Python机器学习数据挖掘7周实训！-韦玮-专题视频课程
Python机器学习&数据挖掘7周实训！—7568人已学习
课程介绍
AI时代，数据的重要性和机器学习是同等重要，Python作为一门优秀的编程语言，用于处理数据也非常方便，并且数据的可视化处理功能也非常强大，本课程将使用Python3一步一步讲解数据分析与挖掘以及机器学习相关的知识，并且全程采用实战案例教学，让学员可以从实际场景中学习Python数据挖掘与机器学习。
课程收益
1. 学完后可以掌握Python数据挖掘的数据预处理、数据可视化分析技术 2.学完后可以全面掌握Python数据挖掘的各类算法，包括分类、聚类、关联分析等算法与实战技术 3.学完后可以完成一些常规的数据挖掘及机器学习项目的开发
讲师介绍
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重庆韬翔网络科技有限公司董事长兼CEO，国内知名出版社IT作家，CSDN学院特邀IT讲师，《知道日报》特约作者，国家工信部网络营销师，蜻蜓FM独家签约主播，国家专利发明人，多年IT从业经验，曾出品发明过多门IT课程并获得大量学员的支持与喜爱。
课程大纲
1. 课程简介 1:19
2. Python数据挖掘与机器学习技术概述 6:27
3. Python数据挖掘与机器学习技术应用场景 16:32
4. 基础模块的安装 12:03
5. 基础的模块的使用 19:56
6. 数据的导入实战 19:16
7. Python数据可视化分析实战 28:37
8. 词云技术与热力图技术实战 21:33
9. 答疑环节 15:44
10. 作业讲解：老九门词云图 12:18
11. 数据源的获取方案 5:25
12. 数据预处理技术 10:02
13. 淘宝网商品数据预处理技术实战 51:20
14. 小练习 1:34
15. 答疑环节 12:32
16. 分类算法与应用场景 21:20
17. 鸢尾花自动分类问题引入 2:04
18. KNN算法理论与实现 32:01
19. 贝叶斯算法理论与实现 30:32
20. 鸢尾花自动分类问题案例实战 20:39
21. 其他分类算法扩展：决策树算法 17:36
22. 其他分类算法扩展：逻辑回归算法 6:42
23. 其他分类算法扩展：SVM算法 7:52
24. 其他分类算法扩展：Adaboost算法 12:16
25. 分类算法的选择技巧 10:51
26. 答疑环节 6:25
27. 小练习 2:25
28. 作业问题与资料下载问题 8:54
29. 作业讲解：研究生录取结果的预测案例实战 13:20
30. 聚类算法与应用场景 3:14
31. 公司客户价值分析问题的引入 1:44
32. K-Means聚类算法原理（1） 3:19
33. K-Means聚类算法原理（2） 8:03
34. 公司客户价值分析案例实战 23:24
35. 其他聚类算法扩展 1:00
36. 小练习 6:02
37. 答疑环节 31:56
38. 作业讲解（此处代码有些问题，请继续听下面的课，会有修正） 14:30
39. 关联分析算法与应用场景 3:35
40. 大型商城网站商品个性化推荐问题的引入 8:37
41. Apriori算法原理与实现实战 27:43
42. FP-Growth算法原理与实现实战 22:05
43. 大型商城网站商品个性化推荐案例实战 11:59
44. 其他关联分析算法扩展 9:34
45. 答疑环节 12:56
46. 自然语言处理技术简介及应用场景介绍 14:59
47. 中文分词技术实战 26:32
48. TF-IDF算法原理介绍 14:25
49. 文本相似度计算的过程与步骤实战 24:08
50. 唐七公子小说相似度分析案例实战 17:05
51. 其他自然语言处理技术扩展 12:30
52. 答疑环节 21:09
53. 人工神经网络算法介绍与应用场景 8:28
54. 手写中文文字识别问题的引入 2:35
55. 人工神经网络算法介绍 10:53
56. 手写中文文字识别实战 45:00
57. 关于神经网络算法的扩展 3:42
58. 关于语音识别、人脸识别等技术的扩展指导 9:26
59. 答疑环节 13:44
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