Python机器学习实训营（2020版）

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Python机器学习实训营（2020版）
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Python机器学习视频教程，2020年录制

Python玩转机器学习（纯手工代码实现）课程旨在帮助同学们在机器学习领域打下坚实基础。

课程注重算法原理讲解与数学公式推导并基于Python语言给出完整的代码实现，从零开始实现每一模块功能（非调用工具包）通过代码实例演示算法工作流程与实现方法。


章节1:线性回归原理推导
章节2:线性回归代码实现
章节3:模型评估方法
章节4:线性回归实验分析
章节5:逻辑回归原理推导
章节6:逻辑回归代码实现
章节7:逻辑回归实验分析
章节8:聚类算法-Kmeans&Dbscan原理
章节9:Kmeans代码实现
章节10:聚类算法实验分析
章节11:决策树原理
章节12:决策树代码实现
章节13:决策树实验分析
章节14:集成算法原理
章节15:集成算法实验分析
章节16:支持向量机原理推导
章节17:支持向量机实验分析
章节18:神经网络算法原理
章节19:神经网络代码实现
章节20:贝叶斯算法原理
章节21:贝叶斯代码实现
章节22:关联规则实战分析
章节23:关联规则代码实现
章节24:词向量word2vec通俗解读
章节25:代码实现word2vec词向量模型
章节26:推荐系统原理分析
章节27:打造音乐推荐系统
章节28:线性判别分析降维算法原理解读
章节29:主成分分析降维算法原理解读

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关键词：python 机器学习 python语言 kmeans 支持向量机