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簡(jiǎn)單快速入門Python機(jī)器學(xué)習(xí)

更新時(shí)間:2023年06月20日16時(shí)17分 來源:傳智教育 瀏覽次數(shù):

好口碑IT培訓(xùn)

  課程簡(jiǎn)介

  該階段主要是介紹一些數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域用Python語言實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)庫,如簡(jiǎn)潔、輕便的數(shù)據(jù)可視化展示工具M(jìn)atplotlib,高效的運(yùn)算工具Numpy,方便的數(shù)據(jù)處理工具Pandas,為人工智能階段打基礎(chǔ)。

  課程特色|亮點(diǎn)

  1. 用最快地辦法入門數(shù)據(jù)科學(xué)

  2. 用最簡(jiǎn)單方式輕松掌握數(shù)據(jù)科學(xué)基礎(chǔ)庫

  課程內(nèi)容介紹

  1. 學(xué)前環(huán)境搭建:數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)環(huán)境安裝與使用

  a) 庫的安裝

  b) Jupyter Notebook使用

  2. Matplotlib

  a) 快速上手Matplotlib

  b) 折線圖與基礎(chǔ)繪圖功能

  c) 散點(diǎn)圖

  d) 柱狀圖

  e) 直方圖

  f) 餅圖

  3. Numpy

  a) Numpy的優(yōu)勢(shì)

  b) 認(rèn)識(shí)ndarray

  c) 基本操作

  d) ndarray運(yùn)算

  e) 數(shù)組間的運(yùn)算

  f) 合并、分割

  g) IO操作與數(shù)據(jù)處理

  4. Pandas基礎(chǔ)處理

  a) Pandas的介紹

  b) 基本數(shù)據(jù)操作

  c) DataFrame運(yùn)算

  a) Pandas畫圖

  b) 文件讀取與存儲(chǔ)

  1. Pandas高級(jí)處理

  a) 缺失值處理

  b) 數(shù)據(jù)離散化

  c) 合并

  d) 交叉表與透視表

  e) 分組與聚合

  程目錄  

  4天快速入門Python數(shù)據(jù)挖掘(滑動(dòng)查看)

  第1節(jié) - 人工智能概述

  第2節(jié) - 什么是機(jī)器學(xué)習(xí)

  第3節(jié) - 機(jī)器學(xué)習(xí)算法分類

  第4節(jié) - 機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)流程

  第5節(jié) - 學(xué)習(xí)框架和資料介紹

  第6節(jié) - 可用數(shù)據(jù)集

  第7節(jié) - sklearn數(shù)據(jù)集使用

  第8節(jié) - 字典特征抽取

  第9節(jié) - 文本特征抽取CountVectorizer

  第10節(jié) - 中文文本特征抽取

  第11節(jié) - 文本特征抽取TfidfVevtorizer

  第12節(jié) - 數(shù)據(jù)預(yù)處理-歸一化

  第13節(jié) - 數(shù)據(jù)預(yù)處理-標(biāo)準(zhǔn)化

  第14節(jié) - 什么是降維

  第15節(jié) - 刪除低方差特征與相關(guān)系數(shù)

  第16節(jié) - 主成分分析

  第17節(jié) - instacart降維案例

  第18節(jié) - 總結(jié)

  第19節(jié) - 上節(jié)回顧

  第20節(jié) - 轉(zhuǎn)換器與預(yù)估器

  第21節(jié) - KNN算法

  第22節(jié) - 模型選擇與調(diào)優(yōu)

  第23節(jié) - Facebook案例流程分析

  未完待續(xù),黑馬老師996更新中......


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