51CTO【微职位】Python数据分析与机器学习实战课程配套视频课程

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• 📁 包含文件：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