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机器学习系列专题(经典算法+案例实战)

系列课程旨在帮助同学们掌握人工智能的核心-机器学习中的经典算法与案例实战,以最接地气的方式进行通俗讲解,结合数学原理推导从零开始详解每一个复杂的算法,结合真实数据集进行案例实战。课程以当下最主流的Python语言为核心武器,结合工具包进行各大项目实战配套Python数据科学库实战与人工智能必备数学。

13

门课程

6688

人学习

133小时21分钟

课程总时长

唐宇迪

金牌讲师

讲师评分:4.9

永久观看
 
系统化学习
 
24小时答疑
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专题价 ¥998
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第一阶段:  Python数据科学必备库与数学基础

2门课程 38小时23分钟

掌握数据科学必备Python工具包使用与数学基础,为之后的学习打下坚实基础!

  • Python入门与数据科学库

    88节 19小时11分钟
    课程目标:
    第一阶段:Python必备基础与数据科学库 概述:整个系列课程以Python为主导,第一阶段的目标在于快速掌握Python语言。全程代码实战,使用notebook一步步分模块演示Python必备基础功能。详细介绍与演Python数据科学必备四大库为后续机器学习与数据挖掘打下基础,全程通俗解读,代码实战! 大纲:1.       Python快速入门2.       科学计算库-Numpy3.       数据分析处理库Pandas4.       可视化库Matplotlib5.       可视化库Seaborn 学习建议:对于零基础的同学建议实际动手跟着课程做一遍Python必备的基础模块,有基础的同学们可以直接从这些必备库开始入手。预计学习时间10天

    课程大纲

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  • 人工智能-必备数学基础视频课程

    127节 19小时11分钟
    课程目标:
    数据科学与人工智能必备数学基础课程旨在帮助同学们快速打下数学基础,通俗讲解其中每一个知识点。课程内容涉及高等数学,线性代数,概率论与统计学,同学们在学习过程中应当以理解为出发点并不需要死记每一个公式,快速掌握核心知识点。课程章节内容较多,零基础同学按顺序学习即可,有基础的同学们可以按照自己的需求来有选择的学习!

    课程大纲

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第二阶段:  机器学习经典算法实战

2门课程 26小时32分钟

对机器学习经典算法进行数学原理推导并结合实际任务进行案例实战

  • 人工智能-机器学习实战视频课程( 上篇)

    72节 13小时36分钟
    课程目标:
    机器学习的火爆程度相信同学们已经看到了,很多同学苦于这个领域门槛太高,入门难度较大,本课程旨在帮助大家轻松掌握机器学习中常用的经典算法,真正入门机器学习这个领域。课程的讲解以机器学习中的经典算法为核心,每一个算法都是先通过通俗易懂的原理讲解,再配上实例分析,最后完成整个算法的代码实现。

    课程大纲

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  • 大数据——机器学习视频课程( 下篇 )

    68节 12小时56分钟
    课程目标:
    机器学习的火爆程度相信同学们已经看到了,很多同学苦于这个领域门槛太高,入门难度较大,本课程旨在帮助大家轻松掌握机器学习中常用的经典算法,真正入门机器学习这个领域。课程的讲解以机器学习中的经典算法为核心,每一个算法都是先通过通俗易懂的原理讲解,再配上实例分析,最后完成整个算法的代码实现。

    课程大纲

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第三阶段:  Python数据挖掘项目实战

2门课程 24小时15分钟

掌握Python数据挖掘流程结合机器学习算法进行建模实战

  • Python数据挖掘实战视频教程

    75节 15小时56分钟
    课程目标:
    Python数据挖掘系列课程基于真实数据集进行案例实战,使用Python数据科学库从数据预处理开始一步步进行数据建模。对于每个案例首先进行流程解读与数据分析,建立特征工程,详细解读其中每一步原理与应用。数据挖掘内容包含当下热点内容与竞赛专题,建议同学们边看边练,自己打造一份精致的数据挖掘模板来完成新的挑战!

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  • Python数据分析(机器学习)经典案例视频课程

    47节 8小时19分钟
    课程目标:
    选择经典案例基于真实数据集,从数据预处理开始到建立机器学习模型以及效果评估,完整的讲解如何使用python及其常用库进行数据的分析和模型的建立。对于每一个面对的挑战,分析解决问题思路以及如何构造合适的模型并且给出合适评估方法。在每一个案例中,同学们可以快速掌握如何使用pandas进行数据的预处理和分析,使用matplotlib进行可视化的展示以及基于scikit-learn库的机器学习模型的建立。

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第四阶段:  数据分袖与机器学习进阶实战

7门课程 44小时9分钟

掌握机器学习进阶算法与数据分析常用方法,结合案例进行实战。

  • Python数据分析(统计分析)视频课程

    98节 17小时5分钟
    课程目标:
    课程概述: 一、课程简介Python统计分析系列课程以Python为核心工具,结合其工具包进行统计分析实验。从统计分析基础开始讲起,一步步完成整个统计分析系列内容。课程以案例为中心,结合案例讲解让同学们更清晰的掌握每一个知识点的应用与工作流程。 二、课程特色课程风格通俗易懂案例内容持续更新简单易懂,接地气的案例永久有效,提供所有数据和代码三、课程部分截图

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  • Python文本数据分析视频课程(原理+新闻分类项目实战)

    14节 2小时21分钟
    课程目标:
    课程首先概述文本分析的基本概念,整个课程围绕案例进行:新闻分类任务。案例从零开始讲解如何使用Python库进行分析与建模的工作。案例中实例演示如何从杂乱的文本数据开始进行分词预处理到最后应用贝叶斯算法进行分类预测。

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  • Python时间序列原理分析及实战视频课程

    17节 3小时21分钟
    课程目标:
    课程以Python为核心工具,使用Pandas库进行时间序列的预处理与分析。详解时间序列中最常用模型ARIMA原理以及其参数选择。对时间序列平稳性以及模型评估方法展开分析讨论,基于真实数据集进行时间序列建模与分析实战!

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  • 深度学习-Python数据分析工具进行探索性数据分析视频课程(EDA)

    18节 3小时35分钟
    课程目标:
    案例课程,实例演示如何使用Python工具包进行探索性数据分析。基于真实数据集从零开始进行可视化数据分析,对单变量与多变量之间的关系进行探索分析,缺失值分析,数据变量统计报表等常规统计分析方法。

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  • 机器学习-推荐系统实战视频课程【唐宇迪】

    22节 3小时51分钟
    课程目标:
    机器学习-推荐系统实战视频课程【唐宇迪】课程从推荐系统概述开始,详解推荐系统中两大核心算法:协同过滤与隐语义模型。使用Surprise库对电影数据集进行建模推荐,最后使用Tensorflow实现一个简易的基于隐语义模型的推荐系统。

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  • 自然语言处理-Word2Vec视频教程

    26节 4小时10分钟
    课程目标:
    自然语言处理中最重要的算法,词向量模型。课程从语言模型入手,详解词向量构造原理与求解算法。理论与实战结合,使用Tensorflow从零开始打造word2vec词向量模型。对于海量中文数据演示如何使用Gensim库对中文维基百科数据进行词向量建模。

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  • 人工智能-深度学习框架-Tensorflow案例实战视频课程

    42节 9小时43分钟
    课程目标:
    Tensorflow是谷歌开源的深度学习(包括机器学习)框架,伴随着人公智能业的兴盛其大名早已响彻云霄。本课程从Tensorflow的基本计算结构开始讲起,逐步延伸到深度学习各大神经网络,全程案例代码实战,一步步带大家入门如何使用Tensorflow玩转深度学习。课程风格通俗易懂,快速掌握当下最热门的深度学习框架!

    课程大纲

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课程名称 操作
Python入门与数据科学库 付费用户专享
人工智能-必备数学基础视频课程 付费用户专享
人工智能-机器学习实战视频课程( 上篇) 付费用户专享
大数据——机器学习视频课程( 下篇 ) 付费用户专享
Python数据挖掘实战视频教程 付费用户专享
Python数据分析(机器学习)经典案例视频课程 付费用户专享
Python数据分析(统计分析)视频课程 付费用户专享
Python文本数据分析视频课程(原理+新闻分类项目实战) 付费用户专享
Python时间序列原理分析及实战视频课程 付费用户专享
深度学习-Python数据分析工具进行探索性数据分析视频课程(EDA) 付费用户专享
机器学习-推荐系统实战视频课程【唐宇迪】 付费用户专享
自然语言处理-Word2Vec视频教程 付费用户专享
人工智能-深度学习框架-Tensorflow案例实战视频课程 付费用户专享

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