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简单快速入门Python机器学习
更新时间:2023年06月20日16时17分 来源:传智教育 浏览次数:
课程简介
该阶段主要是介绍一些数据科学领域用Python语言实现的基础库，如简洁、轻便的数据可视化展示工具Matplotlib，高效的运算工具Numpy，方便的数据处理工具Pandas，为人工智能阶段打基础。
课程特色|亮点
1. 用最快地办法入门数据科学
2. 用最简单方式轻松掌握数据科学基础库
课程内容介绍
1. 学前环境搭建：数据挖掘基础环境安装与使用
a) 库的安装
b) Jupyter Notebook使用
2. Matplotlib
a) 快速上手Matplotlib
b) 折线图与基础绘图功能
c) 散点图
d) 柱状图
e) 直方图
f) 饼图
3. Numpy
a) Numpy的优势
b) 认识ndarray
c) 基本操作
d) ndarray运算
e) 数组间的运算
f) 合并、分割
g) IO操作与数据处理
4. Pandas基础处理
a) Pandas的介绍
b) 基本数据操作
c) DataFrame运算
a) Pandas画图
b) 文件读取与存储
1. Pandas高级处理
a) 缺失值处理
b) 数据离散化
c) 合并
d) 交叉表与透视表
e) 分组与聚合
课程目录
4天快速入门Python数据挖掘(滑动查看)
第1节 - 人工智能概述
第2节 - 什么是机器学习
第3节 - 机器学习算法分类
第4节 - 机器学习开发流程
第5节 - 学习框架和资料介绍
第6节 - 可用数据集
第7节 - sklearn数据集使用
第8节 - 字典特征抽取
第9节 - 文本特征抽取CountVectorizer
第10节 - 中文文本特征抽取
第11节 - 文本特征抽取TfidfVevtorizer
第12节 - 数据预处理-归一化
第13节 - 数据预处理-标准化
第14节 - 什么是降维
第15节 - 删除低方差特征与相关系数
第16节 - 主成分分析
第17节 - instacart降维案例
第18节 - 总结
第19节 - 上节回顾
第20节 - 转换器与预估器
第21节 - KNN算法
第22节 - 模型选择与调优
第23节 - Facebook案例流程分析
未完待续，黑马老师996更新中......
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