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学完成为Python数据挖掘分析师，进入人工智能领域，成为IT市场最前沿人才。
课程介绍：
本课程主要讲解了Python数据分析常用工具，算法，算法原理，算法推导公式。
第1章 day01
72 Ridge原理
01 自我介绍
73 Ridge使用
02 数据分析自己环境搭建
74 王新鑫分享git
03 数据分析Anaconda集成环境安装
75 Lasso套索回归原理
04 数据分析介绍竞赛平台
76 线性回归岭回归套索回归异同
05 jupyter基本使用
77 回归自动补全下半张人脸
06 numpy创建对象ndarray
78 逻辑斯蒂回归原理
07 numpy随机创建函数切片操作级联&reshape
79 逻辑斯蒂使用
第2章 day02
第10章 day10
08 numpy基础操作操作
80 施慧玲分享
09 numpy矩阵运算文件读写统计学
81 逻辑斯蒂回归原理
10 numpy排序
82 信息熵
11 课前分享翁继星
83 决策树原理
12 opencv入门
84 决策树的使用
13 opencv人脸识别
85 随机森林和极度随机森林
14 opencv操作视频以及摄像头保存视频
86 adaboost提升算法
第3章 day03
87 gbdt提升算法
15 蔡胜分享数据库
88 gbdt提升算法回归模型
16 homework
89 xgboost使用
17 音视频操作numpy深度
90 LGBM提升算法
18 Series创建和索引切片以及运算
第11章 day11
19 DataFrame创建常用方法与运算
91 龚诗清分享
20 pandas空值的处理
92 GBDT梯度提升树原理
第4章 day04
93 贝叶斯原理介绍
21 pandas多层索引
94 朴素贝叶斯原理
22 pandas分组聚合！！！
95 朴素贝叶斯三种概率分布模型使用
23 pandas级联操作
96 文本处理介绍nlp
24 pandas级联merge操作
97 词频统计
25 pandas处理美国人口数据案例
98 词频与tf idf提取文本数据的特征量化
26 金融函数
99 新闻分类
27 pandas数据加载常规
100 nltk介绍
28 pandas读写mysql
101 gensim中word2vec
29 pandas去重映射map
102 支持向量机原理
30 pandas异常值处理和随机抽样
103 支持向量机非线性问题
第5章 day05
第12章 day12
31 张飒分享
104 施慧玲git分享
32 pandas时间序列处理苹果股票
105 SVM线性划分
33 美国大选政治献金1
106 SVM非线性划分
34 美国大选政治献金2
107 SVM回归问题
35 美国大选政治献金3
108 SVC人脸识别（一）
36 美国大选政治献金4
109 SVC人脸识别（二）
37 美国大选政治献金5
110 SVC人脸识别（三）
38 美国大选政治献金6
111 SVC人脸识别（四）
39 美国大选政治献金7
112 PCA原理
40 美国大选政治献金8
113 Kmeans原理
第6章 day06
114 Kmeans使用
41 胡宗泉分享数据库
115 Kmeans评价指标
42 scipy中傅里叶变化处理噪声图片
116 GridSearchCV
43 scipy积分操作
第13章 day13
44 scipyio操作以及misic操作图片
117 许京城
45 scipy中ndimage操作图片
118 特征工程
46 scipy矩阵和稀松矩阵
119 模型评价指标
47 pandas中绘图函数
120 ROC AUC曲线的绘制
48 拉格朗日填充空数据
121 ROC AUC使用鸢尾花数据进行绘制
49 彩色图片降维成黑白图片
122 ROC AUC平均ROC曲线
50 matplotlib基础知识
123 KS洛伦兹曲线
第7章 day07
124 金融反欺诈（一）
51 张启明分享
125 金融反欺诈（二）
52 pyecharts使用
126 金融反欺诈（三）数据删除
53 matplotlib风格和样式
127 金融反欺诈（四）修改阈值调控
54 刻度显示以及对属性的设置方式
第14章 day14
55 直方图条形图和极坐标图
128 刘鑫
56 三维图形和图形内注释以及饼图散点图
129 tensorflow playground
57 机器学习原理
130 tensorflow入门使用
58 KNN原理和入门案例
131 tensorflow基础操作
59 kNN手写数字（一）
132 tensorflow线性回归
60 KNN手写数字优化（二）
133 交叉熵
第8章 day08
134 tensorflow实现类逻辑斯蒂分类
61 陈相钻分享微信自动回复和聊天机器人
135 卷积认识
62 KNN预测年收入情况
136 卷积运算
63 KNN保存模型
137 卷积处理噪声图片
64 线性回归概述
138 卷积操作彩色图片
65 线性回归的原理
第15章 day15
66 线性回归预测波士顿的房价
139 卷积神经网络的构造
67 梯度下降
140 VGG19卷积神经网络
68 梯度下降求解斜率和截距
141 tensorflow实现卷积神经网络识别mnist
69 线性回归模型评价指标
142 tensorboard
第9章 day09
143 cnn captcha(一)
70 张涛分享git
144 cnn captcha（二）
71 KNN癌症检测
145 cnn captcha(三)
第1章 - day01
第2章 - day02
第3章 - day03
第4章 - day04
第5章 - day05
第6章 - day06
第7章 - day07
第8章 - day08
第9章 - day09
第10章 - day10
第11章 - day11
第12章 - day12
第13章 - day13
第14章 - day14
第15章 - day15
pprint 是 “pretty printer” 的简写，“pretty” 的含义是 “漂亮的、美观的”，因此 pprint 的含义便是：漂亮的打印。
快速排序算法是一种基于交换的高效的排序算法，由C.R.A.Hoare于1962年提出，是一种划分交换排序。它采用了一种分治的策略，通常称其为分治法(Divide and conquer algorithm)。
归并排序1945年由约翰·冯·诺伊曼首次提出。该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用，且各层分治递归可以同时进行。
运算符用于执行程序代码运算，会针对一个以上操作数项目来进行运算。例如：2+3,其操作数是2和3，而运算符则是“+”。
python学习过程中会用到许多数据，那为了方便操作，需要把这些数据分别用一个简单的名字代表，方便在接下来的程序中引用。
在执行 IO 密集型任务的时候，程序会因为等待 IO 而阻塞。比如我们使用 requests 库来进行网络爬虫请求的话，如果网站响应速度过慢，程序会一直等待网站响应，最终导致其爬取效率十分低下。本文以爬取 IP 代理池为例，演示 Python 中如何利用异步协程来加速网络爬虫。 注：本文示例代码，需要 Python 3.7 及以上版本。
WSGI 是 Python Web Server Gateway Interface 的缩写，是描述 Web 服务器与 Python 应用程序之间如何交互的接口规范。
初级46380人学习
初级71358人学习
初级32000人学习
项目40602人学习
高级21008人学习
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高级33656人学习
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