xyz

軟體王

會員登錄
您現在的位置:網站首頁 >> 專業知識教學 >> Udemy線上課程綜合教學 >> 碟片詳情
商品編號:
DUE0346
商品名稱:
Udemy線上課程 Python 機器學習--徹底研究-從零開始親手學習機器學習和人工智慧。(含教材) 講師:Justin Wu 影音教學 中文發音 繁體中文字幕版(DVD版)
語系版本:
中文發音繁體中文字幕版
運行平台:
官方原版畫質MP4檔,沒有任何平台限制,終身使用
官方網站:
https://www.xyz2009.com.tw
更新日期:
2020-03-26
碟片數量:
1片
銷售價格:
500
瀏覽次數:
5787

轉載TXT文檔】  
您可能感興趣:
Udemy線上課程 Python 機器學習--徹底研究-從零開始親手學習機器學習和人工智慧。(含教材) 講師:Justin Wu 影音教學 中文發音 繁體中文字幕版(DVD版)
Udemy線上課程 Python 機器學習--徹底研究-從零開始親手學習機器學習和人工智慧。(含教材) 講師:Justin Wu 影音教學 中文發音 繁體中文字幕版(DVD版)


內容說明:
‧ Python程式設計與資料科學基礎–從零開始親手學習Python程式語言-親手徹底研究TensorFlow程式設計為Python基礎學習先修基礎課程
‧ Python 機器學習--徹底研究-從零開始親手打造影像辨識系統。
‧ 本課程有一天學會 Python,Python 機器學習--徹底研究重要課程。
‧ Windows 10環境安裝Python軟體及Anaconda軟體,包含Spider及Jupyter Notebook
‧ TensorFlow+Keras Python 機器學習影像辨識系統。
‧ 循序漸進,從基礎到實作,從Python程式語言基礎到Python深度學習與Python機器學習,再到TensorFlow+Keras CNN影片辨識
‧ 親手使用TensorFlow CNN卷積深度學習影像辨識TensorFlow 計算圖及Tensorboard.
‧ 親手TensorFlow Visualization視覺化輸出
‧ 這是華人界的知名科學家吳佳諺所推出的線上課程。
‧ 23個小時.....106講座...讓你完全了解Python程式語言,Python機器學習與Python深度學習類神經網路,徹底瞭解與實作SVM萬用分類機,機器學習分群,監督式學習分類,決策樹,讓您徹底瞭解大數據資料庫資料分析
‧ 決策樹實務運用在金融保險信用評等分析
‧ 基本機器學習演算法,線性迴歸,邏輯迴歸,分群降維使用主成份分析PCA,分類降維LDA
‧ 單純貝氏分類器
‧ Python連接使用SQL Server 2017資料庫機器學習.
‧ 從觀念入門,親手打造手寫辨識,讓你全盤了解Python資料科學,Python資料庫,Python商管應用。
‧ 初學者到進階使用者,對資料科學有興趣的人,商管財經人士,文法商人員,一般工程師,理工醫,電子電機與資料工程師、資料科學家。
‧ 讓自己鍍金,提升自我價值。
‧ Python 機器學習 為徹底研究機器學習,一天學會 Python--從零開始徹底精通Python 程式語言,Python 深度學習,徹底研究深度學習課程。
‧ 一天學會 Python--從零開始徹底精通Python 程式語言,Python 深度學習,Python 機器學習 為徹底研究機器學習,徹底研究深度學習課程。
‧ 這三套課程一天學會 Python為基礎重要課程,這三套為大數據人工智慧機器學習整合徹底研究課程
課程內容:
├─01 Python 機器學習
│ 001 Python 機器學習簡介.mp4

├─02 Python 程式設計基礎
│ 002 examples.zip
│ 002 簡介.mp4
│ 003 Python-windows-machineLearning.pdf
│ 003 Python.pdf
│ 003 PythonA2.pdf
│ 003 下載及安裝Python軟體.mp4
│ 004 在Mac安裝Python軟體實作.mp4
│ 005 Python安裝檢查Mac.mp4
│ 006 Python安裝檢查實作Mac.mp4
│ 007 Python-windows-only.pdf
│ 007 在Window 10下載及安裝Python軟體.mp4
│ 008 在Windows 10安裝Python及Anaconda組合包實作.mp4
│ 009 Python安裝檢查Windows10.mp4
│ 010 Python安裝檢查windows10實作.mp4
│ 011 Mac上安裝Pycharm.mp4
│ 012 在Mac系統實際安裝PyCharm.mp4
│ 013 Win10上安裝Pycharm.mp4
│ 014 在Windows 10系統實際安裝Pycharm.mp4
│ 015 Python 網站擷取與資料分析.mp4

├─03 Python直譯器與計算機
│ 016 coupon.txt
│ 016 Python直譯器與計算機.mp4

├─04 資料結構
│ 017 資料結構.mp4
│ 018 串列堆疊與資料結構實作.mp4
│ 019 數組tuple,集合set和字典.mp4
│ 020 數組tuple,集合set和字典實作.mp4

├─05 控制結構
│ 021 控制結構.mp4
│ 022 布林值與條件.mp4

├─06 函數
│ 023 函數.mp4

├─07 類別
│ 024 類別.mp4
│ 025 類別實作.mp4
│ 026 建立物件及解構物件.mp4

├─08 繼承
│ 027 繼承.mp4
│ 028 繼承實作.mp4
│ 029 多重繼承實作.mp4
│ 030 多型.mp4
│ 031 Python徹底精通程式語言.mp4

├─09 異常或錯誤處理
│ 032 異常或錯誤處理.mp4
│ 033 異常或錯誤處理實作.mp4
│ 034 檔案處理.mp4
│ 035 檔案處理實作.mp4
│ 036 Python程式設計與資料科學--從零開始親手學習Python程式語言-親手應用實作TensorFlow程式語言.mp4

├─10 使用matplotlib畫圖實作
│ 037 使用matplotlib畫圖.mp4
│ 038 使用matplotlib畫圖實作.mp4

├─11 Python 資料結構與畫圖
│ 039 example.zip
│ 039 Python 資料結構與畫圖簡介.mp4
│ 039 Python-DataStructure.pdf
│ 040 數組tuple和集合set和Scipy科學函數庫.mp4
│ 041 開啟Jupiter notebook.mp4
│ 042 Python 實作簡單線性代數.mp4
│ 043 Tuple數組實作1-Jupyter Notebook.mp4
│ 044 numpy模組建立矩陣.mp4
│ 045 pandas.zip
│ 045 Pandas資料結構.mp4
│ 046 pandas read_csv 實作.mp4
│ 047 Pandas DataFrame 實作.mp4
│ 048 Matplotlib畫圖.mp4

├─12 分類與預測
│ 049 Decistion-Tree.pdf
│ 049 example.zip
│ 049 分類與預測.mp4
│ 050 Decistion-Tree-bike.pdf
│ 050 決策樹基本分類演算法.mp4
│ 051 決策樹.mp4
│ 052 最鄰近分類演算法KNN.mp4
│ 053 Python 機器學習分類演算法實作.mp4

├─13 Python 機器學習分群
│ 054 Cluster.pdf
│ 054 example.zip
│ 054 Python 機器學習 分群分析.mp4
│ 055 Python 機器學習 Kmeans分群實作.mp4
│ 056 Python 機器學習 DBSCAN實作.mp4

├─14 基本機器學習演算法
│ 057 example.zip
│ 057 線性迴歸.mp4
│ 058 單純貝氏分類器(Naive Bayes Classifiers).mp4
│ 059 基本機器學習演算法實作.mp4

├─15 Python SVM萬用分類機
│ 060 Python-SVM.pdf
│ 060 svm.zip
│ 060 SVM最佳化分類平面.mp4
│ 061 分錯時要補償的問題.mp4
│ 062 SVM將輸入資料對應到高維度特徵空間.mp4
│ 063 Support Vector Regression 迴歸.mp4
│ 064 Python-SVM.pdf
│ 064 svm.zip
│ 064 SVM萬用分類器.mp4
│ 065 Support Vector Regression SVR迴歸分析.mp4

├─16 Python類神經網路深度學習
│ 066 keras.zip
│ 066 Python-neural-implement.pdf
│ 066 Python類神經網路深度學習.mp4
│ 067 Python-neural-implement.pdf
│ 067 類神經深度學習.mp4
│ 068 mnist手寫辨識.mp4
│ 069 Python-neural-implement.pdf
│ 069 繪製實際和預測結果的手寫辨識.mp4
│ 070 類神經網路深度學習建置模型實作.mp4

├─17 Python深度學習類神經網路
│ 071 Python-neural.pdf
│ 071 類神經網路.mp4
│ 072 類神經網路深度學習.mp4

├─18 卷積神經網 CNN
│ 073 keras-CNN.pdf
│ 073 卷積神經網 CNN.mp4
│ 074 卷積神經網 CNN-手寫數字辨識實作.mp4
│ 075 Python 深度學習.mp4

├─19 Python機器學習
│ 076 perceptron.zip
│ 076 Python 機器學習.mp4
│ 076 Python-ML.pdf
│ 077 Python 機器學習加強.mp4
│ 078 Python 機器學習_認知演算法.mp4
│ 079 Python 機器學習_大數據資料_鳶尾花.mp4
│ 080 Python 機器學習_加州大學鳶尾花資料.mp4
│ 081 Python 機器學習_決策區域函數.mp4
│ 082 Python 機器學習_建立模型Perceptron().fit().mp4
│ 083 Python 機器學習_認知演算法實作.mp4
│ 084 Python 機器學習_認知演算法實作_使用JupyterNotebook.mp4
│ 085 Python-algorithm_20190729_210616.pdf
│ 085 Python機器學習_Python 分類演算法_適應性神經元.mp4
│ 086 Python機器學習_Python 分類演算法_最小化成本函數.mp4
│ 087 Python實作鳶尾花分類.mp4

├─20 TensorFlow+Keras CNN卷積深度學習影像辨識Cifar-10
│ 088 cifar.zip
│ 088 TensorFlow+Keras CNN卷積深度學習Cifar-10圖形辨識.mp4
│ 088 TensorFlow-cnn-cifar10.pdf
│ 089 Keras的核心為模型.mp4
│ 090 建立模型model.fit().mp4
│ 091 TensorFlow+Keras CNN卷積深度學習Cifar-10圖形辨識實作.mp4
│ 092 範例_cifar10_kk.mp4
│ 093 TensorFlow CNN卷積深度學習Cifar圖形辨識.mp4
│ 093 tensorflow-cifar10-code.zip
│ 093 TensorFlow-only-cnn-cifar10.pdf
│ 094 Cifar-10圖片集(train.py).mp4
│ 095 TensorFlow CNN卷積深度學習Cifar圖形辨識實作.mp4
│ 096 啟動Tensorboard實作.mp4

├─21 SQL Server 2017 Python 機器學習
│ 097 SQL-SERVER-install.pdf
│ 097 安裝SQL SERVER 2017開發版.mp4
│ 098 安裝SQL SERVER 2017開發版_實作.mp4
│ 099 安裝SQL Server 2017評估版_實作.mp4
│ 100 打開SQL Server管理工具.mp4
│ 101 大數據人工智慧.mp4

└─22 MySQL資料庫 Python 機器學習
102 Mysql-install.pdf
102 MySQL資料庫安裝_Windows版.mp4
103 MySQL資料庫安裝_Windows版_實作.mp4
104 Mysql-install-mac.pdf
104 MySQL資料庫安裝_MAC版.mp4
105 MySQL資料庫安裝_MAC版_實作.mp4
106 Python連接MySQL資料庫.mp4
107 python-mysql-example.zip
107 Python連接MySQL資料庫實作.mp4


相關商品:
  • Udemy線上課程 Python 程式設計教學---從零開始徹底精通Python,親手實作網站擷取與資料分析,Django網站架設(含教材) 講師:教學中心 人工智慧大數據教學中心 影音教學 中文發音 繁體中文字幕版(3DVD)
  • Udemy線上課程 Python Flask Web開發入門與實戰 講師:Peng Xiao 影音教學 中文發音 中文字幕版(DVD版)
  • Udemy線上課程 Python Django框架初學者課程 講師:youqin tao 影音教學 中文發音 中文字幕版(2DVD)
  • Udemy線上課程 Python 中文 學習 從無到有開發音樂下載平台 課程 講師:Ray Chung 影音教學 中文發音 繁體中文字幕版(DVD版)
  • Udemy線上課程 Python 3零基礎完全入門(面向2020, Python3.6/3.7,不斷更新ing) 講師:Peng Xiao 影音教學 中文發音 中文字幕版(DVD版)


  • 購物清單