使用 Python 完成机器学习和数据科学 | A-Z

MP4 |视频：h264，1920×1080 |音频：AAC，44.1 KHz
语言：英语 |时长：8小时42米

你将学到什么

• 机器学习和实际应用简介
• 机器学习术语和评估指标
• 分类与回归概念
• 性能评估（分类和回归）
• 监督学习
• 交叉验证和偏差方差权衡
• 使用 Matplotlib 和 Seaborn 进行数据可视化
• 使用 Scikit-Learn 进行机器学习
• 核心算法：线性回归
• 逻辑回归
• K 最近邻 (KNN)
• 决策树和决策树随机森林
• 支持向量机 (SVM)
• 无监督学习技术：K-Means 聚类
• 层次聚类
• 主成分分析 (PCA)
• 推荐系统

要求

• Python 基础知识
• 能够安装和使用软件
• 熟悉 NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn 等库
• 学习机器学习的动机和好奇心
• 无需高级经验（适合初学者）

描述

完整的机器学习和使用 Python 进行数据科学 | A-Z 课程是一本实用且适合初学者的指南，旨在帮助您使用 Python 掌握机器学习和数据科学。

机器学习广泛应用于医疗保健、金融、营销和技术等行业。本课程帮助您了解系统如何使用现实世界的数据进行预测，并教您如何逐步构建自己的模型。

您将从机器学习的基础知识开始，然后通过实践示例和现实项目逐步进入高级主题。该课程涵盖监督学习和无监督学习，以及 Scikit-Learn、NumPy、Pandas 和可视化库等基本工具。

Python 因其简单性、灵活性和强大的库而成为主要使用的语言。您还将学习如何分析数据、创建可视化以及有效应用机器学习算法。

本课程适合初学者、开发人员和任何对数据科学感兴趣的人。它提供清晰的解释、实践练习和持续的支持，帮助您培养强大的技能。

 本课程适合谁

• 没有编码经验的初学者
• 对数据科学感兴趣的学生
• 想要学习机器学习的开发者
• 任何计划从事人工智能或数据科学职业的人
• 希望提升技能的专业人士