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案例为师、实战为王，开启Python机器学习之路（完结） 案例为师、实战为王，开启Python机器学习之路（完结） 课程大纲： 第一课：Python基础与科学计算库numpy 1.Python语言基础 2.Python数据结构（列表,字典,元组） 3.科学计算库Numpy基础 4.Numpy数组操作 5.Numpy矩阵基本操作 6.Numpy矩阵初始化与创建 7.Numpy排序与索引 第二课：数据分析处理Pandas库 1.Pandas数据读取与现实 2.Pandas样本数值计算与排序 3.Pandas数据预处理与透视表 4.Pandas自定义函数 5.Pandas核心数据结构Series详解 6.Pandas数据索引 7.Matplotlib绘制第一个折线图 8.Matplotlib条形图,直方图,四分图绘制 9.Matplotlib数据可视化分析 第三课：回归算法 1.机器学习要解决的任务 2.有监督与无监督问题 3.线忄生回归算法原理推导 4.实现简易回归算法 5.逻辑回归算法原题 6.实战梯度下降算法 第四课： 案例实战信用卡欺诈检测 1.数据与算法简介 2.样本不平衡问题解决思路 3.下采样解决方案 4.正则化参数选择 5.逻辑回归建模 6.过采样与s*OTE算法 第五课：决策树与随机森林 1.熵原理，信息增益 2.决策树构造原理推导 3.ID3,C4.5算法 4.决策树剪枝策略 5.随机森林算法原理 6.基于随机森林的特征重要忄生选择 第六课：Kaggle机器学习案例 1. 泰坦尼克船员获救预测: 2. 使用pandas库进行数据读取与缺失值预处理 3. 使用scikit-learn库对比回归模型与随机森林模型 4. GBDT构造原理 5. 特征的选择与重要忄生衡量指标 6. 机器学习中的级联模型 7. 使用级联模型再战泰坦尼克 第七课：支持向量机算法 1.SVM要解决的问题 2.线忄生SVM原理推导 3.SVM对偶问题与核变换 4.soft支持向量机问题 5.多类别分类问题解决方案 第八课：实战Adaboost与贝叶斯算法 1.前向传播与反向传播结构 2.激活函数 3.神经网络结构 4.深入神经网络细节 5.神经网络表现效果 第九课：Tensorflow实战手写字体识别 1.Tensorflow框架 2.CNN网络结构 3.基于tensorflow的网络框架 4.构造CNN网络结构 5.迭代优化训练 第十课：聚类和集成算法 1.k-means,DBSCAN等经典聚类算法原理 2.python实现k-means算法 3.聚类算法应用场景与特征工程 4.Adaboost集成算法原理
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