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【限时优惠】python数据分析与机器学习实战!

2018-3-30 13:00 |来自: 互联网 274 0

摘要: 使用Python数据分析最流行的库Numpy,Pandas,Matplotlib, Scikit-learn结合真实数据集展开可视化特征分析与机器学习建模和评估。每次课程涉及一个完整的案例,基于案例讲解python库的使用以及如何建立机器学习模型, ...

使用Python数据分析最流行的库Numpy,Pandas,Matplotlib, Scikit-learn结合真实数据集展开可视化特征分析与机器学习建模和评估。每次课程涉及一个完整的案例,基于案例讲解python库的使用以及如何建立机器学习模型,对涉及到的机器学习算法给出最通俗易懂的解释,帮助大家快速掌握经典机器学习算法,并应用在实际的案例中。


直播时间:

每周一晚上直播1小时!共6周!下方有微信群!


直播平台:

CSDN学院


主讲嘉宾:

  • 唐宇迪深度学习领域多年一线实践研究专家

主要研究深度学习领域,计算机视觉,图像识别。精通机器学习,热爱各种开源技术尤其人工智能方向。在图像识别领域有着丰富经验,实现过包括人脸识别,物体识别,关键点检测等多种应用的最新算法。


第一周:使用 Pandas 与 Matplotlib 分析科比职业生涯数据


分享内容(2017.04.10)

1. Pandas 数据分析库核心使用方法

2. Matplotlib 可视化库画图方法

3. 使用 Pandas 对数据进行处理和分析

4. 使用 Matplotlib 展示科比生涯数据中每项数据

第二: 信用卡欺诈检测

分享内容(2017.04.17 )

1.机器学习经典算法逻辑回归原理

2.数据样本不平衡解决方案

3.基于逻辑回归的欺诈预测

4.逻辑回归算法中的阈值

5.数据生成策略


第三kaggle 案例之泰坦尼克号船员获救预测


分享内容(2017.04.24

1.机器学习算法之决策树与随机森林模型

2.船员数据预处理

3.输入特征提取

4.基于随机森林模型预测获救可能

5.建立级联模型分阶段预测

第四:基于 tensorflow 的 mnist 数据集预测


分享内容(2017.05.03

1. tensorflow 基本使用方法

2. mnist 数据集简介与预处理

3. 构造网络模型

4. 使用卷积神经网络进行特征生成

5. 训练网络模型生成结果


第五:kaggle 案例之员工离职预测


分享内容(2017.05.08


1.数据特征分析

2.特征数据预处理

3.聚类算法模型

4.特征对结果的影响程度


第六:鸢尾花数据集主成分分析与基于 NLP 的股票预测



分享内容(2017.05.15

1.PCA 原理

2.将 PCA 应用于鸢尾花数据进行降维并可视化展示效果

3.股票数据简介

4.自然语言预处理数据

5.建立预测模型

本课程适合哪些用户?

本节课程面向有基础或无基础对python机器学习感兴趣的人员,通过系列课程的学习,了解实现原理,并进行实践开发。

如何报名参与活动?

点击下方“阅读原文”或扫描二维码入群即可报名,开课前会有短信/微信/邮件提醒哦!微信群在文末

另外,最先报名的三位宝宝,将获得技术图书一本!自选!


常见问题


Q1:本次直播哪里进行?为什么要加微信群?

A1:本次活动为视频直播。地址(上方二维码或者原文),报名页/直播页/回放页都是同一个哦!开讲前,CSDN助手会拉报名者进入分享群,老师也会定期在群里进行答疑互动哦。这里面有几百位微信开发的技术者,您将于同行进行技术交流哦!


Q2:为什么我报了名,却没有被拉群?

A2:小助手每天会定期手动拉群,如果还没拉到您,请不要着急,我们一定会拉的!报名在讲座开始前半小时截止,不要来太晚哦!


Q3:报名后错过直播可以回放吗?资料代码可以共享吗?

A2:报名后错过直播会提供回放的,一般是1-2内就会连同资料和视频上传,供您浏览哦!


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备注python,否则无法拉入群!切记切记)

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