南京Python课程价格

在所有编程语言里，Python并不算年轻，从1991年发布第一个版本，至今已经快30年了。它是一门非常适合人工智能开发的语言，人工智能所需数据获取、数据分析、数据建模的流程都可以通过Python的类库**解决。最近几年，随着人工智能概念的火爆，Python迅速升温，成为众多AI从业者的**语言。

1.每个算法模块按照“原理讲解→分析数据→自己动手实现→特征与调参”的顺序。

2.“Python数据清洗和特征提取”，提升学习深度、降低学习坡度。

3.增加网络爬虫的原理和编写，从获取数据开始，重视将实践问题转换成实际模型的能力，分享工作中的实际案例或Kaggle案例：广告销量分析、环境数据异常检测和分析、数字图像手写体识别、Titanic乘客存活率预测、用户-电影推荐、真实新闻组数据主题分析、中文分词、股票数据特征分析等。

4.强化矩阵运算、概率论、数理统计的知识运用，掌握机器学习根本。

5.阐述机器学习原理，提供配套源码和数据。

6.以直观解释，增强感性理解。

7.对比不同的特征选择带来的预测效果差异。

8.重视项目实践，重视落地。思考不同算法之间的区别和联系，提高在实际工作中选择算法的能力。

9.涉及和讲解的部分Python库有：Numpy、Scipy、matplotlib、Pandas、scikit-learn、XGBoost、libSVM、LDA、Gensim、NLTK、HMMLearn。

模块一：机器学习简介

模块二：决策树算法理论与实战

模块三：集成学习算法理论与实战

模块四：泰坦尼克号获救人员预测项目

模块五：KNN算法和决策树算法理论与实战

模块六：聚类算法理论与实战

模块七：神经网络算法

模块八：特征工程贷款拖欠预测项目

模块九：用户流失预测项目

模块十：Tensorflow

模块十一：图像识别项目

模块十二：验证码识别项目

模块十三：文本分类项目

模块十四：生成式对抗网络GANs

最后：业内经验交流

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《Python高级数据分析》，本书介绍高级数据分析概念的广泛基础，以及最近的数据库革命，如Neo4j、弹性搜索和MongoDB。本书讨论了如何实现包括局部爬取在内的ETL技术，并应用于高频算法交易和目标导向的对话系统等领域。还有一些机器学习概念的例子，如半监督学习、深度学习和NLP。本书还涵盖了重要的传统数据分析技术，如时间序列和主成分分析等。