这是一套系统全面、理论与实战并重的Python数据分析与机器学习课程，由知名讲师唐宇迪倾力打造！课程从Python基础快速入门讲起，逐步深入Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn等核心数据处理与可视化库，全面覆盖线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、SVM、XGBoost、聚类（KMeans/DBSCAN/GMM）、降维（PCA/LDA）、EM算法、神经网络、TensorFlow、推荐系统、时间序列（ARIMA）、文本分析（Word2Vec/LDA）等20+主流机器学习与深度学习算法，并配套10+真实项目实战，如信用卡欺诈检测、泰坦尼克号生存预测、新闻分类、验证码识别、赛事数据分析等，助你真正掌握数据科学全流程技能！
【资源亮点】
✅ 理论推导+代码实现+可视化演示三位一体
✅ 每章配套完整代码与课件，即学即用
✅ 覆盖机器学习面试高频考点与工业级应用场景
✅ 包含SMOTE过采样、模型调参、混淆矩阵、特征重要性等实用技巧
✅ 从数据预处理到模型部署，全流程闭环训练
【部分精选内容】
- 055、案例背景和目标（信用卡欺诈检测项目启动）
- 064、SMOTE样本生成策略（解决类别不平衡难题）
- 110、线性判别分析求解（数学推导+Python实现）
- 120、DBSCAN聚类算法（无需预设K值的智能聚类）
- 155、Xgboost基本原理（竞赛级算法深度解析）
- 191、ARIMA模型（时间序列预测核心方法）
- 180、神经网络模型（Word2Vec词向量基础）
- 164、基于用户的协同过滤（推荐系统入门必学）
- 208、红牌和肤色的关系（探索性数据分析实战）
- 147、Tensorflow构造卷积神经网络参数（深度学习实战）
【适用人群】
- 零基础想转行数据分析师/算法工程师的职场新人
- 计算机/统计/数学相关专业在校学生
- 希望系统提升机器学习实战能力的开发者
- 准备数据科学面试或参加Kaggle竞赛的选手
【为什么选择这份资源？】
本课程不仅讲解“是什么”，更深入剖析“为什么”和“怎么做”，结合工业级案例与学术前沿，让你在理解算法本质的同时，掌握真实项目中的工程技巧。配套代码齐全、讲解清晰、节奏紧凑，是市面上少有的兼顾深度与广度的实战型课程。
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