实用数据挖掘与人工智能【完结】

10 实用数据挖掘与人工智能【完结】
├─01、课程:熟悉Jupyter notebook
├─02、课程:文献与代码管理工具及统计基础
├─03、课程:Python基本数据类型
├─04、课程:函数与Python基本数据结构
├─05、课程:Numpy的基本操作
├─06、课程:Pandas的基本操作
├─07、课程:Matplotlib的基本操作
├─08、课程:什么是好的模型结果-cost function
├─09、课程:线性回归
├─10、课程:逻辑回归及应用
├─11、课程:拟合与过拟合的定义
├─12、课程:决策树模型
├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法
├─14、课程:Airbnb 数据分析
├─15、课程:支持向量机(SVM)
├─16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战
├─17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例
├─18、课程:网络基础概述
├─19、课程:网络爬虫入门
├─20、课程:爬虫进阶
├─21、课程: 正则表达式
├─22、课程:贝叶斯统计
├─23、课程:搜集用户信息与数据整合
├─24、课程:贝叶斯思维
├─25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析
├─26、课程:聚类与代码实战
├─27、课程:商业社交媒体舆情分析
├─28、课程:近期推荐系统概述
├─29、课程:人工智能的江湖
├─30、课程:机器学习在图像识别中的应用
├─31、课程:Pygame
├─32、课程:Python控制系统
├─33、课程:图像识别处理基础—OpenCV
└─课件

└─实用数据挖掘与人工智能一月特训班

├─每日课件及代码

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