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跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战 - 唐宇迪

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2024-04-30 10:23:50

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版权信息
内容提要
前言
第1章人工智能入门指南
- 1.1 AI时代首选Python
- 1.2 人工智能的核心——机器学习
- 1.3 环境配置
- 本章总结
第2章科学计算库（Numpy）
- 2.1 Numpy的基本操作
- 2.2 索引与切片
- 2.3 数据类型与数值计算
- 2.4 常用功能模块
- 本章总结
第3章数据分析处理库（Pandas）
- 3.1 数据预处理
- 3.2 数据分析
- 3.3 常用函数操作
- 3.4 大数据处理技巧
- 本章总结
第4章数据可视化库（Matplotlib）
- 4.1 常规绘图方法
- 4.2 常用图表绘制
- 本章总结
第5章回归算法
- 5.1 线性回归算法
- 5.2 梯度下降算法
- 5.3 逻辑回归算法
- 本章总结
第6章逻辑回归项目实战——信用卡欺诈检测
- 6.1 数据分析与预处理
- 6.2 下采样方案
- 6.3 逻辑回归模型
- 6.4 过采样方案
- 项目总结
第7章决策树
- 7.1 决策树原理
- 7.2 决策树剪枝策略
- 本章总结
第8章集成算法
- 8.1 bagging算法
- 8.2 boosting算法
- 8.3 stacking模型
- 本章总结
第9章随机森林项目实战——气温预测
- 9.1 随机森林建模
- 9.2 数据与特征对结果影响分析
- 9.3 模型调参
- 项目总结
第10章特征工程
- 10.1 数值特征
- 10.2 文本特征
- 10.3 论文与benchmark
- 本章总结
第11章贝叶斯算法项目实战——新闻分类
- 11.1 贝叶斯算法
- 11.2 新闻分类任务
- 项目总结
第12章支持向量机
- 12.1 支持向量机工作原理
- 12.2 支持向量的作用
- 12.3 支持向量机涉及参数
- 12.4 案例：参数对结果的影响
- 本章总结
第13章推荐系统
- 13.1 推荐系统的应用
- 13.2 协同过滤算法
- 13.3 隐语义模型
- 本章总结
第14章推荐系统项目实战——打造音乐推荐系统
- 14.1 数据集清洗
- 14.2 基于相似度的推荐
- 14.3 基于矩阵分解的推荐
- 项目总结
第15章降维算法
- 15.1 线性判别分析
- 15.2 主成分分析
- 本章总结
第16章聚类算法
- 16.1 K-means算法
- 16.2 DBSCAN聚类算法
- 16.3 聚类实例
- 本章总结
第17章神经网络
- 17.1 神经网络必备基础
- 17.2 神经网络整体架构
- 17.3 网络调优细节
- 本章总结
第18章 TensorFlow实战
- 18.1 TensorFlow基本操作
- 18.2 搭建神经网络进行手写字体识别
- 本章总结
第19章卷积神经网络
- 19.1 卷积操作原理
- 19.2 经典网络架构
- 19.3 TensorFlow实战卷积神经网络
- 本章总结
第20章神经网络项目实战——影评情感分析
- 20.1 递归神经网络
- 20.2 影评数据特征工程
- 20.3 构建RNN模型
- 项目总结

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