51CTO微职位Python数据分析与机器学习实战课程

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课程结构概览：
第一阶段：基础篇 — 数据准备与可视化
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

第二阶段：经典算法篇 — 建模与优化
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：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：泰坦尼克船员获救预测
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

第三阶段：进阶篇 — 深度学习与复杂系统
第29章：神经网络
第30章：Tensorflow实战
第31章：Mnist手写体与验证码识别
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

每一章节均配备详细讲解视频与代码示例，适合自学、教学或项目参考使用。

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zjy***

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