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WM049 – python数据分析与机器学习实战（TY迪）[12.6G]
目录如下
01人工智能入门指南（有基础的同学请略过！）
02Python科学计算库-Numpy
03python数据分析处理库-Pandas
04Python数据可视化库-Matplotlib
05Python可视化库Seaborn
06线性回归算法原理推导
07梯度下降策略
08逻辑回归算法
09案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略
10项目实战-交易数据异常检测
11决策树算法
12案例实战：使用sklearn构造决策树模型
13集成算法与随机森林
14案例实战：泰坦尼克获救预测
15贝叶斯算法
16Python文本数据分析：新闻分类任务
17支持向量机
18案例：SVM调参实例
19聚类算法-Kmeans
20聚类算法-DBSCAN
21案例实战：聚类实践
22降维算法-PCA主成分分析
23神经网络
24Xgboost集成算法
25自然语言处理词向量模型-Word2Vec
26使用Gensim库构造中文维基百度数据词向量模型
27scikit-learn模型建立与评估
28Python库分析科比生涯数据
29Python时间序列分析
30机器学习项目实战-贷款申请最大化利润
31机器学习项目实战-用户流失预警
32探索性数据分析-足球赛事数据集
33探索性数据分析-农粮组织数据集
34机器学习项目实战-HTTP日志聚类分析
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