資料分析和人工智慧教程全套 筆記+課件+原始碼--千鋒

andy888168發表於2019-12-11

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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