么资源？
这是一份编程开发资源。面向开发者的系统性技术资源，涵盖从基础到进阶的完整知识体系，配套源码和实战案例，帮助开发者快速上手并应用到实际项目中。
| 参数 | 详情 |
|---|---|
| 资源格式 | 视频教程+源码 |
| 资源类型 | 编程开发 |
谁需要这份编程开发资源？
程序员、开发者、技术学习者、计算机专业学生
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这份资源包含哪些具体内容？
该资源为视频教程+源码
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 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
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