《实用数据挖掘与人工智能一月特训班课程》

《实用数据挖掘与人工智能一月特训班课程》

网络编程青年君上2019-08-19 7:21:083287A+A-

课程目录:

课程视频
1、课程:熟悉Jupyter notebook
1、创建新的Python环境.ts
2、Python环境与版本(一).ts
3、Python环境与版本(二).ts
4、Python环境与版本(三).ts
5、Python环境与版本(四).ts
6、Python环境与版本(五).ts
7、Python环境与版本(六).ts
8、Python环境与版本(七).ts
9、安装决策树可视化工具Graphviz(一).ts
10、安装决策树可视化工具Graphviz(二).ts
11、几个重要的工具包介绍(一).ts
12、几个重要的工具包介绍(二).ts
13、安装TensorFlow与Keras(一).ts
14、安装TensorFlow与Keras(二).ts
15、Jupyter notebook的基本使用技巧.ts
16、Markdown的基本技巧(一).ts
17、Markdown的基本技巧(二).ts
2、课程:文献与代码管理工具及统计基础
1、学习方法总结.ts
2、Mendeley介绍及安装(一).ts
3、Mendeley介绍及安装(二).ts
4、GitHub介绍及安装.ts
5、GitHub远端连接操作(一).ts
6、GitHub远端连接操作(二).ts
7、GitHub远端连接操作(三).ts
8、答疑(一).ts
9、答疑(二).ts
10、答疑(三).ts
11、统计基础概述.ts
3、课程:Python基本数据类型
1、课程概述.ts
2、计算机语言与程序概述(一).ts
3、计算机语言与程序概述(二).ts
4、为什么需要编程语言.ts
5、Python能做什么.ts
6、课间答疑.ts
7、Python2和Python3的区别.ts
8、编程语言的元素.ts
9、致敬 Hello World.ts
10、Python基本数据类型(一).ts
11、Python基本数据类型(二).ts
12、Python基本数据类型(三).ts
13、Python基本数据类型(四).ts
14、Python基本数据类型(五).ts
15、Python基本数据类型(六).ts
16、Python基本数据类型(七).ts
17、Python基本数据类型(八).ts
4、课程:函数与Python基本数据结构
1、函数(一).ts
2、函数(二).ts
3、函数(三).ts
4、函数(四).ts
5、函数(五).ts
6、Python编码结构(一).ts
7、Python编码结构(二).ts
8、Python编码结构(三).ts
9、Python模块和程序包.ts
10、Python基本数据结构(一).ts
11、Python基本数据结构(二).ts
12、Python基本数据结构(三).ts
5、课程:Numpy的基本操作
1、Introduction to Numpy.ts
2、Create Arrays.ts
3、Basic Operations of Arrays.ts
4、lndexing ,Slicing and Iterating(一).ts
5、lndexing ,Slicing and Iterating(二).ts
6、lndexing ,Slicing and Iterating(三).ts
7、Matrix Operations (一).ts
8、Matrix Operations (二).ts
9、Array processing(一).ts
10、Array processing(二).ts
11、Save and Load Array.ts
6、课程:Pandas的基本操作
1、Series.ts
2、DataFrame+Titanic Example(一).ts
3、DataFrame+Titanic Example(二).ts
4、DataFrame+Titanic Example(三).ts
5、DataFrame+Titanic Example(四).ts
6、Index Objects.ts
7、Reindex.ts
8、Drop Data.ts
9、Slice Data(一).ts
10、Slice Data(二).ts
11、Data Alignment.ts
12、Rank and Sort.ts
7、课程:Matplotlib的基本操作
1、Matplotlib(一).ts
2、Matplotlib(二).ts
3、Matplotlib(三).ts
4、Matplotlib(四).ts
5、Matplotlib(五).ts
6、Aggregation(一).ts
7、Aggregation(二).ts
8、Aggregation(三).ts
8、课程:最新回放
1、0117-算法-线性回归(1).ts
2、0117-算法-线性回归(2).ts
3、0117-算法-线性回归(3).ts
4、0117-算法-线性回归(4).ts
5、0118-逻辑回归和线性回归(1).ts
6、0118-逻辑回归与线性回归(2).ts
7、0118-逻辑回归与线性回归(3).ts
8、0118-拟合(1).ts
9、0118-拟合(2).ts
10、0118-拟合(3).ts
11、0119-决策树(1).ts
12、0119-决策树(2).ts
13、0119-决策树(3).ts
14、0119-Pandas补充(1).ts
15、0119-Pandas补充(2).ts
16、0119-决策树(4).ts
17、0120-Airbnb(1).ts
18、0120-Airbnb(2).ts
19、0120-Airbnb(3).ts
20、0120-SVM(1).ts
21、0120-SVM(2).ts
22、0120-代码实战.ts
23、0122-NLP(1).ts
24、0122-NLP(2).ts
25、0122-NLP(3).ts
26、0122-NLP-Amazon-Class(1).ts
27、0122-NLP-Amazon-Class(2).ts
28、0122-NLP-Amazon-Class(3).ts
29、0123-网站基础(1).ts
30、0123-网站基础(2).ts
31、0123-网站基础(3).ts
32、0123-网络爬虫(1).ts
33、0123-网络爬虫(2).ts
34、0123-网络爬虫(3).ts
35、0124-爬虫进阶.ts
36、0124-正则表达式(1).ts
37、0124-正则表达式(2).ts
38、0124-贝叶斯统计(1).ts
38、0124-贝叶斯统计(1) (2).ts
39、0124-贝叶斯统计(2).ts
40、0124-贝叶斯统计(3).ts
41、0125-用户信息与数据整合(1).ts
42、0125-用户信息与数据整合(2).ts
43、0125-用户信息与数据整合(3).ts
44、0125-贝叶斯统计2(1).ts
45、0125-贝叶斯统计2(2).ts
46、0125-贝叶斯统计2(2).ts
47、0126-BiliBili-火爆剧集与观众分析(1).ts
48、0126-BiliBili-火爆剧集与观众分析(2).mp4
49、0126-BiliBili-火爆剧集与观众分析(3).mp4
50、0126-聚类(1).mp4
51、0126-聚类(2).mp4
52、0126-聚类(3).mp4
53、0127-脑筋急转弯(1).mp4
54、0127-脑筋急转弯(2).mp4
55、0127-商业舆情分析.mp4
56、0127-近期推荐系统概述(1).mp4
57、0127-近期推荐系统概述(2).ts
58、0127-近期推荐系统概述(3).ts
59、0129-人工智能历史(1).ts
60、0129-人工智能历史(2).ts
61、0129-人工智能历史(3).ts
62、0129-机器学习在图像识别中的应用(1).ts
63、0129-机器学习在图像识别中的应用(2).ts
64、0129-机器学习在图像识别中的应用(3).ts
65、0130-课程回顾+剩余课程安排.ts
66、0130-Pygame(1).ts
67、0130-Pygame(2).ts
68、0131-Python控制.ts
69、0131-数据库基础review.ts
70、0131-游戏结合演示.ts
71、0131-OpenCV(1).ts
72、0131-OpenCV(2).ts
73、0131-OpenCV(3).ts
74、0201-数据收集.ts
75、0201-check data+C++review.ts
76、0201-模型分析.ts
77、0201-第三周作业要求+GTA自驾驶问题分解.ts
78、0201-GTA游戏AI识别车道分割线.ts
79、0201-根据环境调整前景后退与视野方向.ts
80、0202-TensorFlow.ts
81、0203-卷积神经网络(1).ts
82、0203-卷积神经网络(2).ts
83、0203-卷积神经网络(3).ts
84、0203-卷积神经网络(4).ts
85、0203-卷积神经网络(5).ts
86、0203-卷积神经网络(6).ts
87、0203-卷积神经网络(7).ts
88、0203-深度学习框架剖析.ts
89、0204-递归神经网络(1).ts
90、0204-递归神经网络(2).ts
91、0204-递归神经网络(3).ts
92、0204-线性代数与数值分析(1).ts
93、0204-线性代数与数值分析(2).ts
94、0204-线性代数与数值分析(3).ts
95、0205-递归神经网络的应用(1).ts
96、0205-递归神经网络的应用(2).ts
97、0205-递归神经网络的应用(3).ts
98、0206-强化学习1(1).ts
99、0206-强化学习1(2).ts
100、0206-强化学习1(3).ts
101、0206-强化学习1(4).ts
102、0206-强化学习1(5).ts
103、0206-强化学习1(6).ts
104、0207-强化学习2(1).ts
105、0207-强化学习2(2).ts
106、0207-蒙特卡洛模拟(1).ts
107、0207-蒙特卡洛模拟(2).ts
108、0207-蒙特卡洛模拟(3).ts
109、0208-云·计算·数据(1).ts
110、0208-云·计算·数据(2).ts
111、0208-云·计算·数据(3).ts
112、0209-Reinforcement Learning-TD(1).ts
113、0209-Reinforcement Learning-TD(2).ts
114、0209-Reinforcement Learning-TD(3).ts
115、0209-Reinforcement Learning-TD(4).ts
116、0209-Reinforcement Learning-TD(5).ts
117、0209-Reinforcement Learning-TD(6).ts
118、0210-职业规划+面试经验.ts
119、0210-数据科学在金融业的应用和前景.ts
120、0210-课程总结答疑(1).ts
121、0210-课程总结答疑(2).ts
122、0210-课程总结答疑(3).ts
123、0212-深度学习经典网络分析-基础(1).ts
124、0212-深度学习经典网络分析-基础(2).ts

每日课件及代码
每周作业
软件:1月13日更新
推荐教材
【课程安排】.pdf

课程大小:

38.9G

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