Python数据分析（机器学习）经典案例实战—8961人已学习
课程介绍    

    使用Python数据分析流行的库Numpy,Pandas,Matplotlib, Scikit-learn结合真实数据集展开可视化特征分析与机器学习建模和评估。每次课程涉及一个完整的案例，基于案例讲解python库的使用以及如何建立机器学习模型，对涉及到的机器学习算法给出通俗易懂的解释，帮助大家掌握经典机器学习算法，并应用在实际的案例中。
课程收益
    基于真实数据集，全程代码实战，使用python库快速处理分析，实战机器学习经典算法。
讲师介绍
    唐宇迪 更多讲师课程
    计算机博士，专注于机器学习与计算机视觉领域，深度学习领域一线实战讲师。在图像识别领域有着丰富经验，实现过包括人脸识别，物体识别，关键点检测等多种应用的新算法。 参与多个国家级计算机视觉项目，多年数据领域培训经验，丰富的教学讲解经验，出品多套机器学习与深度学习系列课程，课程生动形象，风格通俗易懂。
课程大纲
  第1章:使用 Pandas 与 Matplotlib 分析科比职业生涯数据
    1. 环境配置（数据代码右边符号下载->）  9:05
    2. Pandas数据读取  10:51
    3. Pandas数据预处理  11:02
    4. matplotlib折线图绘制  11:04
    5. matplotlib常用函数  11:15
    6. 科比数据集分析  11:08
    7. 数据预处理操作  13:32
    8. 使用scikit-learn库建模  11:16
    9. （原直播，未剪辑，和上面一致的）  01:42:05
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