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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)分析介紹競賽平臺 76 線性回歸嶺回歸套索回歸異同
05 jupyter基本使用 77 回歸自動補全下半張人臉
06 numpy創(chuàng)建對象ndarray 78 邏輯斯蒂回歸原理
07 numpy隨機創(chuàng)建函數(shù)切片操作級聯(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矩陣運算文件讀寫統(tǒng)計學(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 決策樹原理
12 opencv入門 84 決策樹的使用
13 opencv人臉識別 85 隨機森林和極度隨機森林
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 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算 第11章 day11
19 DataFrame創(chuàng)建常用方法與運算 91 龔詩清分享
20 pandas空值的處理 92 GBDT梯度提升樹原理
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級聯(lián)操作 96 文本處理介紹nlp
24 pandas級聯(lián)merge操作 97 詞頻統(tǒng)計
25 pandas處理美國人口數(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mysql 101 gensim中word2vec
29 pandas去重映射map 102 支持向量機原理
30 pandas異常值處理和隨機抽樣 103 支持向量機非線性問題
第5章 day05 第12章 day12
31 張颯分享 104 施慧玲git分享
32 pandas時間序列處理蘋果股票 105 SVM線性劃分
33 美國大選政治獻金1 106 SVM非線性劃分
34 美國大選政治獻金2 107 SVM回歸問題
35 美國大選政治獻金3 108 SVC人臉識別（一）
36 美國大選政治獻金4 109 SVC人臉識別（二）
37 美國大選政治獻金5 110 SVC人臉識別（三）
38 美國大選政治獻金6 111 SVC人臉識別（四）
39 美國大選政治獻金7 112 PCA原理
40 美國大選政治獻金8 113 Kmeans原理
第6章 day06 114 Kmeans使用
41 胡宗泉分享數(shù)據(jù)庫 115 Kmeans評價指標(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 模型評價指標(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 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)注釋以及餅圖散點圖 129 tensorflow playground
57 機器學(xué)習(xí)原理 130 tensorflow入門使用
58 KNN原理和入門案例 131 tensorflow基礎(chǔ)操作
59 kNN手寫數(shù)字（一） 132 tensorflow線性回歸
60 KNN手寫數(shù)字優(yōu)化（二） 133 交叉熵
第8章 day08 134 tensorflow實現(xiàn)類邏輯斯蒂分類
61 陳相鉆分享微信自動回復(fù)和聊天機器人 135 卷積認(rèn)識
62 KNN預(yù)測年收入情況 136 卷積運算
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)測波士頓的房價 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實現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別mnist
69 線性回歸模型評價指標(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 145 cnn captcha(三)