本课程在十日内助您掌握机器学习核心知识，内容包括详尽教程、坚实理论基础及丰富实战案例解析，更有全部源码支持实践操作。
1. 机器学习科学计算库Numpy示例教程（包含源码示例）
2. 机器学习数据处理库Pandas示例教程（包含源码示例）
3. 机器学习可视化库Matplotlib示例教程（包含源码示例）
4. 机器学习可视化库Seaborn示例教程（包含源码示例）
5. K近邻算法实战案例（附带源码示例）
6. 常用机器学习算法原理教程资料，包括PPT和PDF格式
7. Python实现逻辑回归与梯度下降方法的代码实例
8. 项目实战：交易数据异常检测（包含源码示例）
9. 使用sklearn构建决策树模型案例分析（附带源码示例）
10. 实战应用：集成算法建模实践（包括源码示例）
11. 案例研究-基于随机森林的气温预测
12. 应用实例: 基于贝叶斯分类器进行新闻分类
13. 科比职业生涯数据解析案例(含源代码)
14. 实战分析：贷款申请最大化利润策略（附带源码示例）
15. 用户流失预警系统开发实践（包含源码示例）
16. 自然语言处理中的word2vec技术应用实例
17. 常用聚类算法实战案例研究(含代码)
18. 模型评估方法教程及具体应用场景分析（附带源码示例）
19. Xgboost参数调优实践指南（包含源码示例）
20. 支持向量机应用实例：分类问题解决方案
21. 探索性数据分析实战案例研究(含代码)
5星
