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第1章 人工智能入学指南
第2章 Python快速入门
第3章 科学计算库Numpy

第4章 数据分析处理库Pandas

第5章 可视化库Matplotlib

第6章Python可视化库Seaborn

第7章 线性回归算法

第8章 梯度下降算法

第9章 逻辑回归算法

第10章 案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略

第11章 项目实战：案例实战信用卡欺诈检测

第12章 决策树算法

第13章 案例实战：决策树Sklearn实例

第14章 集成算法与随机森林

第15章 泰坦尼克船员获救

第16 章贝叶斯算法

第17章 Python文本数据分析

第18章 支持向量机算法

第19章 SVM调参实例

第20章 机器学习处理实际问题常规套路

第21章 降维算法：线性判别分析

第22章 案例实战： Python实现线性判别分析

第23章 降维算法：PCA主成分分析

第24章 聚类算法-Kmeans

第25章 聚类算法-DBSCAN

第26章 聚类实践

第27章 EM算法

第28章 GMM聚类实践

第29章神经网络

第30章 Tensorflow实战

第31章 Mnist手写字体与验证码识别

第32章 Xgboost集成算法

第33章 推荐系统

第34章 推荐系统实战

第35章词向量模型Word2Vec

第36章 使用Gensim库构造词向量模型

第37章 时间序列-ARIMA模型

第38章 Python时间序列案例实战

第39章 探索性数据分析：赛事数据集

第40章 探索性数据分析：农粮组织数据集

课件代码等资料

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