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python随着人工智能兴起而大热, 人工智能成就Python。 相对于其他语言,python对人工智能最大的优势是他的可扩展性、可嵌入性。这也是他被程序员称为“胶水语言”的原因。Python借助AI和数据科学,目前已经攀爬到了编程语言生态链的顶级位置,可以说Python基本上与AI已经紧密捆绑在了一起了。 Python历史上也一直都是科学计算和数据分析的重要工具,有numpy这样的底子,因为行业近似所以选择API binding语言的时候会首选Python,同时复用numpy这样的基础库既减少了开发工作量,也方便从业人员上手。
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1. 掌握Kmean聚类算法,主成分分析
3. 掌握回归分析的数据处理方法,以及机器学习处理线性数据模型
4. 掌握利用机器语言搭建数据聚类和降维模型
5. 掌握利用机器语言搭建数据判别模型
6. 掌握利用机器语言搭建决策树模型
7. 掌握变量选取与神经网络搭建
8. 掌握Tensorflow库完成深度学习项目
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银行信贷数据进行加权回归分析和Ols分析,实现数据预测,利用机器语实现多维线性回归,预测以及数据模型检验
应用Tensorflow库完成深度学习项目
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☑ 特征工程
☑ 分解类别属性(度热编码)
☑ 分箱/分区
☑ 交叉特征
☑ 特征选择
☑ 特征缩放
☑ 特征提取
☑ k-近邻算法
☑ 优化约会网站的配对效果
☑ 手写数字识别系统
☑ 分类决策树
☑ 判定鱼类和非鱼类
☑ 使用决策树预测隐形眼镜类型
☑ 朴素贝叶斯决策
☑ 屏蔽社区留言板的侮辱性言论
☑ 使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件
☑ 使用朴素贝叶斯分类器从个人广告中获取区域倾向
☑ 线性回归
☑ 线性回归概念
☑ 模型函数
☑ 损失函数
☑ Sklearm中工具包使用场景
☑ Ridge回归
☑ Ridge回归常用方法
☑ Lasso回归
☑ Lasso回归常用方法
☑ 综合应用
☑ 房价预测
☑ 逻辑回归
☑ 声纳信号分类
☑ 案例进阶:马疝病的预测
☑ 支持向量机
☑ 支持向量机的用法
☑ 案例进阶:手写数字识别的系统
☑ k-means聚类
☑ 构造数据实现k-means聚类算法
☑ Apriori关联分析
☑ Apriori 算法的使用
☑ FP-growth高效发现频繁项集
☑ FP-growth 的使用
☑ 利用PCA来简化数据
☑ PCA来简化数据的使用
☑ 案例进阶:餐馆菜肴推荐系统
☑ 神经网络
☑ Tensorflow内容
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学此阶段需要掌握数据分析基本流程及步骤,掌握数据挖掘基础工具及处理数据方法,掌握量化交易规则设计策略,掌握机器学习处理线性模型, 掌握机器语言搭建数据聚类和数据判定模型,掌握机器语言搭建决策树模型,掌握深度学习算法和框架。
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冰之点
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天上有朵乌云盖
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酷睿N核
有蜡笔的小新
达咩哟~
咖啡加牛奶
虎虎生威敏