资源目录：
│ ├01-第一模块：Python快速入门
01-1-Python环境配置
02-2-Python库安装工具
03-3-Notebook工具使用
04-4-Python简介
05-5-Python数值运算
06-6-Python字符串操作
07-7-1-索引结构
08-7-2-List基础结构
09-8-List核心操作
10-9-字典基础定义
11-10-字典的核心操作
12-11-Set结构
13-12-赋值机制
14-13-判断结构
15-14-循环结构
16-15-函数定义
17-16-模块与包
18-17-异常处理模块
19-18-文件操作
20-19-类的基本定义
21-20-类的属性操作
22-21-时间操作
23-22-Python练习题-1
24-23-Python练习题-2
│ ├02-第二模块：Python数据科学必备工具包实战
01-科学计算库-Numpy
02-数据分析处理库-Pandas
03-.可视化库-Matplotlib
04-可视化库-Seaborn
│ ├03-第三模块：人工智能-必备数学课程
01-高等数学基础
02-微积分
03-泰勒公式与拉格朗日
04-线性代数基础
05-特征值与矩阵分解
06-随机变量
07-概率论基础
08-数据科学你得知道的几种分布
09-核函数变换
10-熵与激活函数
11-回归分析
12-假设检验
13-相关分析
14-方差分析
15-聚类分析
16-贝叶斯分析
│ ├04-第四模块：机器学习算法精讲及其案例应用
01-线性回归原理推导
02-线性回归代码实现
03-模型评估方法
04-线性回归实验分析
05-逻辑回归实验分析
06-逻辑回归代码实现
07-逻辑回归实验分析
08-聚类算法-Kmeans&Dbscan原理
09-Kmeans代码实现
10-聚类算法实验分析
11-决策树原理
12-决策树代码实现
13-决策树实验分析
14-集成算法原理
15-集成算法实验分析
16-支持向量机原理推导
17-支持向量机实验分析
18-神经网络算法原理
19-神经网络代码实现
20-贝叶斯算法原理
21-贝叶斯代码实现
22-关联规则实战分析
23-关联规则代码实现
24-词向量word2vec通俗解读
25-代码实现word2vec词向量模型
26-线性判别分析降维算法原理解读
27-主成分分析降维算法原理解读
28-隐马尔科夫模型
29-HMM应用实例
│ ├05-第五模块：机器学习算法建模实战项目
01-项目实战-交易数据异常检测
02-基于随机森林的气温预测实战
03-贝叶斯新闻分类实战
04-推荐系统实战
05-fbprophe时间序列预测
06-京东用户购买意向预测
│ ├06-第六模块：机器学习案例实战应用集锦
01-Python实战关联规则
02-爱彼迎数据集分析与建模
03-基于相似度的酒店推荐系统
04-商品销售额回归分析
05-绝地求生数据集探索分析与建模
06-机器学习-模型解释方法实战
07-自然语言处理必备工具包实战
08-NLP核心模型-Word2vec
09-数据特征预处理
10-10文本特征处理方法对比
11-银行客户还款可能性预测
12-图像特征聚类分析实践
│ ├07-第七模块：机器学习竞赛优胜解决方案实战
01-快手短视频用户活跃度分析
02-工业化生产预测
03-智慧城市-道路通行时间预测
04-特征工程建模可解释包
05-医学糖尿病数据命名实体识别
06-贷款平台风控模型+特征工程
07-新闻关键词抽取模型
08-数据特征常用构建方法
09-用电敏感客户分类
10-机器学习项目实战模板
│ ├08-第八模块：Python金融分析与量化交易实战
01-课程内容与大纲介绍
02-金融数据时间序列分析
03-1双均线交易策略实战
04-策略收益与风险评估指标解析
05-量化交易与回测平台解读
06-Ricequant回测选股分析实战
07-因子数据预处理实战
08-因子选股策略实战
09-因子分析实战
10-因子打分选股实战
11-回归分析策略
11-聚类分析策略
12-拓展：fbprophet时间序列预测神器
13-基于深度学习的时间序列预测
│ ├09-第九模块：深度学习经典算法解析
01-深度学习必备基础知识点础
02-神经网络整体架构
03-卷积神经网络原理与参数解读
04-递归神经网络与词向量原理解读
05-案例实战搭建神经网络
06-案例实战卷积神经网络
07-案例实战LSTM时间序列预测任务
│ ├10-选修：Python数据分析案例实战
01-KIVA贷款数据
02-订单数据集分析
03-基于统计分析的电影推荐
04-纽约出租车建模
05-商品信息可视化与文本分析
06-数据分析-机器学习模板
│ ├11-选修：机器学习进阶实战
01-GBDT提升算法
01-数据特征
02-xgboost-gbdt-lightgbm提升算法框架对比
04-4.使用lightgbm进行饭店流量预测
05-人口普查数据集项目实战-收入预测
05-降维算法-线性判别分析
07-贝叶斯优化及其工具包使用
08-贝叶斯优化实战
09-EM算法
10-HMM隐马尔科夫模型
11-HMM案例实战
12-推荐系统
13-基于统计分析的电影推荐
13-音乐推荐系统实战
15-NLP-文本特征方法对比
15-学习曲线
17-使用word2vec分类任务
18-Tensorflow自己打造word2vec
19-制作自己常用工具包
20-机器学习项目实战-数据处理与特征提取
21-机器学习项目实战-建模与分析
│ ├机器学习高薪就业班
第10章 选修：Python数据分析案例实战
第11章 选修：机器学习进阶实战
第1章 第一模块：Python快速入门
第2章 第二模块：Python数据科学必备工具包实战
第3章 第三模块：人工智能-必备数学课程
第4章 第四模块：机器学习算法精讲及其案例应用
第5章 第五模块：机器学习算法建模实战
第6章 第六模块：Python数据分析与机器学习实战集锦
第7章 第七模块：数据挖掘竞赛-优胜解决方案
第8章 第八模块：Python金融分析与量化交易实战
第9章 第九模块：深度学习必备核?算法
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