机器学习工程师从算法基础到实战案例

6328f20ad68bb340175842b0f6726415.jpg 下载附件 保存到相册 2020-12-23 23:38 上传 【课程内容】 第一阶段： Python 数据分析与建模库 Python快速入门 科学计算库Numpy 数据分析处理库Pandas 可视化库Matplotlib Seaborn可视化库 第二阶段：机器学习经典算法 回归算法 决策树与随机森林 贝叶斯算法 支持向量机算法 时间序列AIRMA模型 神经网络基础 神经网络架构 PCA降维与SVD矩阵分解 聚类算法 推荐系统 第三阶段：机器学习案例实战 使用Python分析科比生涯数据 案例实战-信用卡欺诈检测 Python文本数据分析 Kaggle竞赛案例-泰坦尼克获救预测 时间序列案例实战 TensorFlow框架 MNIST手写字体识别 Gensim中文词向量建模 探索忄生数据分析-赛事数据集分析 探索忄生数据分析-农粮数据分析