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第1章 day01 72 Ridge原理
01 自我介紹 73 Ridge使用
02 數(shù)據(jù)分析自己環(huán)境搭建 74 王新鑫分享git
03 數(shù)據(jù)分析Anaconda集成環(huán)境安裝 75 Lasso套索回歸原理
04 數(shù)據(jù)分析介紹競(jìng)賽平臺(tái) 76 線性回歸嶺回歸套索回歸異同
05 jupyter基本使用 77 回歸自動(dòng)補(bǔ)全下半張人臉
06 numpy創(chuàng)建對(duì)象ndarray 78 邏輯斯蒂回歸原理
07 numpy隨機(jī)創(chuàng)建函數(shù)切片操作級(jí)聯(lián)&reshape 79 邏輯斯蒂使用
第2章 day02 第10章 day10
08 numpy基礎(chǔ)操作操作 80 施慧玲分享
09 numpy矩陣運(yùn)算文件讀寫(xiě)統(tǒng)計(jì)學(xué) 81 邏輯斯蒂回歸原理
10 numpy排序 82 信息熵
11 課前分享翁繼星 83 決策樹(shù)原理
12 opencv入門(mén) 84 決策樹(shù)的使用
13 opencv人臉識(shí)別 85 隨機(jī)森林和極度隨機(jī)森林
14 opencv操作視頻以及攝像頭保存視頻 86 adaboost提升算法
第3章 day03 87 gbdt提升算法
15 蔡勝分享數(shù)據(jù)庫(kù) 88 gbdt提升算法回歸模型
16 homework 89 xgboost使用
17 音視頻操作numpy深度 90 LGBM提升算法
18 Series創(chuàng)建和索引切片以及運(yùn)算 第11章 day11
19 DataFrame創(chuàng)建常用方法與運(yùn)算 91 龔詩(shī)清分享
20 pandas空值的處理 92 GBDT梯度提升樹(shù)原理
第4章 day04 93 貝葉斯原理介紹
21 pandas多層索引 94 樸素貝葉斯原理
22 pandas分組聚合！！！ 95 樸素貝葉斯三種概率分布模型使用
23 pandas級(jí)聯(lián)操作 96 文本處理介紹nlp
24 pandas級(jí)聯(lián)merge操作 97 詞頻統(tǒng)計(jì)
25 pandas處理美國(guó)人口數(shù)據(jù)案例 98 詞頻與tf idf提取文本數(shù)據(jù)的特征量化
26 金融函數(shù) 99 新聞分類
27 pandas數(shù)據(jù)加載常規(guī) 100 nltk介紹
28 pandas讀寫(xiě)mysql 101 gensim中word2vec
29 pandas去重映射map 102 支持向量機(jī)原理
30 pandas異常值處理和隨機(jī)抽樣 103 支持向量機(jī)非線性問(wèn)題
第5章 day05 第12章 day12
31 張颯分享 104 施慧玲git分享
32 pandas時(shí)間序列處理蘋(píng)果股票 105 SVM線性劃分
33 美國(guó)大選政治獻(xiàn)金1 106 SVM非線性劃分
34 美國(guó)大選政治獻(xiàn)金2 107 SVM回歸問(wèn)題
35 美國(guó)大選政治獻(xiàn)金3 108 SVC人臉識(shí)別（一）
36 美國(guó)大選政治獻(xiàn)金4 109 SVC人臉識(shí)別（二）
37 美國(guó)大選政治獻(xiàn)金5 110 SVC人臉識(shí)別（三）
38 美國(guó)大選政治獻(xiàn)金6 111 SVC人臉識(shí)別（四）
39 美國(guó)大選政治獻(xiàn)金7 112 PCA原理
40 美國(guó)大選政治獻(xiàn)金8 113 Kmeans原理
第6章 day06 114 Kmeans使用
41 胡宗泉分享數(shù)據(jù)庫(kù) 115 Kmeans評(píng)價(jià)指標(biāo)
42 scipy中傅里葉變化處理噪聲圖片 116 GridSearchCV
43 scipy積分操作 第13章 day13
44 scipyio操作以及misic操作圖片 117 許京城
45 scipy中ndimage操作圖片 118 特征工程
46 scipy矩陣和稀松矩陣 119 模型評(píng)價(jià)指標(biāo)
47 pandas中繪圖函數(shù) 120 ROC AUC曲線的繪制
48 拉格朗日填充空數(shù)據(jù) 121 ROC AUC使用鳶尾花數(shù)據(jù)進(jìn)行繪制
49 彩色圖片降維成黑白圖片 122 ROC AUC平均ROC曲線
50 matplotlib基礎(chǔ)知識(shí) 123 KS洛倫茲曲線
第7章 day07 124 金融反欺詐（一）
51 張啟明分享 125 金融反欺詐（二）
52 pyecharts使用 126 金融反欺詐（三）數(shù)據(jù)刪除
53 matplotlib風(fēng)格和樣式 127 金融反欺詐（四）修改閾值調(diào)控
54 刻度顯示以及對(duì)屬性的設(shè)置方式 第14章 day14
55 直方圖條形圖和極坐標(biāo)圖 128 劉鑫
56 三維圖形和圖形內(nèi)注釋以及餅圖散點(diǎn)圖 129 tensorflow playground
57 機(jī)器學(xué)習(xí)原理 130 tensorflow入門(mén)使用
58 KNN原理和入門(mén)案例 131 tensorflow基礎(chǔ)操作
59 kNN手寫(xiě)數(shù)字（一） 132 tensorflow線性回歸
60 KNN手寫(xiě)數(shù)字優(yōu)化（二） 133 交叉熵
第8章 day08 134 tensorflow實(shí)現(xiàn)類邏輯斯蒂分類
61 陳相鉆分享微信自動(dòng)回復(fù)和聊天機(jī)器人 135 卷積認(rèn)識(shí)
62 KNN預(yù)測(cè)年收入情況 136 卷積運(yùn)算
63 KNN保存模型 137 卷積處理噪聲圖片
64 線性回歸概述 138 卷積操作彩色圖片
65 線性回歸的原理 第15章 day15
66 線性回歸預(yù)測(cè)波士頓的房?jī)r(jià) 139 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)造
67 梯度下降 140 VGG19卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
68 梯度下降求解斜率和截距 141 tensorflow實(shí)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別mnist
69 線性回歸模型評(píng)價(jià)指標(biāo) 142 tensorboard
第9章 day09 143 cnn captcha(一)
70 張濤分享git 144 cnn captcha（二）
71 KNN癌癥檢測(cè) 145 cnn captcha(三)