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看不见的城市
发布 | 2018-10-22 |
机器学习
,
技术
| 4077 浏览
一讲:NumPy及向量化、梯度下降算法，多维梯度下降算法 二讲：Pandas学习，基本数据对象及操作/数据清洗/数据合并及分组/数据可视化Seaborn 三讲：kNN算法 四讲：线性回归 五讲：逻辑回归及Softmax回归 六讲：正则化 七讲：决策树（Decision Tree）、支持向量机（SVM）、主要成分分析（PCA） 八讲：特征工程、模型调优、模型评价指标、集成学习 图像数据挖掘：计算机视觉库OpenCv、图像数据基本概念及操作、常用的图像特征描述、K-Means聚类 ->行人检测 文本数据挖掘：自然语言处理NLTK、文本预处理、中文分词及词云分析、文本特征提取、朴素贝叶斯 ->基于标题对短视频进行分类 时序分析：Pandas时间序列基本操作、平稳性检验、平稳性处理、ARIMA模型 ->空气质量时间序列预测 前沿：人工神经网络、深度学习及框架、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、循环神经网络的变种、seq2seq模型 ->机器翻译
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