正版资源 getfromcode后端开发 会员免费
人工智能机器学习系统班
人工智能机器学习系统班 从Python基础到机器学习实战 编辑点评 系统覆盖Python基础、数据分析、机器学习等核心知识，实战性强，适合初学者及有一定基础的进阶学习。 ⭐ 编辑推荐 本课程从Python基础出发，逐步深入到数据分析与机器学习实战，助你构建完整的人工智能知识体系。 ✨ 课程亮点 ✦
单课价¥29.90新品 上架
正版保障 极速发货 售后无忧
人工智能机器学习系统班
从Python基础到机器学习实战
编辑点评
系统覆盖Python基础、数据分析、机器学习等核心知识，实战性强，适合初学者及有一定基础的进阶学习。
⭐ 编辑推荐
本课程从Python基础出发，逐步深入到数据分析与机器学习实战，助你构建完整的人工智能知识体系。
✨ 课程亮点
✦系统化学习Python与机器学习
✦丰富实战案例，提升实战能力
✦适合不同基础的学习者
课程目录
课程目录192 集
- ├──0-代码
- | ├──第1-3章：Python基础
- | | └──Python基础代码.zip 174.65kb
- | ├──第10章：Ricequant回测选股分析实战
- | | └──1_simple_demo.txt 2.13kb
- | ├──第12章：因子策略选股实例
- | | └──2_因子策略.txt 2.72kb
- | ├──第14章：因子打分选股实战
- | | └──3_因子打分选股.txt 3.29kb
- | ├──第17章：fbprophet时间序列预测神器
- | | ├──.ipynb_checkpoints
- | | ├──data
- | | ├──images
- | | ├──__pycache__
- | | ├──1-Stocker Analysis .ipynb 798.35kb
- | | ├──2-Stocker Prediction.ipynb 1.06M
- | | └──stocker.py 40.72kb
- | ├──第19章：Matplotlib工具包实战
- | | └──Matplotlib绘图.zip 3.69M
- | ├──第20章：Seaborn
- | | ├──4-REG.ipynb 771.56kb
- | | ├──5-category.ipynb 658.21kb
- | | ├──6-FacetGrid.ipynb 839.22kb
- | | ├──7-Heatmap.ipynb 326.68kb
- | | ├──f1.png 141.53kb
- | | ├──iris.data 4.59kb
- | | ├──Seaborn-1Style.ipynb 1.54M
- | | ├──Seaborn-2Color.ipynb 169.10kb
- | | ├──Seaborn-3Var.ipynb 315.82kb
- | | └──Untitled.ipynb 489.91kb
- | ├──第4章：Numpy
- | | └──numpy代码.zip 16.79kb
- | ├──第5章：Pandas
- | | └──tushare工具包.zip 3.89kb
- | ├──第11章：因子数据预处理.zip 876.33kb
- | ├──第13章：因子分析实战.zip 1.20M
- | ├──第15章：基于回归的策略分析.zip 935.39kb
- | ├──第16章：聚类与统计策略分析.zip 1004.71kb
- | ├──第18章：深度学习时间序列预测.zip 14.02M
- | ├──第6章：金融时间序列分析.zip 588.16kb
- | ├──第7章：双均线交易策略实例.zip 747.87kb
- | ├──第8章：策略评估指标.zip 363.20kb
- | └──第9章：量化交易解读.zip 165.93kb
- ├──1-Al课程所需安装软件教程
- | ├──1.AI课程所需安装软件教程.mp4 16.18M
- | ├──2.Python环境安装和搭建.mp4 48.10M
- | ├──3.Anaconda基础讲解和使用的教程.mp4 44.39M
- | ├──4.Pytorch (CPU版本安装).mp4 10.86M
- | └──5.PyCharm安装和配置.mp4 16.95M
- ├──2-Python快速入门
- | ├──1.Python环境配置.mp4 67.89M
- | 鈹溾攢鈹€10.Python寰幆.mp4 37.76M
- | ├──12.模块与包.mp4 43.34M
- | ├──13.异常处理模块.mp4 62.95M
- | ├──14.文件操作.mp4 38.76M
- | ├──15.类的基本定义.mp4 42.11M
- | ├──16.类的属性操作.mp4 40.53M
- | 鈹溾攢鈹€17.鏃堕棿鎿嶄綔.mp4 23.91M
- | ├──2.anaconda环境安装和搭建.mp4 47.53M
- | ├──4.Python数据类型.mp4 26.53M
- | 鈹溾攢鈹€5.Python鍒楄〃.mp4 40.68M
- | 鈹溾攢鈹€6.Python鍏冪粍.mp4 21.42M
- | 鈹溾攢鈹€7.Python闆嗗悎.mp4 31.32M
- | 鈹溾攢鈹€8.Python瀛楀吀.mp4 31.10M
- | 鈹斺攢鈹€9.Python鏉′欢鍒ゆ柇.mp4 17.50M
- ├──3-Python数据科学必备工具包实战
- | ├──1.科学计算库-Numpy
- | | 鈹溾攢鈹€1-Numpy姒傝堪.mp4 28.24M
- | | 鈹溾攢鈹€10-鍥涘垯杩愮畻.mp4 28.09M
- | | ├──11-随机模块.mp4 48.38M
- | | ├──12-文件读写.mp4 21.35M
- | | 鈹溾攢鈹€13-鏁扮粍淇濆瓨.mp4 39.25M
- | | 鈹溾攢鈹€2-Array鏁扮粍.mp4 30.05M
- | | ├──3-数组结构.mp4 58.10M
- | | 鈹溾攢鈹€4-鏁扮粍绫诲瀷.mp4 19.58M
- | | 鈹溾攢鈹€6-鎺掑簭鎿嶄綔.mp4 36.56M
- | | ├──7-数组形状操作.mp4 50.89M
- | | ├──8-数组生成函数.mp4 40.27M
- | | └──9-常用生成函数.mp4 24.54M
- | ├──2.数据分析处理库-Pandas
- | | 鈹溾攢鈹€1-Pandas姒傝堪.mp4 32.21M
- | | ├──10-数据透视表.mp4 41.49M
- | | 鈹溾攢鈹€11-鏃堕棿鎿嶄綔.mp4 37.35M
- | | ├──12-时间序列操作.mp4 26.49M
- | | 鈹溾攢鈹€13-Pandas甯哥敤鎿嶄綔.mp4 48.13M
- | | 鈹溾攢鈹€14-Pandas甯哥敤鎿嶄綔2.mp4 42.98M
- | | 鈹溾攢鈹€15-Groupby鎿嶄綔寤朵几.mp4 64.63M
- | | 鈹溾攢鈹€18-Pandas缁樺浘鎿嶄綔.mp4 53.90M
- | | ├──19-大数据处理技巧.mp4 98.27M
- | | 鈹溾攢鈹€2-Pandas鍩烘湰鎿嶄綔.mp4 35.93M
- | | 鈹溾攢鈹€3-Pandas绱㈠紩.mp4 33.83M
- | | 鈹溾攢鈹€4-groupby鎿嶄綔.mp4 33.30M
- | | 鈹溾攢鈹€6-瀵硅薄鎿嶄綔.mp4 38.62M
- | | 鈹溾攢鈹€7-瀵硅薄鎿嶄綔2.mp4 39.53M
- | | 鈹溾攢鈹€8-merge鎿嶄綔.mp4 41.50M
- | | 鈹斺攢鈹€9-鏄剧ず璁剧疆.mp4 22.24M
- | ├──3.可视化库-Matplotlib
- | | 鈹溾攢鈹€1-Matplotlib姒傝堪.mp4 38.82M
- | | ├──10-绘图细节设置2.mp4 42.75M
- | | ├──11-直方图与散点图.mp4 56.65M
- | | 鈹溾攢鈹€14-瀛愬浘甯冨眬.mp4 33.64M
- | | 鈹溾攢鈹€15-缁撳悎pandas涓巗klearn.mp4 45.88M
- | | 鈹溾攢鈹€3-椋庢牸璁剧疆.mp4 16.35M
- | | 鈹溾攢鈹€7-鐩掑浘缁樺埗.mp4 27.47M
- | | 鈹溾攢鈹€8-鐩掑浘缁嗚妭.mp4 45.15M
- | | └──9-绘图细节设置.mp4 43.86M
- | └──4.可视化库-Seaborn
- | | ├──0-课程简介.mp4 7.84M
- | | ├──1-整体布局风格设置.mp4 27.55M
- | | ├──2-风格细节设置.mp4 15.69M
- | | ├──4-调色板颜色设置.mp4 24.71M
- | | ├──5-单变量分析绘图.mp4 31.93M
- | | ├──6-回归分析绘图.mp4 27.65M
- | | ├──7-多变量分析绘图.mp4 34.83M
- | | ├──8-分类属性绘图.mp4 32.47M
- | | └──9-Facetgrid使用方法.mp4 27.60M
- ├──4-人工智能-必备数学课程
- | ├──1.高等数学基础
- | | ├──3-无穷小与无穷大.mp4 14.66M
- | | ├──4-连续性与导数.mp4 20.51M
- | | 鈹溾攢鈹€6-鏂瑰悜瀵兼暟.mp4 19.38M
- | | 鈹斺攢鈹€7-姊害.mp4 30.69M
- | ├──10.熵与激活函数
- | | 鈹溾攢鈹€1-鐔电殑姒傚康.mp4 10.27M
- | | ├──2-熵的大小意味着什么.mp4 37.50M
- | | └──4-激活函数的问题.mp4 21.60M
- | ├──11.回归分析
- | | ├──1-回归分析概述.mp4 21.71M
- | | ├──10-高阶与分类变量实例.mp4 34.55M
- | | ├──11-案例：汽车价格预测任务概述.mp4 28.93M
- | | ├──12-案例：缺失值填充.mp4 38.19M
- | | ├──13-案例：特征相关性.mp4 61.62M
- | | ├──14-案例：预处理问题.mp4 19.60M
- | | ├──15-案例：回归求解.mp4 43.16M
- | | ├──2-回归方程定义.mp4 10.94M
- | | ├──3-误差项的定义.mp4 19.01M
- | | ├──4-最小二乘法推导与求解.mp4 26.60M
- | | ├──5-回归方程求解小例子.mp4 16.71M
- | | ├──6-回归直线拟合优度.mp4 26.61M
- | | ├──7-多元与曲线回归问题.mp4 21.52M
- | | 鈹斺攢鈹€9-statsmodels鍥炲綊鍒嗘瀽.mp4 24.76M
- | ├──12.假设检验
- | | ├──1-假设检验基本思想.mp4 36.14M
- | | ├──10-Python假设检验实例.mp4 56.00M
- | | ├──11-Python卡方检验实例.mp4 25.54M
- | | ├──2-左右侧检验与双侧检验.mp4 48.93M
- | | ├──3-Z检验基本原理.mp4 19.37M
- | | ├──5-T检验基本原理.mp4 57.82M
- | | ├──7-T检验应用条件.mp4 28.74M
- | | └──9-假设检验中的两类错误.mp4 51.01M
- | ├──13.相关分析
- | | ├──1-相关分析概述.mp4 29.95M
- | | ├──2-皮尔森相关系数.mp4 25.70M
- | | ├──4-斯皮尔曼等级相关.mp4 55.36M
- | | ├──6-质量相关分析.mp4 50.69M
- | | └──7-偏相关与复相关.mp4 38.27M
- | ├──14.方差分析
- | | ├──1-方差分析概述.mp4 20.47M
- | | ├──3-方差分析计算方法.mp4 60.66M
- | | ├──4-方差分析中的多重比较.mp4 30.53M
- | | ├──5-多因素方差分析.mp4 45.47M
- | | └──6-Python方差分析实例.mp4 30.10M
- | ├──15.聚类分析
- | | ├──1-层次聚类概述.mp4 19.58M
- | | ├──2-层次聚类流程.mp4 53.83M
- | | ├──3-层次聚类实例.mp4 54.22M
- | | 鈹溾攢鈹€4-1-KMEANS绠楁硶姒傝堪.mp4 18.52M
- | | 鈹溾攢鈹€4-2-KMEANS宸ヤ綔娴佺▼.mp4 14.37M
- | | ├──4-3-KMEANS迭代可视化展示.mp4 28.46M
- | | 鈹溾攢鈹€5-1-DBSCAN鑱氱被绠楁硶.mp4 19.38M
- | | 鈹溾攢鈹€5-2-DBSCAN宸ヤ綔娴佺▼.mp4 28.04M
- | | ├──6-1-多种聚类算法概述.mp4 6.96M
- | | └──6-2-聚类案例实战.mp4 62.47M
- | ├──16.贝叶斯分析
- | | ├──1-贝叶斯分析概述.mp4 29.32M
- | | 鈹溾攢鈹€10-MCMC姒傝堪.mp4 48.27M
- | | 鈹溾攢鈹€11-PYMC3姒傝堪.mp4 26.70M
- | | ├──3-贝叶斯学派与经典统计学派的争论.mp4 24.63M
- | | ├──4-贝叶斯算法概述.mp4 11.38M
- | | ├──5-贝叶斯推导实例.mp4 11.97M
- | | ├──6-贝叶斯拼写纠错实例.mp4 18.65M
- | | └──9-经典求解思路.mp4 35.12M
- | ├──2.微积分
- | | ├──1-微积分基本想法.mp4 14.18M
- | | ├──2-微积分的解释.mp4 17.79M
- | | 鈹溾攢鈹€4-瀹氱Н鍒嗘€ц川.mp4 11.65M
- | | └──5-牛顿-莱布尼茨公式.mp4 28.66M
- | ├──3.泰勒公式与拉格朗日
- | | ├──1-泰勒公式出发点.mp4 13.65M
- | | 鈹溾攢鈹€2-涓€鐐逛竴涓栫晫.mp4 20.93M
- | | ├──5-拉格朗日乘子法.mp4 26.94M
- | | └──6-求解拉格朗日乘子法.mp4 26.16M
- | ├──4.线性代数基础
- | | ├──2-矩阵与数据的关系.mp4 19.72M
- | | ├──3-矩阵基本操作.mp4 26.52M
- | | ├──4-矩阵的几种变换.mp4 12.15M
- | | 鈹溾攢鈹€5-鐭╅樀鐨勭З.mp4 29.87M
- | ├──5.特征值与矩阵分解
- | | ├──1-特征值与特征向量.mp4 15.53M
- | | ├──2-特征空间与应用.mp4 10.08M
- | | ├──3-SVD要解决的问题.mp4 15.67M
- | | 鈹斺攢鈹€5-SVD鐭╅樀鍒嗚В.mp4 30.87M
- | ├──6.随机变量
- | | ├──1-离散型随机变量.mp4 16.89M
- | | ├──2-连续型随机变量.mp4 26.37M
- | | ├──3-简单随机抽样.mp4 4.98M
- | | └──5-极大似然估计.mp4 24.07M
- | ├──7.概率论基础
- | | 鈹溾攢鈹€10-鏈熸湜姹傝В.mp4 21.02M
- | | ├──11-马尔科夫不等式.mp4 19.78M
- | | ├──12-切比雪夫不等式.mp4 29.66M
- | | ├──13-后验概率估计.mp4 22.98M
- | | ├──14-贝叶斯拼写纠错实例.mp4 18.65M
- | | ├──15-垃圾邮件过滤实例.mp4 22.90M
- | | 鈹溾攢鈹€2-鍙ゅ吀姒傚瀷.mp4 16.07M
- | | 鈹溾攢鈹€3-鏉′欢姒傜巼.mp4 20.17M
- | | ├──4-条件概率小例子.mp4 15.77M
- | | ├──6-二维离散型随机变量.mp4 19.68M
- | | ├──7-二维连续型随机变量.mp4 14.42M
- | | 鈹溾攢鈹€8-杈圭紭鍒嗗竷.mp4 25.11M
- | | 鈹斺攢鈹€9-鏈熸湜.mp4 10.96M
- | ├──8.数据科学你得知道的几种分布
- | | 鈹溾攢鈹€3-娉婃澗鍒嗗竷.mp4 69.74M
- | | 鈹溾攢鈹€4-鍧囧寑鍒嗗竷.mp4 11.86M
- | | 鈹溾攢鈹€5-鍗℃柟鍒嗗竷.mp4 33.64M
- | | 鈹斺攢鈹€6-beta鍒嗗竷.mp4 59.81M
- | └──9.核函数变换
- | | ├──1-核函数的目的.mp4 15.76M
- | | ├──3-多项式核函数.mp4 9.27M
- ├──5-机器学习算法精讲及其案例应用
- | ├──1.线性回归原理推导
- | | ├──1-回归问题概述.mp4 20.04M
- | | ├──3-独立同分布的意义.mp4 24.89M
- | | ├──4-似然函数的作用.mp4 29.63M
- | | ├──6-梯度下降通俗解释.mp4 21.25M
- | | ├──7-参数更新方法.mp4 25.31M
- | | └──8-优化参数设置.mp4 27.28M
- | ├──10.聚类算法实验分析
- | | ├──1-Kmenas算法常用操作.mp4 42.17M
- | | 鈹溾攢鈹€11-DBSCAN绠楁硶.mp4 55.93M
- | | ├──2-聚类结果展示.mp4 13.35M
- | | ├──3-建模流程解读.mp4 30.37M
- | | 鈹溾攢鈹€5-璇勪及鎸囨爣-Inertia.mp4 48.53M
- | | ├──6-如何找到合适的K值.mp4 35.07M
- | | ├──7-轮廓系数的作用.mp4 42.74M
适合人群
- Python初学者
- 数据分析爱好者
- 机器学习入门者
🎯 学习收获
- 掌握Python基础语法与数据结构
- 学会数据分析与机器学习常用方法
- 具备实际应用能力
🎉 祝您学习愉快！
