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課程簡(jiǎn)介:

Python是一門(mén)易學(xué)易懂適合快速開(kāi)發(fā)的編程語(yǔ)言,既能滿足互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的Web應(yīng)用和服務(wù)器應(yīng)用開(kāi)發(fā),又可以作為方便強(qiáng)大的Linux服務(wù)器及網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維工作的開(kāi)發(fā)工具,完成系統(tǒng)運(yùn)維的工作。大數(shù)據(jù)快速發(fā)展也擴(kuò)展了Python語(yǔ)言的新天地,作為數(shù)據(jù)抓取和分析的語(yǔ)言,Python又煥發(fā)了新的活力。因此Web應(yīng)用開(kāi)發(fā)、系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維、大數(shù)據(jù)的科學(xué)與數(shù)字計(jì)算,甚至3D游戲開(kāi)發(fā)都是Python工程師非常適應(yīng)的職業(yè)發(fā)展方向。

注:本課程適合零基礎(chǔ)學(xué)員或有意向轉(zhuǎn)行的技術(shù)人員。

入學(xué)基礎(chǔ):

有Linux使用經(jīng)驗(yàn)\ 有HTML5 前端開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn) ,可以減免部分前置課程。

課程大綱:

Python基礎(chǔ)	Python概述: 計(jì)算機(jī)語(yǔ)言概述 python簡(jiǎn)史 python相關(guān) python語(yǔ)法基礎(chǔ) Python環(huán)境配置 python基礎(chǔ)語(yǔ)法變量數(shù)據(jù)類(lèi)型表達(dá)式和運(yùn)算符分支結(jié)構(gòu) 循環(huán)結(jié)構(gòu) 函數(shù) 函數(shù)初步細(xì)說(shuō)參數(shù) 變量作用域遞歸調(diào)用內(nèi)置函數(shù) 字符串相關(guān)-string 列表-list 元組-tuple 集合-set 字典-dict
Python 高階	Python面向?qū)ο蟾呒?jí)編程面向?qū)ο缶幊袒A(chǔ) 公有私有繼承組合 & Mixin 模塊模塊概述搜索路徑 Python正則表達(dá)式 Python與數(shù)據(jù)庫(kù)編程 Python多進(jìn)程與進(jìn)程間通信 Python多線程 Python網(wǎng)絡(luò)編程 Python GUI編程項(xiàng)目實(shí)踐
Python Web 開(kāi)發(fā)	Python Web開(kāi)發(fā)簡(jiǎn)介 Django開(kāi)發(fā)環(huán)境搭建 Django基礎(chǔ) Django視圖 Django URL映射 Django模板 Django模型與數(shù)據(jù)庫(kù) Django表單 Django用戶驗(yàn)證 cookies和Sessions Django模板繼承 Bootstrap結(jié)合 Jquery結(jié)合 AJAX結(jié)合項(xiàng)目部署 Django項(xiàng)目實(shí)踐-在線商城
Python 爬蟲(chóng)技術(shù)	爬蟲(chóng)概述爬蟲(chóng)定義爬蟲(chóng)在行業(yè)中的地位頁(yè)面獲取 urllib基本使用 requtests基本使用反爬蟲(chóng)策略和反反爬蟲(chóng) 內(nèi)容提取正則 XPath BeautifulSoap scrapy 概述 Scrapy核心部件使用 Scrapy Shell
Python 人工智能數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘	數(shù)據(jù)科學(xué)和AI概述數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法 Python 數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘簡(jiǎn)介、環(huán)境搭建 Python數(shù)據(jù)分析工具箱數(shù)據(jù)加載與存儲(chǔ) 數(shù)據(jù)類(lèi)型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 數(shù)據(jù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)導(dǎo)出數(shù)據(jù)規(guī)范化和處理數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)抽取數(shù)據(jù)合并數(shù)據(jù)計(jì)算數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)分析基本統(tǒng)計(jì) 分組分析結(jié)構(gòu)分析分布分析交叉分析矩陣分析 RFM分析數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)分析簡(jiǎn)單線性回歸多重線性回歸邏輯回歸決策樹(shù)分析聚類(lèi)分析因子分析關(guān)聯(lián)規(guī)則時(shí)間序列分析數(shù)據(jù)可視化項(xiàng)目實(shí)踐
Python人工智能算法和框架 --機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)	章初識(shí)機(jī)器學(xué)習(xí) 概述 1、概念與術(shù)語(yǔ)(人工智能、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)) 2、數(shù)據(jù)挖掘的對(duì)象 3、數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)鍵技術(shù) 4、知識(shí)的表達(dá) 5、 Python的安裝 Python數(shù)據(jù)挖掘工具箱 1、 Numpy, Scipy 2、 Pandas 3、 Scikit.learn, 4、 Matplotlib 5、 TensorFlow 數(shù)據(jù)加載與存儲(chǔ) 1、 csv/json/Excel/mySQL 數(shù)據(jù)預(yù)處理與規(guī)范化 2、數(shù)據(jù)合并 3、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 4、數(shù)據(jù)清洗 5、數(shù)據(jù)聚合 6、數(shù)據(jù)分組 7、透視表與交叉表第二章機(jī)器學(xué)習(xí)中的典型算法機(jī)器學(xué)習(xí)框架模型評(píng)估方法 1、偏差與方差 2、混淆矩陣/準(zhǔn)確率/率/召回率 3、 ROC/AUC/F1 特征提取(分類(lèi)變量/文本/圖像) 數(shù)據(jù)預(yù)處理(標(biāo)準(zhǔn)化/正則化) 線性回歸 1. 一元/多元 2. 多項(xiàng)式線性回歸 1、嶺回歸 2、隨機(jī)梯度下降法 3、交叉驗(yàn)證邏輯回歸 1. 二分類(lèi) 2. 多分類(lèi) K近鄰算法 1. kNN回歸 2. kNN分類(lèi) 第三章機(jī)器學(xué)習(xí)中的典型算法進(jìn)階決策樹(shù)( 1、回歸數(shù) 2、分類(lèi)樹(shù) 3、模型參數(shù)網(wǎng)絡(luò)搜索 4、隨機(jī)森林樸素貝葉斯 1. 高斯貝葉斯分類(lèi)器 2. 多項(xiàng)式貝葉斯分類(lèi)器 3. 伯努利貝貝葉斯分類(lèi)器支持向量機(jī) 1、核函數(shù) 2、 SVC 3、 SVR 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1、感知器 2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第四章機(jī)器學(xué)習(xí)中的典型算法擴(kuò)展無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)聚類(lèi) 1、 Kmean PCA降維集成學(xué)習(xí)方法 1、 Adaboost 2、 Gradientboosting 3、 RandomForest 關(guān)聯(lián)分析- Apriori算法 1、頻繁項(xiàng)集 2、關(guān)聯(lián)規(guī)則關(guān)聯(lián)分析- FP-growth算法 1、 FP樹(shù) 第五章深度學(xué)習(xí)初步深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介 1、深度學(xué)習(xí)引入 2、深度學(xué)習(xí)歷史 3、深度學(xué)習(xí)應(yīng)用 4、 TensorFlow TensorFlow入門(mén) 1、計(jì)算模型 2、數(shù)據(jù)模型 3、運(yùn)行模型 4、 TensorFlow實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)( 1、深度學(xué)習(xí)與深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2、損失函數(shù)定義 3、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法 4、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)一步優(yōu)化深度學(xué)習(xí)模型改進(jìn) 1、 MNIST數(shù)據(jù)處理 2、模型訓(xùn)練及對(duì)比 3、變量管理 4、模型持久化第六章深度學(xué)習(xí)進(jìn)階卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1、圖像識(shí)別問(wèn)題 2、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 3、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常用結(jié)構(gòu) 4、典型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型圖像數(shù)據(jù)處理 1、 TFRecord輸入數(shù)據(jù)格式 2、圖像數(shù)據(jù)處理 3、數(shù)據(jù)集框架循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介 2、長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM 3、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變種 Tensorflow高層封裝 1、 Keras 2、 Estimator TensorBoard可視化( 1、 TensorBoard計(jì)算圖可視化 2、監(jiān)控指標(biāo)可視化 3、高維向量可視化
Python數(shù)據(jù)分析和人工智能 --配套項(xiàng)目一覽 (根據(jù)實(shí)際進(jìn)度安排) 穿插在整個(gè)培訓(xùn)中	項(xiàng)目群 1 1、 Anaconda安裝 2、 Tensorflow安裝 3、二維布朗運(yùn)動(dòng) 4、泰坦尼克號(hào)生存者名單處理 5、上海證券大盤(pán)指數(shù)分析 6、 QQ聊天群數(shù)據(jù)分析 7、 *地震數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目群 2 1、酒品質(zhì)預(yù)測(cè) 2、波士頓住房數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)房屋價(jià)格 3、垃圾郵件分類(lèi) 4、影評(píng)電影分類(lèi) 5、美國(guó)入學(xué)申請(qǐng)錄取分類(lèi) 項(xiàng)目群 3 1、廣告屏蔽 2、泰坦尼克號(hào)乘客生還情況 3、 iris(鳶尾花) 4、 20類(lèi)新聞數(shù)據(jù)分類(lèi) 項(xiàng)目群 4 1、臉部識(shí)別 2、手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別 3、新聞?lì)悇e分類(lèi) 4、自然圖片字母與數(shù)字識(shí)別項(xiàng)目群 5 1、美國(guó)參議院黨派分類(lèi) 2、各省經(jīng)濟(jì)水平分類(lèi) 3、手寫(xiě)識(shí)別 4、糖尿病病人 5、毒蘑菇相似特征 6、從新聞網(wǎng)站點(diǎn)擊流中挖掘新聞報(bào)道項(xiàng)目群 6 1、 Tensorflow安裝 2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn) 3、 MNIST手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別 4、訓(xùn)練模型保存與恢復(fù) 項(xiàng)目群 7 1、 Lenet5網(wǎng)絡(luò) 2、圖像數(shù)據(jù) 1、 RNN網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)時(shí)序預(yù)測(cè) 2、 Keras實(shí)現(xiàn)IMDB自然語(yǔ)言情感分類(lèi)

選修課程:

RED HAT LINUX系統(tǒng)運(yùn)維 *前置課程	在bash shell命令行模式下運(yùn)行常用基本Unix命令從shell命令行及Xwindow界面運(yùn)行應(yīng)用程序配置XFree86系統(tǒng)及常用XWindow桌面環(huán)境使用X GUI應(yīng)用程序完成一般的工作了解Linux EXT2 和EXT3文件系統(tǒng)結(jié)構(gòu) 完成普通的文件維護(hù)操作了解和維護(hù)文件存取權(quán)限復(fù)制和存取不同文件系統(tǒng)下的文件使用vi文本編輯器編輯和運(yùn)行Shell 腳本文件使用sed、awk及perl正則表達(dá)式過(guò)濾和處理文本使用Linux本底打印命令和相關(guān)實(shí)用工具實(shí)現(xiàn)Unix下的文本打印使用電子郵件和Openoffice完成Linux下的電子辦公用標(biāo)準(zhǔn)的輸入/輸出重定向及管道連接程序和文件控制Linux系統(tǒng)進(jìn)程查詢Linux系統(tǒng)內(nèi)的rpm軟件包使用Unix常用網(wǎng)絡(luò)程序和相關(guān)實(shí)用工具控制本底機(jī)網(wǎng)絡(luò) 使用基于SSL的方式安全傳輸文件掌握RedHat提供給用戶的系統(tǒng)工具掌握基本的shell script 腳本
MYSQL/ORACLE 數(shù)據(jù)庫(kù)管理 *必備數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)	描述Oracle MySQL架構(gòu)、安裝和升級(jí)Oracle MySQL 利用 INFORMATION_SCHEMA 數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)元數(shù)據(jù) 完成 Oracle MySQL 啟動(dòng)和關(guān)閉操作在運(yùn)行時(shí)間配置 Oracle MySQL 服務(wù)器選項(xiàng) 利用 Oracle MySQL 管理員圖形用戶界面管理 Oracle MySQL 服務(wù)器為解決性能問(wèn)題評(píng)估數(shù)據(jù)類(lèi)型及字符集了解數(shù)據(jù)鎖定概念以及在 Oracle MySQL 中不同級(jí)別鎖定了解和使用Oracle MySQL InnoDB引擎保持Oracle MySQL安裝一致性使用觸發(fā)器執(zhí)行管理任務(wù) 使用企業(yè)審計(jì)和插入式驗(yàn)證配置高級(jí)復(fù)制技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)ORACLE MYSQL高可用性描述介紹性能調(diào)優(yōu)技術(shù) 執(zhí)行備份和恢復(fù)操作管理任務(wù)自動(dòng)化與排程事件
HTML5+CSS3 *必備前端技術(shù)	HTML 5的結(jié)構(gòu) 表單及其他新增和改良元素繪制圖形多媒體相關(guān)API History API 本地存儲(chǔ) 離線應(yīng)用程序文件API 通信API WebRTC通信擴(kuò)展的XMLHttpRequest API 使用Web Workers處理線程獲取地理位置信息拖放API與通知API Page Visibility API Fullscreen API 鼠標(biāo)指針鎖定API
Javascript *必備前端技術(shù)	Javascript概述詞法結(jié)構(gòu) 類(lèi)型值和變量表達(dá)式和運(yùn)算符語(yǔ)句對(duì)象數(shù)組函數(shù) 類(lèi)和模塊正則表達(dá)式的模式匹配 Javascript的子集和擴(kuò)展客戶端Javascript 服務(wù)器端Javascript
JQuery *必備前端技術(shù)	初識(shí)jQuery jQuery選擇器 jQuery中DOM的操作 jQuery的事件處理 jQuery的動(dòng)畫(huà)效果 jQuery與Ajax jQuery常用插件

Python基礎(chǔ)	Python概述: 計(jì)算機(jī)語(yǔ)言概述 python簡(jiǎn)史 python相關(guān) python語(yǔ)法基礎(chǔ) Python環(huán)境配置 python基礎(chǔ)語(yǔ)法變量數(shù)據(jù)類(lèi)型表達(dá)式和運(yùn)算符分支結(jié)構(gòu) 循環(huán)結(jié)構(gòu) 函數(shù) 函數(shù)初步細(xì)說(shuō)參數(shù) 變量作用域遞歸調(diào)用內(nèi)置函數(shù) 字符串相關(guān)-string 列表-list 元組-tuple 集合-set 字典-dict
Python 高階	Python面向?qū)ο蟾呒?jí)編程面向?qū)ο缶幊袒A(chǔ) 公有私有繼承組合 & Mixin 模塊模塊概述搜索路徑 Python正則表達(dá)式 Python與數(shù)據(jù)庫(kù)編程 Python多進(jìn)程與進(jìn)程間通信 Python多線程 Python網(wǎng)絡(luò)編程 Python GUI編程項(xiàng)目實(shí)踐
Python Web 開(kāi)發(fā)	Python Web開(kāi)發(fā)簡(jiǎn)介 Django開(kāi)發(fā)環(huán)境搭建 Django基礎(chǔ) Django視圖 Django URL映射 Django模板 Django模型與數(shù)據(jù)庫(kù) Django表單 Django用戶驗(yàn)證 cookies和Sessions Django模板繼承 Bootstrap結(jié)合 Jquery結(jié)合 AJAX結(jié)合項(xiàng)目部署 Django項(xiàng)目實(shí)踐-在線商城
Python 爬蟲(chóng)技術(shù)	爬蟲(chóng)概述爬蟲(chóng)定義爬蟲(chóng)在行業(yè)中的地位頁(yè)面獲取 urllib基本使用 requtests基本使用反爬蟲(chóng)策略和反反爬蟲(chóng) 內(nèi)容提取正則 XPath BeautifulSoap scrapy 概述 Scrapy核心部件使用 Scrapy Shell
Python 人工智能數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘	數(shù)據(jù)科學(xué)和AI概述數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法 Python 數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘簡(jiǎn)介、環(huán)境搭建 Python數(shù)據(jù)分析工具箱數(shù)據(jù)加載與存儲(chǔ) 數(shù)據(jù)類(lèi)型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 數(shù)據(jù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)導(dǎo)出數(shù)據(jù)規(guī)范化和處理數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)抽取數(shù)據(jù)合并數(shù)據(jù)計(jì)算數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)分析基本統(tǒng)計(jì) 分組分析結(jié)構(gòu)分析分布分析交叉分析矩陣分析 RFM分析數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)分析簡(jiǎn)單線性回歸多重線性回歸邏輯回歸決策樹(shù)分析聚類(lèi)分析因子分析關(guān)聯(lián)規(guī)則時(shí)間序列分析數(shù)據(jù)可視化項(xiàng)目實(shí)踐
Python人工智能算法和框架 --機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)	章初識(shí)機(jī)器學(xué)習(xí) 概述 1、概念與術(shù)語(yǔ)(人工智能、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)) 2、數(shù)據(jù)挖掘的對(duì)象 3、數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)鍵技術(shù) 4、知識(shí)的表達(dá) 5、 Python的安裝 Python數(shù)據(jù)挖掘工具箱 1、 Numpy, Scipy 2、 Pandas 3、 Scikit.learn, 4、 Matplotlib 5、 TensorFlow 數(shù)據(jù)加載與存儲(chǔ) 1、 csv/json/Excel/mySQL 數(shù)據(jù)預(yù)處理與規(guī)范化 2、數(shù)據(jù)合并 3、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 4、數(shù)據(jù)清洗 5、數(shù)據(jù)聚合 6、數(shù)據(jù)分組 7、透視表與交叉表第二章機(jī)器學(xué)習(xí)中的典型算法機(jī)器學(xué)習(xí)框架模型評(píng)估方法 1、偏差與方差 2、混淆矩陣/準(zhǔn)確率/率/召回率 3、 ROC/AUC/F1 特征提取(分類(lèi)變量/文本/圖像) 數(shù)據(jù)預(yù)處理(標(biāo)準(zhǔn)化/正則化) 線性回歸 1. 一元/多元 2. 多項(xiàng)式線性回歸 1、嶺回歸 2、隨機(jī)梯度下降法 3、交叉驗(yàn)證邏輯回歸 1. 二分類(lèi) 2. 多分類(lèi) K近鄰算法 1. kNN回歸 2. kNN分類(lèi) 第三章機(jī)器學(xué)習(xí)中的典型算法進(jìn)階決策樹(shù)( 1、回歸數(shù) 2、分類(lèi)樹(shù) 3、模型參數(shù)網(wǎng)絡(luò)搜索 4、隨機(jī)森林樸素貝葉斯 1. 高斯貝葉斯分類(lèi)器 2. 多項(xiàng)式貝葉斯分類(lèi)器 3. 伯努利貝貝葉斯分類(lèi)器支持向量機(jī) 1、核函數(shù) 2、 SVC 3、 SVR 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1、感知器 2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第四章機(jī)器學(xué)習(xí)中的典型算法擴(kuò)展無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)聚類(lèi) 1、 Kmean PCA降維集成學(xué)習(xí)方法 1、 Adaboost 2、 Gradientboosting 3、 RandomForest 關(guān)聯(lián)分析- Apriori算法 1、頻繁項(xiàng)集 2、關(guān)聯(lián)規(guī)則關(guān)聯(lián)分析- FP-growth算法 1、 FP樹(shù) 第五章深度學(xué)習(xí)初步深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介 1、深度學(xué)習(xí)引入 2、深度學(xué)習(xí)歷史 3、深度學(xué)習(xí)應(yīng)用 4、 TensorFlow TensorFlow入門(mén) 1、計(jì)算模型 2、數(shù)據(jù)模型 3、運(yùn)行模型 4、 TensorFlow實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)( 1、深度學(xué)習(xí)與深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2、損失函數(shù)定義 3、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法 4、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)一步優(yōu)化深度學(xué)習(xí)模型改進(jìn) 1、 MNIST數(shù)據(jù)處理 2、模型訓(xùn)練及對(duì)比 3、變量管理 4、模型持久化第六章深度學(xué)習(xí)進(jìn)階卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1、圖像識(shí)別問(wèn)題 2、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 3、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常用結(jié)構(gòu) 4、典型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型圖像數(shù)據(jù)處理 1、 TFRecord輸入數(shù)據(jù)格式 2、圖像數(shù)據(jù)處理 3、數(shù)據(jù)集框架循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介 2、長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM 3、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變種 Tensorflow高層封裝 1、 Keras 2、 Estimator TensorBoard可視化( 1、 TensorBoard計(jì)算圖可視化 2、監(jiān)控指標(biāo)可視化 3、高維向量可視化
Python數(shù)據(jù)分析和人工智能 --配套項(xiàng)目一覽 (根據(jù)實(shí)際進(jìn)度安排) 穿插在整個(gè)培訓(xùn)中	項(xiàng)目群 1 1、 Anaconda安裝 2、 Tensorflow安裝 3、二維布朗運(yùn)動(dòng) 4、泰坦尼克號(hào)生存者名單處理 5、上海證券大盤(pán)指數(shù)分析 6、 QQ聊天群數(shù)據(jù)分析 7、 *地震數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目群 2 1、酒品質(zhì)預(yù)測(cè) 2、波士頓住房數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)房屋價(jià)格 3、垃圾郵件分類(lèi) 4、影評(píng)電影分類(lèi) 5、美國(guó)入學(xué)申請(qǐng)錄取分類(lèi) 項(xiàng)目群 3 1、廣告屏蔽 2、泰坦尼克號(hào)乘客生還情況 3、 iris(鳶尾花) 4、 20類(lèi)新聞數(shù)據(jù)分類(lèi) 項(xiàng)目群 4 1、臉部識(shí)別 2、手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別 3、新聞?lì)悇e分類(lèi) 4、自然圖片字母與數(shù)字識(shí)別項(xiàng)目群 5 1、美國(guó)參議院黨派分類(lèi) 2、各省經(jīng)濟(jì)水平分類(lèi) 3、手寫(xiě)識(shí)別 4、糖尿病病人 5、毒蘑菇相似特征 6、從新聞網(wǎng)站點(diǎn)擊流中挖掘新聞報(bào)道項(xiàng)目群 6 1、 Tensorflow安裝 2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn) 3、 MNIST手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別 4、訓(xùn)練模型保存與恢復(fù) 項(xiàng)目群 7 1、 Lenet5網(wǎng)絡(luò) 2、圖像數(shù)據(jù) 1、 RNN網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)時(shí)序預(yù)測(cè) 2、 Keras實(shí)現(xiàn)IMDB自然語(yǔ)言情感分類(lèi)

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