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专栏介绍
人工智能、机器学习无疑是当下最热门的领域。好的 AI 工程师,往往从基础算法开始,一步一步,成为改变世界的大牛。
本专栏以数据分析为切入点,以基础算法为驱动力,以 Python 语言及网络爬虫为工具,全方位的展示了基础 AI 算法在工作生活中的应用。
专栏目录
序:AI入门级算法常识,你要知道这6个(已更新)
1.Python基础-你必备的语言技能包(已更新)
2.NumPy 入门-科学计算从这里开始(已更新)
3.Pandas 入门-让科学计算更方便(已更新)
4.数据清洗-泰坦尼克数据集的清洗(已更新)
5.数据采集(一)-从爬取女神海报入手(已更新)
6.数据采集(二)-更加方便的关注微博热点(已更新)
7.数据可视化-一次性掌握 Python 可视化(已更新)
8.KNN 原理-Hello World 级别算法(已更新)
9.KNN 实战-分类电影和手写数字(已更新)
10.决策树原理-让分枝来告诉你决定(已更新)
11.决策树实战-泰坦尼克和员工离职预测(已更新)
12.朴素贝叶斯原理-独立条件下的概率(已更新)
13.朴素贝叶斯实战-情感分析和文档分类(已更新)
14.SVM 原理-传说中的支持向量机(已更新)
15.SVM 实战-乳腺癌和毒蘑菇检测(已更新)
16.K-Means 原理-中心点的聚类(已更新)
17.K-Means 实战-图像和足球队分割(已更新)
18.EM 原理-从最大期望出发(已更新)
19.EM 实战-划分王者荣耀英雄(已更新)
20.加餐1-股票走势预测分析(已更新)
21.加餐2-Flask 基础,搭建自己的服务器(已更新)
22.结束语-重视思维和实战(已更新)
专栏入口
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适用人群
1.Python 零基础或初学者
2.想入门数据分析领域者
3.期望入门机器学习领域者
订阅说明
1.本专栏为图文专栏,共计22篇
2.专栏定期更新,现已更新完结
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学习本专栏您能收获什么
1.Python、NumPy 和 Pandas 基础知识
2.网络爬虫的基本流程和全实战应用
3.六大机器学习数据分析算法原理及实战例子
专栏目录
我会介绍6种数据分析常用算法
本节主要介绍了 Python 语言在数据分析中的重要性,同时还简单介绍了 Python 的基础语法,为后面的爬虫,数据可视化以及数据分析算法的学习做准备。
本节介绍了 NumPy 的基本知识,这个库是科学计算的基础,牢牢地掌握它,是学好数据分析和机器学习算法的基础。
Pandas 是基于 NumPy 的的高级 API 库,其强大的数据处理能力,是数据分析前进行数据清洗等工作的不二选择。
本节课通过一个泰坦尼克数据集和另外一个小例子,全面的展示了数据清洗的过程,可以让你快速的上手实践数据清洗的全过程。
本节课介绍了爬虫的基础知识,并且完整的展示了如何分析网站,如何定位元素,如何从头爬取相关网页数据的全过程。
本节全面的讲解了如何做微博的爬取,包括微博评论和微博内容。同时还自定义了微博爬虫类,可以自动化的爬取你所关心的大 V 的微博及相关评论信息。
本节介绍了最常用的十种可视化图表,在工作中可以很好的帮助我们探索数据,展示分析结果。
KNN 算法是机器学习领域最为基础,最为简单的算法。掌握好它,是入门机器学习最好的入门砖。
本节从实战出发,完整的讲解了三个实战例子,通过 k-nn 算法来解决分类和回归问题。
本节详细的介绍了决策树的原理,并手动推导了如何构建一棵决策树。
本节通过两个实战例子,完整的展现了决策树在实际问题中的应用方法。
本节介绍了朴素贝叶斯的原理,并通过垃圾邮件的例子完整的推导了运算过程。
我们通过两个真实案例,来看看如何在工作中应用朴素贝叶斯
支持向量机是用于分类的一种算法,当然也有人用它来做回归。
SVM 是有监督的学习模型,就是说我们需要先对数据打上标签,之后通过求解最大分类间隔来求解二分类问题,而对于多分类问题,可以组合多个 SVM 分类器来处理。
今天我们来学习K-Means算法,这是一种非监督学习
本节通过实战深入了解K-Means算法的原理
EM算法又叫做最大期望算法,英文名称为ExpectationMaximization,也是一种聚类算法。
今天,我们就通过王者荣耀英雄分类的实战,来进一步体会下EM聚类的强大之处。
今天的加餐,我们做一个关于股票的小项目--预测股票走势。
今天的加餐,我们来学习下Python语言的神级Web框架Flask
在本节,我就不再讲述技能和理论了,我们来聊聊思维和实战的重要
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