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    (\’Python机器学习全流程项目实战精讲(精品)\’,),全套视频教程学习资料通过百度云网盘下载 最后编辑:2021-11-16
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    资源详情

                          课程名称:
    Python机器学习全流程项目实战精讲
    课程特色:
    机器学习
    一线工程人员讲师,以切身的学习和工作经历直击机器学习进阶过程中的痛点;
    案例实战导向。从需求分析开始,对机器学习项目实战的全流程进行讲解,直击各流程的难点。涵盖需求分析->数据采集->数据清洗与预处理->数据分析与可视化->特征工程->机器学习建模->模型调优->报告输出。以Python为工具实现机器学习全流程,是难得一见的从过来人的角度分享机器学习实战的课程;
    精品质量。
    精美的课程PPT设计、诚恳有趣的讲解,为的是让每位在机器学习学习道路上的朋友少踩坑、懂方法和高效率。
    讲师介绍:
    鲁伟 (louwill)
    – 某上市软件公司人工智能部门数据分析/机器学习工程师。
    公众号数据科学家养成记的运营者,致力于数据科学、机器学习和深度学习的应用与研究。有着多年的R语言和Python编程经验
    课程大纲:
    第一章:机器学习方法论
    1.数据分析与数据挖掘
    2.机器学习、深度学习与人工智能
    3.机器学习的核心任务
    4.机器学习的核心要义
    5.机器学习项目实战全流程
    6.python编程工具
    7.Jupyter Notebook与PyCharm
    8.机器学习具体学习方法指导
    第二章:机器学习需求分析
    1.机器学习项目需求分析
    2.项目技术、产品和应用调研
    3.实例:需求分析(数据相关岗位的市场需求、能力要求和市场行情)
    第三章:数据采集
    1.数据采集概述
    2.Python爬虫技术
    3.请求库:urllib
    4.请求库:requests
    5.解析库:BeautifulSoup
    6.解析库:lxml
    7.信息提取:css选择器/xpath表达式
    8.实例1:招聘网站静态数据采集
    9.实例2:招聘网站动态数据采集
    第四章:数据清洗
    1.脏数据概述
    2.数据清洗基本方法
    3.利用pandas进行数据清洗
    4.实例:招聘数据清洗过程
    第五章:数据分析与可视化
    1.描述忄生数据分析的基本方法
    2.现代统计图形与数据可视化方法
    3.python绘图与可视化库:matplotlib和seaborn
    4.实例:招聘数据的描述忄生数据分析与可视化探索
    第六章:特征工程
    1.特征工程概述
    2.特征工程基本方法
    3.数据预处理、特征选择、特征组合与特征降维
    4.实例:招聘数据的特征工程探索
    第七章:机器学习建模与调优
    1.机器学习常用模型概述
    2.python机器学习库sklearn
    3.单模型
    4.集成学习与ensemble
    8.模型调优:特征工程与超参数调优
    9.实例:招聘数据的机器学习建模过程
    第八章:机器学习模型结果与报告输出
    1.机器学习模型结果展示
    2.数据分析报告
    3.机器学习报告的撰写套路
    4.实例:招聘数据机器学习报告的撰写                    

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