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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