机器学习工程师从算法基础到实战案例

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

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

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

TensorFlow框架

MNIST手写字体识别

Gensim中文词向量建模

探索性数据分析-赛事数据集分析

探索性数据分析-农粮数据分析

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