实用数据挖掘与人工智能特训班

1 - 熟悉Jupyter notebook

2 - 文献与代码管理工具及统计基础

3 - Python基本数据类型

4 - 函数与Python基本数据结构

5 - Numpy的基本操作

6 - Pandas的基本操作

7 - Matplotlib的基本操作

8 - 什么是好的模型结果-cost function

9 - 线性回归

10 - 逻辑回归及应用

11 - 拟合与过拟合的定义

12 - 决策树模型

13 - Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法

14 - Airbnb 数据分析

15 - 支持向量机（SVM）

16 - 自然语言处理与NLP-代码实战

17 - 文字处理与Amazon评论NLP分析案例

18 - 网络基础概述

19 - 网络爬虫入门

20 - 爬虫进阶

21 - 正则表达式

21 - 正则表达式

22 - 贝叶斯统计

23 - 搜集用户信息与数据整合

24 - 贝叶斯思维

25 - BiliBili火爆剧集与观众分析

26 - 聚类与代码实战

27 - 商业社交媒体舆情分析

28 - 近期推荐系统概述

29 - 人工智能的江湖

30 - 机器学习在图像识别中的应用

31 - Pygame

32 - Python控制系统

33 - 图像识别处理基础—OpenCV

34 - 从游戏数据中提取feature

35 - GTA5自动驾驶项目

36 - TensorFlow的基本操作

37 - 神经网络

38 - 卷积神经网络

39 - 卷积神经网络的应用

40 - 深度学习框架剖析

41 - 递归神经网络

42 - 长短记忆网络和递归神经网络代码操作

43 - 线性代数与数值分析

44 - 词嵌入表示

45 - 递归神经网络的应用

46 - 强化学习系列课程基本概念与方法总览

47 - 马尔可夫决策过程

48 - 强化学习：迭代法

49 - 简单的蒙特卡洛

50 - 云，计算，数据

51 - 机器学习（上）

52 - 机器学习（下）

53 - 软件工程师、数据工程师和数据科学家职业介绍

54 - 金融科技—数据科学在金融业的应用和前景

55 - 深度学习经典网络分析基础

资料