Python数据分析基础教程,python数据分析视频网盘
权威数据表明，数据分析和人工智能密不可分，数据分析可以帮助你从零开始进入人工智能时代。如果喜欢深入技术，学习数据分析，可以打好基础，学习机器学习。如果喜欢商业内容，可以往人工智能业务方向发展。
那么，问题来了。怎样才能快速同时掌握数据分析和人工智能？接下来要分享的教程资料绝对能满足你的需求。更重要的是，这个精品Python全套学习视频教程现在是免费领。想学Python，对人工智能感兴趣，可以行动起来！每天学习积累一点点，只需要半个月就能成为精英！
教程名称：
数据分析与人工智能完整课程
课程简介
本课程主要讲解Python数据分析工具、算法、算法原理和算法推导公式。
通过这门课程，你可以成为一名Python数据挖掘分析师，进入人工智能领域，成为IT市场的尖端人才。
课程目录：
day01
01-自我介绍
02-数据分析，建立您自己的环境
03-数据分析Anaconda集成环境安装
04-数据分析介绍竞赛平台
05-jupyter的基本用法
006-numpy创建对象ndarray
007-numpy随机创建函数切片操作级联整形
day02
008-numpy基本操作操作
009-numpy矩阵操作文件读写统计
010-numpy排序
01-课前分享翁继兴
02-开始使用012-opencv
013-opencv人脸识别
014-opencv操作视频和摄像机保存视频
day03
05-强蓝天共享数据库
016-作业
07-音频和视频操作的numpy深度
018系列创建和索引切片和操作
09-数据框创建的常用方法和操作
020-熊猫空值处理
day04
021-熊猫多层索引
022-熊猫团聚合！
023-熊猫级联操作
024-熊猫级联合并操作
025-熊猫处理美国人口数据的案例
06-财务功能
027-熊猫数据加载程序
028-熊猫读写mysql
029-熊猫重绘地图
030-熊猫离群值处理和随机抽样
day05
031-cxd共享
032-熊猫时间序列处理苹果股票
03-美国大选政治献金01
04-美国大选政治献金02
05-美国大选政治献金03
06-美国大选政治献金04
07-美国大选政治献金05
08-美国大选政治献金06
09-美国大选政治献金07
00-美国大选政治献金08
day06
01-棒棒糖减肥分享数据库
傅里叶变换处理042-scipy中的噪声图像
043-scipy积分运算
044-scipyio操作和misic操作图片
05-scipy中ndimage的操作图片
046-scipy矩阵和松散矩阵
07-熊猫的绘画功能
08-拉格朗日填充空数据
09-彩色图片缩小为黑白图片
050-matplotlib基础知识
day07
01-稳稳的小刺猬股份
052-pyecharts使用
053-matplotlib样式和样式
04-比例显示以及如何设置属性
05-直方图条形图和极坐标图
06-三维图形和图形中的注释，以及饼图的散点图
07-机器学习原理
058-KNN原则和介绍性案例
059-kNN手写数字(一)
060-KNN手写数字优化(2)
day08
01-陈翔钻分享微信自动回复和聊天机器人
062-KNN预测年收入
063-KNN保存模型
04-线性回归概述
05-线性回归原理
06-波士顿房价的线性回归预测
07-梯度下降
08-梯度下降以求解斜率和截距
09-线性回归模型的评价指标
day09
00-张涛股票git
071-KNN癌症检测
072-山脊原理
073-山脊使用
074-jjdxmg共享git
075-套索套索回归原理
06-线性回归岭回归拉索回归的异同
07-回归自动完成面的下半部分
08-逻辑ajdyx回归原理
09-逻辑ajdyx用法
day10
080-bhdhb份额
01-逻辑ajdyx回归原理
02-信息熵
03-决策树原理
04-决策树的使用
05-随机森林和极度随机森林
086-adaboost提升算法
087-gbdt提升算法
088-gbdt提升算法回归模型
089-xgboost用法
090-LGBM提升算法
day11
01-龚分享
092-GBDT梯度提升树原理
03-贝叶斯原理介绍
04-朴素贝叶斯原则
05-朴素贝叶斯三种概率分布模型
06-文本处理nlp简介
07-词频统计
08-词频和tf-idf提取文本数据的特征量化
09-新闻分类
100-nltk简介
gensim中的01-word2vec
02-支持向量机原理
03-支持向量机非线性问题
day12
104-bhdhbgit共享
105 SVM线性划分
106-SVM非线性分区
107-SVM回归问题
108-SVC人脸识别(1)
109-SVC人脸识别(2)
110-SVC人脸识别(3)
111-SVC人脸识别(4)
112-PCA原理
13-k意味着原则
14-k意味着使用
15-k表示评估指数
116-GridSearchCV
day13
17-徐景成
18-特色工程
19-模型评估指标
20-ROC-AUC曲线的绘制
使用虹膜数据绘制21-ROC-AUC。
22-ROC-AUC平均ROC曲线
23-ks洛伦兹曲线
24-金融反欺诈(一)
25-金融反欺诈(二)
26-金融反欺诈(三)数据删除
27-金融反欺诈(四)修订门槛规定
day14
28-中性笔
129-张量流-游乐场
130张量流入门
131-张量流基本运算
132-张量流线性回归
33-交叉熵
134-tensorflow实现类逻辑ajdyx分类
35-卷积认知
36卷积运算
37-卷积处理噪声图像
38-卷积运算彩色图片
day15
39-卷积神经网络的构造
140-VGG19卷积神经网络
卷积神经网络辨识算法的141-张量流实现
142-张量板
13-CNN-验证码(一)
14-CNN-验证码(二)
15-CNN-验证码(3)
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