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前置知识：基于卷积神经网络的人脸识别
第141任务： 初识卷积神经网络（CNN）
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
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您好，请问有什么可以帮您！
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张老师
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