資料分析和人工智慧教程全套 筆記+課件+原始碼--千鋒
資料分析和人工智慧教程全套 筆記+ 課件 + 原始碼--千鋒
權威資料顯示,資料分析與人工智慧已經密不可分,資料分析可以幫助你從零進入人工智慧時代。如果你喜歡深入技術,學會了資料分析,你才能打好基礎,去學習機器學習。如果你喜歡商業方面的內容,可以往人工智慧業務方向發展。
那麼,問題來了,如何才能快速且同時掌握資料分析和人工智慧呢?接下來千鋒小編分享的教程資料絕對能夠滿足你的需求,更重要的是這個超值精品全套教程目前免費放送,如果你有意向,那就趕快行動!每天學習積累一點點,只需半個月就能脫胎換骨成精英!
課程名稱
千鋒資料分析和人工智慧教程全套
課程簡介
本課程主要講解了Python 資料分析常用工具、演算法、演算法原理、演算法推導公式。
學完此課程你可以成為Python 資料探勘分析師,進入人工智慧領域,成為 IT 市場最前沿人才。
課程目錄
day01 |
001-自我介紹 |
002-資料分析自己環境搭建 |
003-資料分析Anaconda整合環境安裝 |
004-資料分析介紹競賽平臺 |
005-jupyter基本使用 |
006-numpy建立物件ndarray |
007-numpy隨機建立函式切片操作級聯&reshape |
day02 |
008-numpy基礎操作操作 |
009-numpy矩陣運算檔案讀寫統計學 |
010-numpy排序 |
011-課前分享翁繼星 |
012-opencv入門 |
013-opencv人臉識別 |
014-opencv操作影片以及攝像頭儲存影片 |
day03 |
015-蔡勝分享資料庫 |
016-homework |
017-音影片操作numpy深度 |
018-Series建立和索引切片以及運算 |
019-DataFrame建立常用方法與運算 |
020-pandas空值的處理 |
day04 |
021-pandas多層索引 |
022-pandas分組聚合!!! |
023-pandas級聯操作 |
024-pandas級聯merge操作 |
025-pandas處理美國人口資料案例 |
026-金融函式 |
027-pandas資料載入常規 |
028-pandas讀寫mysql |
029-pandas去重對映map |
030-pandas異常值處理和隨機抽樣 |
day05 |
031-張颯分享 |
032-pandas時間序列處理蘋果股票 |
033-美國大選政治獻金01 |
034-美國大選政治獻金02 |
035-美國大選政治獻金03 |
036-美國大選政治獻金04 |
037-美國大選政治獻金05 |
038-美國大選政治獻金06 |
039-美國大選政治獻金07 |
040-美國大選政治獻金08 |
day06 |
041-胡宗泉分享資料庫 |
042-scipy中傅立葉變化處理噪聲圖片 |
043-scipy積分操作 |
044-scipyio操作以及misic操作圖片 |
045-scipy中ndimage操作圖片 |
046-scipy矩陣和稀鬆矩陣 |
047-pandas中繪圖函式 |
048-拉格朗日填充空資料 |
049-彩色圖片降維成黑白圖片 |
050-matplotlib基礎知識 |
day07 |
051-張啟明分享 |
052-pyecharts使用 |
053-matplotlib風格和樣式 |
054-刻度顯示以及對屬性的設定方式 |
055-直方圖條形圖和極座標圖 |
056-三維圖形和圖形內註釋以及餅圖散點圖 |
057-機器學習原理 |
058-KNN原理和入門案例 |
059-kNN手寫數字(一) |
060-KNN手寫數字最佳化(二) |
day08 |
061-陳相鑽分享微信自動回覆和聊天機器人 |
062-KNN預測年收入情況 |
063-KNN儲存模型 |
064-線性迴歸概述 |
065-線性迴歸的原理 |
066-線性迴歸預測波士頓的房價 |
067-梯度下降 |
068-梯度下降求解斜率和截距 |
069-線性迴歸模型評價指標 |
day09 |
070-張濤分享git |
071-KNN癌症檢測 |
072-Ridge原理 |
073-Ridge使用 |
074-王新鑫分享git |
075-Lasso套索迴歸原理 |
076-線性迴歸嶺迴歸套索迴歸異同 |
077-迴歸自動補全下半張人臉 |
078-邏輯斯蒂迴歸原理 |
079-邏輯斯蒂使用 |
day10 |
080-施慧玲分享 |
081-邏輯斯蒂迴歸原理 |
082-資訊熵 |
083-決策樹原理 |
084-決策樹的使用 |
085-隨機森林和極度隨機森林 |
086-adaboost提升演算法 |
087-gbdt提升演算法 |
088-gbdt提升演算法迴歸模型 |
089-xgboost使用 |
090-LGBM提升演算法 |
day11 |
091-龔詩清分享 |
092-GBDT梯度提升樹原理 |
093-貝葉斯原理介紹 |
094-樸素貝葉斯原理 |
095-樸素貝葉斯三種機率分佈模型使用 |
096-文字處理介紹nlp |
097-詞頻統計 |
098-詞頻與tf-idf提取文字資料的特徵量化 |
099-新聞分類 |
100-nltk介紹 |
101-gensim中word2vec |
102-支援向量機原理 |
103-支援向量機非線性問題 |
day12 |
104-施慧玲git分享 |
105-SVM線性劃分 |
106-SVM非線性劃分 |
107-SVM迴歸問題 |
108-SVC人臉識別(一) |
109-SVC人臉識別(二) |
110-SVC人臉識別(三) |
111-SVC人臉識別(四) |
112-PCA原理 |
113-Kmeans原理 |
114-Kmeans使用 |
115-Kmeans評價指標 |
116-GridSearchCV |
day13 |
117-許京城 |
118-特徵工程 |
119-模型評價指標 |
120-ROC-AUC曲線的繪製 |
121-ROC-AUC使用鳶尾花資料進行繪製 |
122-ROC-AUC平均ROC曲線 |
123-KS洛倫茲曲線 |
124-金融反欺詐(一) |
125-金融反欺詐(二) |
126-金融反欺詐(三)資料刪除 |
127-金融反欺詐(四)修改閾值調控 |
day14 |
128-劉鑫 |
129-tensorflow-playground |
130-tensorflow入門使用 |
131-tensorflow基礎操作 |
132-tensorflow線性迴歸 |
133-交叉熵 |
134-tensorflow實現類邏輯斯蒂分類 |
135-卷積認識 |
136-卷積運算 |
137-卷積處理噪聲圖片 |
138-卷積操作彩色圖片 |
day15 |
139-卷積神經網路的構造 |
140-VGG19卷積神經網路 |
141-tensorflow實現卷積神經網路識別mnist |
142-tensorboard |
143-cnn-captcha(一) |
144-cnn-captcha(二) |
145-cnn-captcha(三) |
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