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前置知识:基于卷积神经网络的人脸识别
第13任务: 字典操作01
查看课程
任务列表
第1任务: 认识Python
第2任务: 创建工程及设置Python解释器
第3任务: 编写第一个Python程序
第4任务: 练习1介绍-求曲边图形的面积
第5任务: Python标准数据类型介绍&数值操作
第6任务: 列表
第7任务: for循环及列表推导式
第8任务: 练习2实现:曲边图形面积求解
第9任务: Python常用操作符
第10任务: 练习2-冒泡排序法&条件判定与循环语句
第11任务: 练习3介绍-小说单词词频统计
第12任务: 字符串
第13任务: 字典操作01
第14任务: 字典操作02
第15任务: 字典推导式与词频统计
第16任务: 文件读写操作
第17任务: 练习3实现-小说单词词频统计及排序01
第18任务: 练习3实现-小说单词词频统计及排序02
第19任务: Python函数
第20任务: Python面向对象
第21任务: Python模块
第22任务: 第三方库的安装
第23任务: Python标准数据类型回顾
第24任务: 掌握数据分析的基本概念
第25任务: 了解数据分析应用场景
第26任务: 了解Python数据分析的优势
第27任务: 了解Python数据分析常用类库
第28任务: 安装Python的Anaconda发行版
第29任务: 掌握Jpyter Notebook常用功能
第30任务: 创建数组对象
第31任务: 生成随机数
第32任务: 通过索引访问数组
第33任务: 交换数组的形态
第34任务: 创建NumPy矩阵
第35任务: 掌握ufunc函数
第36任务: 读写文件
第37任务: 使用函数进行简单的统计分析
第38任务: 掌握Python基础语法
第39任务: 设置Python的动态rc参数
第40任务: 绘制散点图
第41任务: 绘制折线图
第42任务: 绘制直方图
第43任务: 绘制饼图
第44任务: 绘制箱线图
第45任务: 小结
第46任务: 读写数据库数据
第47任务: 读写文本文件
第48任务: 读写Excel文件
第49任务: 查看DataFrame的常用操作
第50任务: 查改增删DataFrame数据
第51任务: 描述分析DataFrame数据
第52任务: 转换字符串时间为标准时间
第53任务: 提取时间序列数据信息
第54任务: 加减时间数据
第55任务: 使用groupby方法拆分数据
第56任务: 使用agg方法聚合数据
第57任务: 使用apply方法聚合数据
第58任务: 使用transform方法聚合数据
第59任务: 使用pivot_table函数创建透视表
第60任务: 使用crosstab函数创建交叉表
第61任务: 小结
第62任务: 堆叠合并数据
第63任务: 主键合并数据
第64任务: 重叠合并数据
第65任务: 检测与处理重复值
第66任务: 检测与处理缺失值
第67任务: 检测与处理异常值
第68任务: 离差标准化数据
第69任务: 标准差标准化数据
第70任务: 小数定标标准化数据
第71任务: 哑变量处理类别型数据
第72任务: 离散化连续型数据
第73任务: 小结
第74任务: 加载datasets模块中的数据集
第75任务: 将数据集划分为训练集和测试集
第76任务: 使用Sklearn转换器进行数据预处理与降维
第77任务: 使用Sklearn估计器构建聚类模型
第78任务: 评价聚类模型
第79任务: 使用Sklearn估计器构建分类模型
第80任务: 评价分类模型
第81任务: 使用Sklearn估计器构建线性回归模型
第82任务: 评价回归模型
第83任务: 小结
第84任务: 引言
第85任务: 基本术语
第86任务: 假设空间
第87任务: 归纳偏好
第88任务: 经验误差与过拟合
第89任务: 评估方法
第90任务: 性能度量
第91任务: 回归分析与线性模型
第92任务: 线性回归
第93任务: 任务实现:波士顿房价
第94任务: 逻辑回归
第95任务: 决策树概述
第96任务: 决策树属性选择
第97任务: 决策树关键词
第98任务: 决策树算法
第99任务: 神经网络概述
第100任务: 调参优化
第101任务: BP神经网络输出层权值修正
第102任务: 数据样本代入整体流程
第103任务: KNN算法概述
第104任务: KNN-求距离练习
第105任务: 分类步骤及算法流程
第106任务: KNN算法优缺点
第107任务: 朴素贝叶斯引例
第108任务: 朴素贝叶斯原理
第109任务: 朴素贝叶斯-拉普拉斯平滑处理
第110任务: 聚类分析概述
第111任务: 相似性度量
第112任务: K-Means算法分析流程
第113任务: 聚类结果性能度量-外部指标
第114任务: 聚类结果性能度量-内部指标
第115任务: K-Medoids概述
第116任务: 层次聚类概述
第117任务: 密度聚类(DBSCAN)概述
第118任务: 认识TensorFlow
第119任务: TensorFlow基础知识:两个计算和三个模型
第120任务: 任务1:实现拟合三维曲面模型搭建
第121任务: 任务1:实现拟合三维曲面模型训练
第122任务: 任务1计算流程梳理
第123任务: TensorFlow计算的两个阶段
第124任务: 任务2介绍及数据展示
第125任务: 网络结构、独热编码及交叉熵
第126任务: 构建计算图与会话
第127任务: 执行计算:模型训练与验证
第128任务: 动手练习:BP神经网络实现鸢尾花分类
第129任务: 任务介绍
第130任务: 利用opencv进行单张图片读取和操作
第131任务: 对所有图片数据进行预处理
第132任务: softmax网络模型训练与评价
第133任务: 动态学习速率设置
第134任务: 模型保存操作及相应文件介绍
第135任务: 模型加载与参数调用
第136任务: 保存已训练好的soft网络模型
第137任务: 加载调用已保存的softmax模型进行预测
第138任务: 深度学习介绍
第139任务: 深度学习VS传统机器学习算法
第140任务: 丢失了二维信息的传统网络结构
第141任务: 初识卷积神经网络(CNN)
第142任务: 权值共享-全连接与局部连接
第143任务: CNN的核心操作-卷积
第144任务: 池化与再卷积
第145任务: 高维输入与多filter
第146任务: 卷积与池化操作的TensorFlow实现
第147任务: 可视化卷积与池化结果
第148任务: 实现图像边缘检测
第任务: Python编程基础配套资料
第任务: Python科学计算与机器学习库配套资料.rar
第任务: TensorFlow基础配套资料.rar
智能助手
GPT助手
您好,请问有什么可以帮您!
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张老师
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