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1机器学习入门篇

1-算法：线性回归算法

2-算法：逻辑回归算法

3.案例：Python实现逻辑回归与梯度下降

4案例实战信用卡欺诈检测

2机器学习入门篇2

1-算法：决策树

2决策树Skleam实例

3-算法：随机森林与集成算法

4集成算法实例

5-算法：贝叶斯算法

6-案例：Python文本数据分析

7-算法：KMEANS聚类

8-算法：DBSCAN聚类

9案例：聚类实践

10案例：Python实现线性判别分析

11算法：PCA主 成分分析

12案例：Python实现PCA主 成分分析

3机器学习提升篇

01-算法： EM算法

02-案例： GMM聚类实践

03-算法：推荐系统

04案例：推荐系统实践

05-算法：线性支持向里机

06-案例： SVM实践

07-算法：时间序列AIRMA模型

08-案例：时间序列预测任务

09-算法： Xgboost提升算法

10-案例： Xgboost调参实例

11-案例：探索性数据分析农粮数据分析

12-机器学习套路与BenchMark

4数据挖掘篇

1泰坦尼克号获救预测

2-用户画像

3-kaggle数据科学

4-xgboost实战

5-京东购买预则

6-房价预测

5深度学习必备原理与实战2

案例：Gensim中文词向里建模

案例：案例实战CNN网络

案例：使用word2vec进行分类任务

算法：卷积参数详解

算法：卷积神经网络基本原理

算法：自然语言处理-word2vec

5深度学习必备原理与实战

案例：案例实战CIFAR图像分类任务

算法：深度学习必备基础知识点

算法：深度学习概述与计算机视觉挑战

算法：神经网络整体架构

算法：最优化与反向传播

6深度学习必备原理与实战3

框架：Tensorflow构建CNN网络

框架：Tensorflow构建RNN网络

框架：Tensorflow加载训练好的模型

框架：Tensorflow框架构造回归模型

框架：Tensorflow神经网络模型

框架：深度学习框架Tensorflow基本操作

算法：经典网络架构与物体检测任务

算法：网络模型训练技巧

项目：深度学习项目实战验证码识别

7深度学习必备原理与实战4

框架：Caffe框架常用工具

框架：Caffe框架小技巧

框架：Caffe制作数据源

框架：深度学习框架Caffe网络2置

8深度学习项目实战

项目实战：关键点检测第I阶段模型实现（基于Caffe）

项目实战：关键点检测第-阶段网络训练（基于Caffe）

项目实战：人脸检测数据源制作与网络训练（基于Caffe）

项目实战：实现人脸检测（基于Caffe）

9深度学习项目实战2

第5节项目实战：机器人写唐诗

第6节项目实战：文本分类任务解

项目实战：DQN让AI自己玩游戏（基于Tensorflow）

项目实战：LSTM情感分析（基于Tensorflow）

项目实战：对抗生成网络（基于Tensorflow）

项目实战：强化学习基础（基于Tensorflow）

10深度学习项目实战3

第1节项目实战： seq2seq序列生

第2节项目实战： seq2seq序列模

第3节项目实战： style-transfer工作原理 （基于Tensorflow）

第4节.项目实战： style-transfe实战 （基于Tensorflow）

第5节12306抢票实战

所有课件、代码、训练数据

 

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