Python教程—机器学习和数据分析—199人已学习
课程介绍    

    30年前的互联网，30年后的人工智能，这是必然的发展方向。之前发明电时，很多人都不觉得电有用，到今天，我们一刻也无法离开电，电使我们强大，人工智能使我们‘无所不能’，Alphago赢了人类顶尖高手只是开始，方方面面都可以出现天翻地覆的不同。就像我们人类自己不可思议一样，人工智能也必将课人类一样不可思议。我们在现在的基础上，再向前进一步，去看星辰大海！
课程收益
    人工智能也必将课人类一样不可思议。我们在现在的基础上，再向前进一步，去看星辰大海！
讲师介绍
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    十余年计算机技术领域从业经验，在中国电信、盛大游戏等多家五百强企业任职技术开发指导顾问，国内IT技术发展奠基人之一。
课程大纲
  第1章:Ipython与Numpy
    1.Ipython入门-1  29:10
    2.Ipython入门-2  32:24
    3.Ipython入门-3  27:27
    4.Numpy-1  17:37
    5.Numpy-2  18:32
    6.Numpy-3  28:40
    7.Numpy-4  20:48
    8.Numpy-5  22:50
    9.Numpy-6  17:28
  第2章:DataFrame与Series
    1.Numpy-1  21:14
    2.Numpy-2  24:58
    3.Series-1  25:22
    4.Series-2  30:49
    5.Dataframe-1  26:03
    6.Dataframe-2  21:08
    7.Dataframe-3  18:59
    8.Dataframe-4  18:02
  第3章:pandas数据处理一
    1.Pandas-数据丢失-1  17:42
    2.Pandas-数据丢失-2  25:28
    3.Numpy傅里叶  28:38
    4.Pandas-多层索引-1  26:27
    5.Pandas-多层索引-2  30:44
    6.Pandas-数据合并Concat与append-1  20:51
    7.Pandas-数据合并Concat与append-2  19:08
    8.Pandas-merge-1  24:07
    9.Pandas-merge-2  25:54
  第4章:pandas数据处理二与案例分析
    1.Pandas数据处理-1  10:55
    2.Pandas数据处理-2  31:09
    3.Pandas数据处理-3  31:39
    4.Pandas数据处理-4  27:56
    5.美国人口数据分析-1  23:59
    6.美国人口数据分析-2  24:59
    7.美国人口数据分析-3  23:23
    8.苹果股价分析-1  26:57
    9.苹果股价分析-2  26:57
  第5章:pandas绘图函数与scipy
    1.美国选举政治献金-1  21:11
    2.美国选举政治献金-2  21:28
    3.美国选举政治献金-3  29:27
    4.Scipy-1  16:16
    5.Scipy-2  20:29
    6.Scipy-3  25:11
    7.Scipy-4  24:39
    8.Scipy-5  28:36
    9.pandas绘图函数-1  15:58
    10.pandas绘图函数-2  24:38
  第6章:matplotlib一
    1.Matplotlib-1  22:40
    2.Matplotlib-2  21:18
    3.Matplotlib-3  24:42
    4.Matplotlib-4  23:40
    5.Matplotlib-5  18:32
    6.Matplotlib-6  28:40
    7.Matplotlib-7  20:48
    8.Matplotlib-8  22:50
    9.Matplotlib-9  17:28
    10.Matplotlib-10  28:13
  第7章:matplotlib二与城市气候案例分析
    1.Matplotlib-1  22:40
    2.Matplotlib-2  21:18
    3.Matplotlib-3  24:42
    4.Matplotlib-4  23:40
    5.城市气候与海洋关系-1  14:23
    6.城市气候与海洋关系-2  22:19
    7.城市气候与海洋关系-3  28:49
    8.城市气候与海洋关系-4  23:54
    9.pandas数据加载与透视表-1  26:10
    10.pandas数据加载与透视表-2  25:26
  第8章:机器学习之KNN
    1.Knn-2分类-1  26:10
    2.Knn-2分类-2  26:07
    3.Knn-2分类-3  16:17
    4.Knn-1  21:36
    5.Knn-2  22:42
    6.Knn-3  20:27
    7.手写数字识别-1  27:45
    8.手写数字识别-2  28:47
  第9章:机器学习之线性回归
    1.预测年收入knn-1  21:15
    2.预测年收入knn-2  24:53
    3.线性回归-1  23:06
    4.线性回归-2  18:39
    5.线性回归-3  32:10
    6.线性回归-4  23:58
    7.线性回归-5  20:32
    8.线性回归-6  18:37
    9.线性回归-7  23:31
    10.线性回归-8  24:14
  第10章:机器学习之逻辑斯蒂回归与人脸自动补全
    1.逻辑斯蒂-1  26:14
    2.逻辑斯蒂-2  19:31
    3.逻辑斯蒂回归  25:41
    4.人脸自动补全-1  26:04
    5.人脸自动补全-2  22:59
    6.人脸自动补全-3  19:30
  第11章:机器学习之贝叶斯与决策树
    1.决策树原理-1  26:57
    2.决策树原理-2  27:47
    3.决策树实例-1  22:26
    4.决策树实例-2  30:36
    5.贝叶斯原理-1  19:28
    6.贝叶斯原理-2  30:05
    7.贝叶斯实例-1  24:17
    8.贝叶斯实例-2  26:14
  第12章:机器学习之KMeans与支持向量机
    1.Svm-线性-1  30:50
    2.Svm-线性-2  24:18
    3.Svm-rbf  31:04
    4.Svm-回归  29:27
    5.Svm-多种核函数应用  19:19
    6.Kmeans-自动分类make Blobs-1  17:14
    7.Kmeans-自动分类make Blobs-2  16:47
  第13章:机器学习之KMeans图片压缩与人脸识别
    1.KMeans-足球和常见错误-1  23:08
    2.KMeans-足球和常见错误-2  19:56
    3.KMeans-足球和常见错误-3  23:22
    4.Kmeans-图片压缩-1  30:12
    5.Kmeans-图片压缩-2  27:44
    6.Kmeans-图片压缩-3  22:13
    7.人脸识别-1  34:32
    8.人脸识别-2  31:21
    9.人脸识别-3  22:15
    10.人脸识别-4  15:34
  第14章:机器学习之数据降维
    1.KMeans压缩图片  18:04
    2.汽车数据推荐度预测  28:52
    3.手迹识别的降维算法-1  21:23
    4.手迹识别的降维算法-2  26:04
    5.10种事物识别-1  29:55
    6.10种事物识别-2  18:32
  第15章:机器学习之TensorFlow
    1.TensorFlow基础操作-1  24:12
    2.TensorFlow基础操作-2  27:06
    3.TensorFlow入门-1  26:14
    4.TensorFlow入门-2  22:55
    5.TensorFlow线性回归-1  22:40
    6.TensorFlow线性回归-2  20:30
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