【微职位】Python数据分析与机器学习实战

介绍
【微职位】Python数据分析与机器学习实战,本课程系统讲解了Python在数据分析与机器学习中的应用，从基础语法入门到各类核心算法实战，帮助学习者逐步掌握人工智能与数据科学的全流程技能。课程覆盖了从数据预处理、建模、可视化，到应用落地的完整路径，适合希望系统学习并应用机器学习的学生与从业者。

学员能够熟练使用Python进行数据处理、建模与可视化，掌握主流机器学习算法与深度学习框架，并能独立完成从零到一的数据分析与预测建模项目。

├── 第1章 人工智能入学指南
├── 第2章 Python快速入门
├── 第3章 科学计算库Numpy
├── 第4章 数据分析处理库Pandas
├── 第5章 可视化库Matplotlib
├── 第6章 Python可视化库Seaborn
├── 第7章 线性回归算法
├── 第8章 梯度下降算法
├── 第9章 逻辑回归算法
├── 第10章 案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略
├── 第11章 项目实战：案例实战信用卡欺诈检测
├── 第12章 决策树算法
├── 第13章 案例实战：决策树Sklearn实例
├── 第14章 集成算法与随机森林
├── 第15章 泰坦尼克船员获救
├── 第16 章贝叶斯算法
├── 第17章 Python文本数据分析
├── 第18章 支持向量机算法
├── 第19章 SVM调参实例
├── 第20章 机器学习处理实际问题常规套路
├── 第21章 降维算法：线性判别分析
├── 第22章 案例实战：Python实现线性判别分析
├── 第23章 降维算法：PCA主成分分析
├── 第24章 聚类算法-Kmeans
├── 第25章 聚类算法-DBSCAN
├── 第26章 聚类实践
├── 第27章 EM算法
├── 第28章 GMM聚类实践
├── 第29章 神经网络
├── 第30章 Tensorflow实战
├── 第31章 Mnist手写字体与验证码识别
├── 第32章 Xgboost集成算法
├── 第33章 推荐系统
├── 第34章 推荐系统实战
├── 第35章 词向量模型Word2Vec
├── 第36章 使用Gensim库构造词向量模型
├── 第37章 时间序列-ARIMA模型
├── 第38章 Python时间序列案例实战
├── 第39章 探索性数据分析：赛事数据集
├── 第40章 探索性数据分析：农粮组织数据集
├── 课件与代码

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