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Python机器学习实战训练营视频课程

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简介：
本课程为Python机器学习实战训练营视频课程，涵盖从入门到进阶的各项知识点，通过真实案例解析与项目实践，帮助学员掌握机器学习技能。 Python机器学习实训营视频教程包含视频、源码和课件的完整版。

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  • Python机器学习实战训练营视频课程
    优质
    本课程为Python机器学习实战训练营视频课程，涵盖从入门到进阶的各项知识点，通过真实案例解析与项目实践，帮助学员掌握机器学习技能。 Python机器学习实训营视频教程包含视频、源码和课件的完整版。
     
  • Python机器学习实践训练营（2020年版）.rar
    优质
    《Python机器学习实践训练营（2020年版）》是一套全面介绍如何运用Python进行机器学习的课程资料。包含了最新的算法和技术，适合初学者及进阶者深入学习和实践。 Python机器学习实训营（2020版）视频教程包含以下章节： 1. 线性回归原理推导 2. 线性回归代码实现 3. 模型评估方法 4. 线性回归实验分析 5. 逻辑回归原理推导 6. 逻辑回归代码实现 7. 逻辑回归实验分析 8. 聚类算法-Kmeans与Dbscan原理介绍 9. Kmeans代码实现 10. 聚类算法实验分析 11. 决策树原理讲解 12. 决策树代码实现 13. 决策树实验分析 14. 集成算法原理阐释 15. 集成算法实验分析 16. 支持向量机原理推导 17. 支持向量机实验分析 18. 神经网络算法原理介绍 19. 神经网络代码实现 20. 贝叶斯算法原理讲解 21. 贝叶斯代码实现 22. 关联规则实战分析 23. 关联规则代码实现 24. 词向量word2vec通俗解读 25. word2vec词向量模型的代码实现 26. 推荐系统原理分析 27. 打造音乐推荐系统 28. 线性判别分析降维算法原理解读 29. 主成分分析降维算法原理解读
     
  • Python机器学习实战训练营（原理解析+代码实现+实验解读）
    优质
    本课程深入解析机器学习原理，并结合Python编程进行实践操作与案例分析，帮助学员掌握从理论到实操的各项技能。 购买课程后，请添加小助手微信并回复【唐宇迪】以加入学习群，并获取唐宇迪老师的答疑服务。Python机器学习实训营涵盖了算法原理讲解、数学公式推导以及基于Python语言的完整代码实现，旨在帮助学员在机器学习领域打下坚实基础。通过从零开始实现每一模块的功能（不调用工具包），课程详细演示了算法的工作流程和实现方法，并结合案例进行实验分析，全面解读涉及的核心知识点。整体风格通俗易懂，建议学员先掌握算法原理，在理解数学推导公式的基础上进行代码复现与实战演练。此外，课程提供所有所需的PPT、数据及代码资源。
     
  • 100天Python编程挑战：跟随Angela Yu学习完整Python PRO训练营...
    优质
    这段内容介绍了一个为期100天的Python编程挑战课程，由著名讲师Angela Yu带领，旨在帮助学员掌握完整的专业级Python编程技能。 Python中的100天代码课程由Angela Yu教授，涵盖了完整的Python PRO Bootcamp，并包含100个项目。每天的课程时间为2小时。该存储库将保存所有相关项目。 如果您对任何代码文件感兴趣，请在python的IDE中运行它们。由于某些模块是基于网站导入的，在replit中运行这些代码会更方便一些。 以下是我在每一天学习内容的小结，以及访问Repl.it（在线IDE）分叉项目的链接。如果对此有兴趣的话，请尝试运行它！另外，每天都会有一个表情符号欢迎您的到来，因为我只是添加了这些表情符号来增加一些趣味性！ 第1天：用户输入的乐队名称生成器（按其国家/地区名称和宠物名称）。使用输入、打印功能，并创建一个变量有关注释的信息。还了解到\ n注释可以在单个打印函数中将内容或光标移至下一行。
     
  • Python深度学习语音识别实战视频课程
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    本课程深入讲解使用Python进行深度学习语音识别的技术与实践，涵盖算法原理、模型构建及实际应用案例。适合对语音技术感兴趣的开发者和研究者学习。 基于深度学习的语音识别实战课程主要包括三个部分：一是经典论文算法讲解；二是算法源码解读；三是项目实战。
     
  • Python DevOps运维开发实战进阶训练营
    优质
    本训练营专注于Python在DevOps中的应用，涵盖自动化部署、持续集成与交付等关键技能，助力学员掌握高效运维和开发技术。 《Python DevOps运维开发实战集训营【中级班】》是一套完整的视频教程，于2021年12月底结束，并提供所有配套文档及代码资料的下载服务。 课程共分为十二周： - 第一周：开班仪式； - 第二至三周：第一阶段为Python快速入门（上、下）部分； - 第四至五周：第二阶段涵盖Django框架的基础与进阶知识（上、下）； - 第六至七周：第三阶段讲授前端基础，包括HTML, CSS和JS以及流行的UI框架Layui； - 第八至十周：第四阶段是实战项目部分，详细讲解K8s管理平台的开发过程（1、2、3）； - 第十一周：线上环境部署Django项目的实操演练； - 最后一周：安排了在线答疑环节以帮助学员解决学习过程中遇到的问题。
     
  • Python DevOps运维开发高级实战训练营
    优质
    本训练营专注于培养学员掌握Python在DevOps领域的应用技能，涵盖自动化部署、持续集成与交付等核心内容，助力成为顶尖的运维开发专家。 《Python DevOps运维开发实战集训营【高级班】》是一套完整的视频教程系列，在2022年7月底更新完毕。这套课程涵盖了全面的文档与代码资料，供学员下载使用。 整个训练周期为12周： - 第一周：开班仪式； - 第二、三周：第一阶段内容是关于Django REST Framework框架的学习和实践； - 第四至第五周：第二阶段专注于Vue前端开发的技术讲解及操作演练； - 第六、七周：第三阶段涉及CMDB项目实战，重点在于API平台的搭建与优化； - 第八到第十一周：第四阶段深入探讨应用自动发布项目的实施细节，包括服务端和前端的具体实现方法。 以上为课程的主要内容概览。
     
  • Python DevOps运维开发高级实战训练营
    优质
    本训练营专为有志于成为DevOps工程师的Python开发者设计，深入教授自动化部署、持续集成与交付(CI/CD)等核心技能，助力学员掌握高效开发与运维的最佳实践。 《Python DevOps运维开发实战集训营【高级班】》是一套2022年7月底更新的视频教程，提供全套文档与代码资料下载。该课程适合希望深入学习Python在DevOps领域应用的技术人员。
     
  • Python机器学习实战Demo.zip
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    Python机器学习实战Demo.zip包含多个使用Python进行机器学习的实际操作示例，涵盖了数据预处理、模型训练及评估等环节。适用于初学者实践和进阶学习。 在“机器学习Python实战Demo.zip”这个压缩包里，我们可以预见到它包含了使用Python进行机器学习的实际示例。作为目前最流行的编程语言之一，特别是在数据科学与机器学习领域，Python有着广泛的应用。此Demo很可能涵盖了从数据预处理、模型训练到结果评估的完整流程。 1. **Python基础知识**：你需要熟悉Python的基础语法，包括变量、数据类型（如列表、元组、字典和集合）、控制流结构（例如循环和条件语句）以及函数使用方法。 2. **数据分析库Pandas**：在机器学习项目中，Pandas是处理与分析数据的核心工具。它提供了DataFrame结构用于存储二维表格型数据，并包括一系列强大的数据操作功能。 3. **数值计算库NumPy**：作为Python科学计算的基础包，NumPy提供高效的多维数组对象ndarray和大量的数学函数来操作这些数组。 4. **数据可视化Matplotlib与Seaborn**：这两个库用于创建图表和图像帮助理解数据分布及模型性能。Matplotlib提供了基本的绘图功能，而Seaborn则在此基础上构建了更高级别的接口和美观默认样式。 5. **机器学习库Scikit-learn**：这是Python中最常用且功能丰富的机器学习库之一，包含各种监督与无监督学习算法（如线性回归、逻辑回归、决策树等）以及模型选择和评估工具。 6. **数据预处理**：在进行模型训练之前通常需要对原始数据执行一系列的预处理步骤，包括缺失值填补、异常检测及去除、归一化或标准化特征编码（例如One-Hot编码）。 7. **特征工程**：通过选择关键变量、提取新属性或构造额外特征来提升机器学习性能。这可能涉及到统计分析、相关性评估和主成分分析等技术。 8. **模型训练与调参**：使用scikit-learn中的fit方法进行模型训练，并利用交叉验证（例如k折交叉验证）来测试不同参数组合的效果，进而通过GridSearchCV或RandomizedSearchCV实现最佳超参数选择。 9. **模型评估**：采用各种指标如准确率、召回率、F1分数和AUC-ROC曲线等评价标准对训练完毕的机器学习模型进行性能测评，并根据具体应用场景挑选最合适的评判准则。 10. **模型保存与加载**：为了将来可以方便地重复使用已经训练完成的模型，我们可以利用pickle或其他序列化库将它们存储为文件，在需要时再重新载入。 11. **Jupyter Notebook或Python脚本**：“机器学习Python实战Demo”可能以交互式的计算环境Jupyter Notebook的形式展示，便于编写、执行代码和结果呈现；或者它也可能是一系列独立的Python脚本组成的集合体，通过运行这些文件来完成整个机器学习任务。 “机器学习Python实战Demo.zip”涵盖了从数据处理到模型构建的所有步骤，对于初学者而言是一个极好的入门资源。它可以助你快速掌握Python在实践中的应用，并深入理解相关技术细节和工作流程。
     
  • Python 3机器学习实战教程.zip
    优质
    《Python 3机器学习实战教程》是一本深入浅出地讲解如何使用Python进行机器学习实践的手册，涵盖算法原理与项目案例。 本段落提供了关于机器学习实战的详细教程，并使用Python3进行实现。