Python机器学习,文彤老师,【课程大纲】 章节1:工欲善其事试看 章节2:方差分析模型 章节3:线性回归模型 章节4:线性回归的衍生模型 章节5:logitsic回归 章节6:决策树模型 章节7:神经网络 章节8:支持向量机 章节9:主成分分析与因子分析 章节10:聚类分析 章节11:最近邻分析 章节12:生存分析 章节13:关联分析 章节14:深度学习的一些预备知识 章节15:神经网络模型进阶 章节16:Keras操作入门 章节17:卷积神经网络 章节18:图像的预处理 章节19:迁移学习 章节20:循环神经网络 章节21:长短期记忆网络 适用人群：希望能够成为Python编程和数据分析的跨界人才，喜欢用数据说话的职场人士，如从事产品、运营、市场、分析等