机器学习工程师从算法基础到实战案例

【课程内容】 第一阶段:Python数据分析与建模库 Python快速入门 科学计算库Numpy 数据分析处理库Pandas 可视化库Matplotlib Seaborn可视化库 第二阶段:机器学习经典算法 回归算法 决策树与随机森林 贝叶斯算法 Xgboost 支持向量机算法 时间序列AIRMA模型 神经网络基础 神经网络架构 PCA降维与SVD矩阵分解 聚类算法 推荐系统 Word2Vec 第三阶段:机器学习案例实战 使用Python分析科比生涯数据 案例实战-信用卡欺诈检测 Python文本数据分析 Kaggle竞赛案例-泰坦尼克获救预测 时间序列案例实战 TensorFlo