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大家好 ！今天给大家分享的就是如何学习人工智能路线
第一周：预习阶段-Python基础和数据分析
▶Python基础语法语法精讲,mp4
▶Python核心语法进阶,mp4
▶数据分析numpy和pandas精速讲.mp4
▶matplotib数据可视化,mp4
第二周：机器学习原理
机器学习原理：
▶1-线性回归、logistic回归、梯度下降.mp4
▶2-决策树、随机森林、GBDT.mp4
▶3-SVM与数据分类.mp4
▶4-特征工程:数据清洗、异常点处理、特征抽取,选择,组合.mp4
▶5-XGBoost.mp4
▶6-HMM、CRF模型要点.mp4
▶机器学习简介、广义线性模型(线性回归、逻辑斯蒂回归)精髓速讲.mp4
▶决策树、Boosting模型融合的精髓速讲.mp4
▶朴素贝叶斯、SVM模型精髓速讲.mp4
第三周：机器学习实战
机器学习实战
▶08-机器学习项目实战:渔船时序轨迹分类.mp4(更新)
▶07-Home Credit用户信贷违约预测.mp4(更新)
▶06-机器学习模型部署与案例.mp4
▶05-机器学习实践案例高阶.mp4
▶03-图像与文本基础.mp4
▶02-数据分析与特征工程串讲.mp4
▶04-基于SOL的机器学习流程和实践.mp4
▶01-机器学习基本流程，基础模型与skleam使用.mp4
第四周：深度学习原理到实战
第五周：深度学习模型应用
第六周：CV NLP 推荐系统基础技术巩固
第七周：CV NLP 推荐系统完整项目实战
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