实用数据挖掘与人工智能一月特训班 万门大学
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| ├──第01讲：熟悉Jupyternotebook
| ├──第02讲：文献与代码管理工具及统计基础
| ├──第03讲：Python基本数据类型
| ├──第04讲：函数与Python基本数据结构
| ├──第05讲：Numpy的基本操作
| ├──第06讲：Pandas的基本操作
| ├──第07讲：Matplotlib的基本操作
| ├──第08讲：什么是好的模型结果-costfunction
| ├──第09讲：线性回归
| ├──第10讲：逻辑回归及应用
| ├──第11讲：拟合与过拟合的定义
| ├──第12讲：决策树模型
| ├──第13讲：Pandas数据操作与EnsembleMethod集成算法
| ├──第14讲：Airbnb数据分析
| ├──第15讲：支持向量机（SVM）
| ├──第16讲：自然语言处理与NLP-代码实战
| ├──第17讲：文字处理与Amazon评论NLP分析案例
| ├──第18讲：网络基础概述
| ├──第19讲：网络爬虫入门
| ├──第20讲：爬虫进阶
| ├──第21讲：正则表达式
| ├──第22讲：贝叶斯统计
| ├──第23讲：搜集用户信息与数据整合
| ├──第24讲：贝叶斯思维
| ├──第25讲：BiliBili火爆剧集与观众分析
| ├──第26讲：聚类与代码实战
| ├──第27讲：商业社交媒体舆情分析
| ├──第28讲：近期推荐系统概述
| ├──第29讲：人工智能的江湖
| ├──第30讲：机器学习在图像识别中的应用
| ├──第31讲：Pygame
| ├──第32讲：Python控制系统
| ├──第33讲：图像识别处理基础—OpenCV
| ├──第34讲：从游戏数据中提取feature
| ├──第35讲：GTA5自动驾驶项目
| ├──第36讲：TensorFlow的基本操作
| ├──第37讲：神经网络
| ├──第38讲：卷积神经网络
| ├──第39讲：卷积神经网络的应用
| ├──第40讲：深度学习框架剖析
| ├──第41讲：递归神经网络
| ├──第42讲：长短记忆网络和递归神经网络代码操作
| ├──第43讲：线性代数与数值分析
| ├──第44讲：词嵌入表示
| ├──第45讲：递归神经网络的应用
| ├──第46讲：强化学习系列课程基本概念与方法总览
| ├──第47讲：马尔可夫决策过程
| ├──第48讲：强化学习：迭代法
| ├──第49讲：简单的蒙特卡洛
| ├──第50讲：云，计算，数据
| ├──第51讲：机器学习（上）
| ├──第52讲：机器学习（下）
| ├──第53讲：软件工程师、数据工程师和数据科学家职业介绍
| ├──第54讲：金融科技—数据科学在金融业的应用和前景
| ├──第55讲：深度学习经典网络分析基础
| └──讲义
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| ├──第01讲：熟悉Jupyternotebook
| ├──第02讲：文献与代码管理工具及统计基础
| ├──第03讲：Python基本数据类型
| ├──第04讲：函数与Python基本数据结构
| ├──第05讲：Numpy的基本操作
| ├──第06讲：Pandas的基本操作
| ├──第07讲：Matplotlib的基本操作
| ├──第08讲：什么是好的模型结果-costfunction
| ├──第09讲：线性回归
| ├──第10讲：逻辑回归及应用
| ├──第11讲：拟合与过拟合的定义
| ├──第12讲：决策树模型
| ├──第13讲：Pandas数据操作与EnsembleMethod集成算法
| ├──第14讲：Airbnb数据分析
| ├──第15讲：支持向量机（SVM）
| ├──第16讲：自然语言处理与NLP-代码实战
| ├──第17讲：文字处理与Amazon评论NLP分析案例
| ├──第18讲：网络基础概述
| ├──第19讲：网络爬虫入门
| ├──第20讲：爬虫进阶
| ├──第21讲：正则表达式
| ├──第22讲：贝叶斯统计
| ├──第23讲：搜集用户信息与数据整合
| ├──第24讲：贝叶斯思维
| ├──第25讲：BiliBili火爆剧集与观众分析
| ├──第26讲：聚类与代码实战
| ├──第27讲：商业社交媒体舆情分析
| ├──第28讲：近期推荐系统概述
| ├──第29讲：人工智能的江湖
| ├──第30讲：机器学习在图像识别中的应用
| ├──第31讲：Pygame
| ├──第32讲：Python控制系统
| ├──第33讲：图像识别处理基础—OpenCV
| ├──第34讲：从游戏数据中提取feature
| ├──第35讲：GTA5自动驾驶项目
| ├──第36讲：TensorFlow的基本操作
| ├──第37讲：神经网络
| ├──第38讲：卷积神经网络
| ├──第39讲：卷积神经网络的应用
| ├──第40讲：深度学习框架剖析
| ├──第41讲：递归神经网络
| ├──第42讲：长短记忆网络和递归神经网络代码操作
| ├──第43讲：线性代数与数值分析
| ├──第44讲：词嵌入表示
| ├──第45讲：递归神经网络的应用
| ├──第46讲：强化学习系列课程基本概念与方法总览
| ├──第47讲：马尔可夫决策过程
| ├──第48讲：强化学习：迭代法
| ├──第49讲：简单的蒙特卡洛
| ├──第50讲：云，计算，数据
| ├──第51讲：机器学习（上）
| ├──第52讲：机器学习（下）
| ├──第53讲：软件工程师、数据工程师和数据科学家职业介绍
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