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人工智能班
2020-02-10
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人工智能班
2019-12-09
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人工智能班
2019-11-04
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人工智能班
2019-09-23
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人工智能班
2019-08-19
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人工智能班
2020-02-10
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人工智能班
2019-12-23
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人工智能班
2019-11-25
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人工智能班
2019-10-14
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2019-08-19
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人工智能班
2020-02-17
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2019-12-09
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2019-09-16
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人工智能班
2020-02-24
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2019-12-16
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2019-09-23
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2020-02-17
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2019-12-23
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2019-07-22
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2020-02-17
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2019-11-18
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人工智能班
2019-09-16
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抢座通道一
抢座通道二
抢座通道三
2017年7月20日，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，
人工智能从“概念阶段“正式进入“落地阶段”
人工智能的崛起，配合相关政策落
地，人才需求呈井喷之势，供不应求
人工智能居互联网前列，
0经验从业者年薪10万起步
国企、BAT等一线企业布局人工智能，对
普通人来说，这是打破阶层进军大企业的良机
姓名： 左翔飞
学历： 专科
专业： 理学与信息科学
薪资： 13000
入职单位：北京惠信数据
数据来自学员真实
拒绝以偏概全
| 姓名 | 学历 | 入职单位 | 专业 | 薪水 | 福利 |
| 刘*东 | 专科 | 保密 | 信息工程系 | 12000 | 五险一金 |
| 刘*东 | 专科 | 保密 | 信息工程系 | 12000 | 五险一金 |
| 刘*东 | 专科 | 保密 | 信息工程系 | 12000 | 五险一金 |
选择千锋人工智能，机会呈几何倍数增长
Python开发
工程师
机器学习算法
工程师
深度学习开发
工程师
人工智能算法
工程师
搜索引擎
工程师
爬虫开发
工程师
数据分析
工程师
机器学习
工程师
转行能否学会？
有相关基础
是否能持续进阶提升？
非对口专业应届生
适合学习吗？
全程面授严把学科质量，确保每一堂都是行业精品典范课
· 资深全栈工程师
10年互联网开发经验，资深全栈工程师、项目经理，精通Python/Javascript/shell/c，精通大规模高并发的web、爬虫项目开发，擅长项目管理和流程控制。学科风格深入浅出、生动有趣，知识点覆盖。
· 机器学习资深工程师
多年的软件开发与IT教育培训经验，先后任职于北京君正集成电路股份有限公司、北京思特奇信息技术股份有限公司等，精通C/C++、python、OC、JavaScript、NodeJS等语言，精通大数据处理、机器学习、前端开发、移动端开发、算法与数据结构、数据库等内容。学科知识点总结，课堂氛围活跃，授课细致。
· 国企项目负责人
6年的软件开发经验，3年授课经验，先后任职于生命科学研究所、新晨科技股份有限公司、北京云图微动科技有限公司等公司，精通Java、python、iPython、算法与数据结构、数据库、机器学习、人工智能算法等内容，先后开发过《央视影音》、《玩图》等项目，对于数据分析、机器学习等有较深入研究。
· 原中科院项目负责人
10年以上软件研发及学科经验，精通Python、JavaEE、Android等开发语言。2007年进入中科院西安网络中心从事J2EE教育与研发工作，2009年担任陕西省税务局软件开发培训的《软件架构设计》与《Oracle数据库管理》方面的讲师。曾先后参与基金委基金项目管理系统、中科院公文平台系统、并承担与部队有关的项目研发的技术主管。
· 多栖开发工程师
拥有多年开发经验：前端开发、后端开发、嵌入式开发、自动化运维(Linux/shell/Python)，精通c/python/shell/php。善于对知识归纳总结提炼，因此总能将复杂难懂的知识讲解转换成学生容易接受的旋律。经常与学员分享开发经验以及工作中待人处事的方法，不但教会学员知识，重要的是也教会了学员如何做人做事。学生评价其授课风格严肃而不失幽默，严谨而不失灵活。
针对与在职转型人员，设置学科课程，满足不同人群需求
Python语言
Linux初级
Web开发之Django
Web开发之Flask
Web框架之Tornado
docker容器及服务发现
爬虫
数据挖掘和人工智能
学成阶段一：熟练掌握Python多线程并发编程技术，可以编写爬虫程序和语音识别软件
| 1.1.1 python概述 | 1.1.24函数
1.1.24.1函数概述 1.1.24.2简单的函数(无参无返回值) 1.1.24.3函数的参数 1.1.24.4函数的返回值 1.1.24.5传递参数 1.1.24.6关键字参数 1.1.24.7默认参数 1.1.24.8不定长参数 1.1.24.9匿名函数 1.1.24.10歌词解析小项目 1.1.24.11装饰器 1.1.24.12偏函数 |
1.1.31语音
1.1.31.1语音合成 1.1.31.2语音模块 1.1.31.3语音控制 1.1.31.4语音控制窗体 1.1.31.5键盘模拟 1.1.31.6鼠标模拟 1.1.31.7语音控制飞机大战游戏 |
| 1.1.2数据的存储 | ||
| 1.1.3软件安装 | ||
| 1.1.4个Python程序 | ||
| 1.1.5注释 | ||
| 1.1.6输出与输入 | ||
| 1.1.7标识符 | ||
| 1.1.8 Python数据类型 | ||
| 1.1.9变量与常量 | 1.1.32递归 | |
| 1.1.10 Number(数字) | 1.1.33栈与队列 | |
| 1.1.11运算符与表达式 | 1.1.34目录遍历
1.1.34.1递归遍历目录 1.1.34.2栈模拟递归遍历目录(深度遍历) 1.1.34.3队列模拟递归遍历目录(广度遍历) |
|
| 1.1.12 String(字符串) | ||
| 1.1.13布尔值与控制 | ||
| 1.1.14 list(列表) | 1.1.25变量的作用域 | |
| 1.1.15 tuple(元组) | 1.1.26异常处理 | 1.1.35时间相关模块(time、datetime、calendar) |
| 1.1.16条件控制语句 | 1.1.27文件操作 | 1.1.36模块
1.1.36.1模块概述 1.1.36.2使用标准库中的模块 1.1.36.3使用自定义模块 1.1.36.4 __name__属性 1.1.36.5包 1.1.36.6安装第三方模块 |
| 1.1.17循环语句 | 1.1.28 os模块 | |
| 1.1.18 break与continue语句 | 1.1.29窗口控制 | |
| 1.1.19 dict(字典) | 1.1.30内存修改 | |
| 1.1.20 set | ||
| 1.1.21类型转换 | ||
| 1.1.22迭代器与生成器 | ||
| 1.1.23 turtle绘图模块 |
| 1.2.1 个Python类(创建类) | 1.2.8访问限制 | 1.2.15动态给示例添加属性与方法并使用__slots__ |
| 1.2.2 使用类实例化对象 | 1.2.9单继承的实现 | 1.2.16 @property |
| 1.2.3 访问对象的属性与方法 | 1.2.10多继承的实现 | 1.2.17运算符重载 |
| 1.2.4 对象的初始状态 | 1.2.11人开枪射击子弹小案例 | 1.2.18发邮件与发短信 |
| 1.2.5 self | 1.2.12多态 | 1.2.19银行自动提款机系统实战 |
| 1.2.6析构函数 | 1.2.13对象属性与类属性 | |
| 1.2.7重写__repr__与__str__函数 | 1.2.14 类方法与静态方法 |
| 1.3.1 tkinter实战演练 | 1.3.14远程控制Windows | 1.3.17爬虫简介
1.3.17.1爬虫基础简介 1.3.17.2 urllib爬取网页 1.3.17.3爬取到的网页直接写入文件 1.3.17.4模拟浏览器 1.3.17.5设置超时 1.3.17.6 HTTP请求 1.3.17.7 Get请求 1.3.17.8 JSON数据解析 1.3.17.9 Post请求 1.3.17.10抓取网页动态Ajax请求的数据 1.3.17.11嗅事百科爬虫 |
| 1.3.2使用tkinter实现目录树装层级 | 1.3.15密码破解
1.3.15.1排列 1.3.15.2组合 1.3.15.3排列组合 1.3.15.4暴力破解 |
|
| 1.3.3读写csv文件 | ||
| 1.3.4读取PDF文件 | ||
| 1.3.5 Word自动化办公 | ||
| 1.3.6 Excel自动化办公 | ||
| 1.3.7 ppt自动化办公 | 1.3.16正则表达式
1.3.16.1原始方式判断是否是手机号码 1.3.16.1正则规则 1.3.16.1 re模块简介 1.3.16.1正则表达式的元字符 1.3.16.1 re模块深入 |
|
| 1.3.8播放音乐 | ||
| 1.3.9修改背景图片 | ||
| 1.3.10 Python2与Python3的区别 | ||
| 1.3.11高阶函数(map与reduce、filter、sorted) | ||
| 1.3.12单元测试 | ||
| 1.3.13文档测试 |
| 1.4.1多任务原理 | 1.4.4进程VS线程 |
| 1.4.2进程
1.4.2.1进程简介 1.4.2.2单任务现象 1.4.2.3启动进程实现多任务 1.4.2.4父子进程的先后顺序 1.4.2.5全局变量在多个进程中不能共享 1.4.2.6启动大量子进程 1.4.2.7拷贝文件 1.4.2.8多进程实现拷贝文件 1.4.2.9封装进程进对象 1.4.2.10进程间通信(Queue) |
1.4.5协程
1.4.5.1协程简介 1.4.5.2协程原理 1.4.5.3数据传输 1.4.5.4生产者与消费者 |
| 1.4.6 MySQL
1.4.6.1 MySQL安装 1.4.6.2 MySQL简介 1.4.6.3 MySQL基本命令 1.4.6.4 MySQL与Python交互(增删改查) |
|
| 1.4.3线程
1.4.3.1线程简介 1.4.3.2启动一个线程 1.4.3.3线程间共享数据 1.4.3.4线程锁解决数据混乱 1.4.3.5 ThreadLocal 1.4.3.6信号量控制线程数量 1.4.3.7线程凑数执行 1.4.3.8定时线程 1.4.3.9线程通信 1.4.3.10生产者与消费者 1.4.3.11线程调度 |
|
| 1.4.7 MongoDB
1.4.7.1 MongoDB简介 1.4.7.2 MongoDB安装 1.4.7.3 MongoDB基本命令 1.4.7.4 MongoDB与Python交互(增删改查) |
|
| 1.4.8 Redis
1.4.8.1 Redis简介 1.4.8.2 Redis安装 1.4.8.3 Redis基本命令 1.4.8.4 Redis与Python交互(增删改查) 1.4.8.5 使用Redis的Sorted-set 1.4.8.6 使用Redis的发布订阅 |
|
学成阶段二：熟练掌握Linux操作系统管理技术，可以搭建几乎所有Linux环境服务器
| 2.1.1 linux系统安装
2.1.1.1VirtualBox安装和Vmware安装 2.1.1.2网卡配置、ssh远程登录 2.1.1.3Linux系统发展史 2.1.1.4Linux发行版本、镜像源 2.1.1.5简单指令操作（cd、ls、pwd、ifconfig、ping、poweroff、halt、shutdown、reboot、date、cal） 2.1.1.6linux目录结构介绍 2.1.1.7常见文件系统 |
2.1.2 linux基本指令
2.1.2.1ls指令详解 2.1.2.2vi编辑器使用 2.1.2.3文件操作相关指令 2.1.2.4用户和组 2.1.2.5文件权限 2.1.2.6文件搜索（find） 2.1.2.7文件内容搜索（grep） 2.1.2.8管道 2.1.2.9搭建主机信任 2.1.2.10重定向 2.1.2.11挂载 2.1.2.12磁盘管理 2.1.2.13scp 2.1.2.14软硬链接 2.1.2.15压缩解压 2.1.2.16服务和进程 2.1.2.16.1linux运行等级 2.1.2.16.2chkconfig 2.1.2.16.3top、w、free、ps、kill、netstat 2.1.2.17下载 2.1.2.18软件安装 2.1.2.18.1yum安装 2.1.2.18.2rpm安装 2.1.2.18.3源码安装 2.1.2.19shell简介 2.1.2.20screen 2.1.2.21crontab 2.1.2.22awk 2.1.2.23sed |
| 2.2.1samba服务搭建 | 2.2.4nginx服务搭建
2.2.4.1nginx服务搭建 2.2.4.2nginx配置文件介绍 2.2.4.3nginx虚拟主机配置 |
| 2.2.2服务搭建 | |
| 2.2.3ftp服务搭建 |
学成阶段三：掌握三大Python后端框架，解决一切前后端Web开发问题
| 3.1.1 网站基础，网页组成 | 3.1.5 语法，常用标签
3.1.5.1 基本标签 3.1.5.2 标签中的转义 3.1.5.3 列表 3.1.5.4 超链接，图片 3.1.5.5 路径（相对和） |
3.1.6 表格 |
| 3.1.2 html规范，常用开发工具
3.1.2.1 开发工具常用功能 3.1.2.2 快捷键 |
3.1.7 表单
3.1.7.1 表单的概念 3.1.7.2 简易服务器接收数据 3.1.7.3 get和post的区别 |
|
| 3.1.3 html文档基本结构
3.1.3.1 注释 |
||
| 3.1.4 html调试工具 | ||
| 3.2.1 CSS介绍CSS语法 | 3.2.4 选择器的权重 |
| 3.2.2 CSS样式引入
3.2.2.1 内联 3.2.2.2 内部 3.2.2.3 外部 3.2.2.4 默认样式表的优先级 |
3.2.5 CSS核心属性
3.2.5.1 文本属性 3.2.5.2 列表属性 3.2.5.3 边框属性 3.2.5.4 背景图 3.2.5.4.1 web上常用图片格式 3.2.5.5 浮动 3.2.5.6 清除浮动 |
| 3.2.3 选择器
3.2.3.1 选择器语法 3.2.3.2 常用选择器，id，class，群组，通配… 3.2.3.3 伪类选择器 |
|
| 3.3.1 盒子模型
3.3.1.1 padding 3.3.1.2 margin 3.3.1.3 怪异盒模型 |
3.3.3 元素类型
3.3.3.1 元素分类 3.3.3.2 显示特点 3.3.3.3 元素类型转换 |
3.3.5 Photoshop
3.3.5.1 介绍，创建新窗口 3.3.5.2 使用拖拽，移动，选项框 3.3.5.3 图层的概念 3.3.5.4 使用辅助线 3.3.5.5 使用切片工具 3.3.5.6 使用颜色拾取工具 |
| 3.3.2 内容溢出
3.3.2.1 容器溢出 3.3.2.2 文本溢出 3.3.2.3 省略号 |
3.3.4 定位
3.3.4.1 定位属性 3.3.4.2 坐标系，相对定位，定位 3.3.4.3 元素层叠 |
|
| 3.4.1 JS 基础
3.4.1.1 JS概念 3.4.1.2 JS组成 3.4.1.2.1 ECMAScript 3.4.1.2.2 BOM 3.4.1.2.3 DOM 3.4.1.3 JS引入 3.4.1.3.1 JS标签 3.4.1.3.2 头部 3.4.1.3.3 外部 3.4.1.3.4 body中 3.4.1.4 JS输出 3.4.1.4.1 alert 3.4.1.4.2 document.write() 3.4.1.4.3 console.log 3.4.1.5 JS变量 3.4.1.5.1 关键字 3.4.1.5.2 数据类型 3.4.1.5.3 命名规范 3.4.1.5.4 类型转换 3.4.1.5.5 运算符 3.4.1.6 分支 3.4.1.6.1 if 3.4.1.6.2 switch 3.4.1.7 循环 3.4.1.7.1 for 3.4.1.7.2 while |
| 3.5.1 JS数组
3.5.1.1 排序 |
3.5.6 JS中的DOM对象
3.5.6.1 DOM对象查找 3.5.6.2 DOM对象动态改变 3.5.6.3 DOM对象动态创建 3.5.6.4 DOM对象克隆 |
3.5.7 JS中的事件
3.5.7.1 鼠标事件 3.5.7.2 键盘事件 3.5.7.3 浏览器事件 |
| 3.5.2 JS 字符串 | ||
| 3.5.3 JS中的对象Object | ||
| 3.5.4 JS中的Date | ||
| 3.5.5 JS中的定时器 |
| 3.6.1 API文档查看 | 3.6.3 转换 | 3.6.5 CSS3 |
| 3.6.2 动画 | 3.6.4 过渡 | 3.6.6 HTML5 |
| 3.7.1 初识jQuery | 3.7.3 jQuery选择器 | 3.7.5 jQuery 属性 |
| 3.7.2 jQuery核心 | 3.7.4 jQuery筛选 |
| 3.8.1 jQuery文档处理 | 3.8.3 jQuery事件 |
| 3.8.2 jQuery CSS | 3.8.4 jQuery 效果 |
| 3.9.1 jQuery Ajax | 3.9.3 Swiper |
| 3.9.2 轮播 | 3.9.4 jQuery Mobile |
| 3.10.1 Bootstrap介绍 | 3.10.5 按钮，图片，清浮动 |
| 3.10.2 栅格系统 | 3.10.6 字体图标，下拉菜单 |
| 3.10.3 文本 | 3.10.7 导航，输入组 |
| 3.10.4 表单 |
| 3.11.1 Web技术介绍 | 3.11.3 开发环境 | 3.11.5 Django MTV流程 |
| 3.11.2 MVC，MTV | 3.11.4 Django项目目录结构 |
| 3.12.1 Model的创建 | 3.12.3 Model的后台管理，admin | 3.12.5 自定义Model管理器 |
| 3.12.2 ORM介绍 | 3.12.4 Model 管理器提供的方法 |
| 3.13.1 View配置 | 3.13.3 url反向解析 | 3.13.5 COOKIE和SESSION |
| 3.13.2 获取参数 | 3.13.4 请求和响应 |
| 3.14.1 模板处理过程 | 3.14.3 模板中的标签 | 3.14.5 模板中的继承，包含 |
| 3.14.2 模板中的变量 | 3.14.4 模板中过滤器，注释 | 3.14.6 CSRF和中间件 |
| 3.15.1 静态资源配置 | 3.15.3 图片上传 | 3.15.5 验证码 |
| 3.15.2 面向切面编程AOP | 3.15.4 分页加载 | 3.15.6 富文本 |
| 3.16.1 Django博客 | 3.16.3 在线教育网站开发 | 3.16.5 大型家用电器商城Rest接口开发 |
| 3.16.2 Django聊天室 | 3.16.4 移动电商平台 |
学成阶段四：掌握三大Python后端框架，解决一切前后端Web开发问题
| 4.1.1 Flask入门 | 4.1.3 Flask表单 | 4.1.5 Flask常用扩展 |
| 4.1.2 Flask模板 | 4.1.4Flask数据库 |
| 4.2.1 项目目录结构 | 4.2.3 用户资料管理 | 4.2.5 博客分页显示 |
| 4.2.2 用户注册认证 | 4.2.4 博客发表回复 | 4.2.6 生产环境部署 |
学成阶段五：掌握三大Python后端框架，解决一切前后端Web开发问题
学成阶段六：docker容器及服务发现
| 6.1.1 docker的概念、安装 | 6.1.4 容器端口映射 | 6.1.7 创建自己的镜像以及上传 |
| 6.1.2 镜像的下载、删除、管理 | 6.1.5 容器文件映射 | 6.1.8 docker compose |
| 6.1.3 容器启动、停止、删除、控制 | 6.1.6 Dockerfile | 6.1.9 docker在实际项目中的应用 |
| 6.2.1 服务发现基本概念 | 6.2.2 Kubernetes介绍 | 6.2.3 服务发现的应用 |
学成阶段七：掌握分布式多线程大型爬虫技术，能开发企业级爬虫程序
| 7.1.1 爬虫的定义 | 7.1.3 Http 协议 |
| 7.1.2 爬虫的作用 | 7.1.4 基本抓包工具(Fiddler)使用 |
| 7.2.1 urllib3、requests、lxml、bs4 模块大体作用讲解 | 7.2.4 使用 requests 模块获取 ajax 动态页面数据 |
| 7.2.2 使用 requests 模块 get 方式获取静态页面数据 | 7.2.5 使用 requests 模块模拟登录网站 |
| 7.2.3 使用 requests 模块 post 方式获取静态页面数据 | 7.2.6 使用 Tesseract 进行验证码识别 |
| 7.3.1 Scrapy 爬虫框架大体说明 | 7.3.4 Scrapy CrawlSpider 类 |
| 7.3.2 Scrapy spider 类 | 7.3.5 通过 Scrapy-Redis 实现分布式爬虫 |
| 7.3.3 Scrapy item 及 pipeline |
| 7.4.1 Selenium + PhantomJS 说明及简单实例 | 7.4.3 Selenium + PhantomJS 实现动态页面数据爬取 |
| 7.4.2 Selenium + PhantomJS 实现网站登录 |
| 7.5.1 分布式爬虫 + Elasticsearch 打造搜索引擎 |
学成阶段八：成为Python数据挖掘分析师，进入人工智能领域，成为IT市场前沿人才
| 8.1.1 Ipython入门 | 8.1.2 numpy导入 | 8.1.3 ndarray属性与基本操作 |
| 8.2.1 什么是Series | 8.2.2 什么是DataFrame | 8.2.3 DataFrame的数据丢失处理 |
| 8.3.1 pandas层次化索引 | 8.3.2 pandas 拼接操作 | 8.3.3 美国各州人口数据分析 |
| 8.4.1 pandas数据处理 | 8.4.2 pandas绘图函数 |
| 8.5.1 scipy安装 | 8.5.3 scipy 高数积分 |
| 8.5.2 scipy实现登月图片消噪 | 8.5.4 scipy图像处理ndimage |
| 8.6.1 图像的灰度化处理 | 8.6.3 matplotlib风格和样式 |
| 8.6.2 matplotlib基础知识 | 8.6.4 matplotlib四图 |
| 8.7.1 pandas读取数据 | 8.7.3学生使用pandas练习数据处理 |
| 8.7.2 pandas 透视表和交叉表 |
| 8.8.1 KNN算法原理 | 8.8.3 KNN回归案例 |
| 8.8.2 KNN入门案例 | 8.8.4 KNN分类案例 |
| 8.9.1 导数回顾 | 8.9.3 实例糖尿病的线性回归 | 8.9.5 岭回归与Lasso回归 |
| 8.9.2 线性回归原理 | 8.9.4 矩阵的回顾 | 8.9.6 逻辑斯蒂回归算法 |
| 8.10.1 决策树原理 | 8.10.3 贝叶斯原理 |
| 8.10.2 决策树实例 | 8.10.4 贝叶斯实例 |
| 8.11.1 SVM原理 | 8.11.3 K-Means算法原理 |
| 8.11.2 SVM 实例 | 8.11.4 K-Means算法实际应用案例 |
| 8.12.1 美国各州人口数据分析 | 8.12.2 美国大选候选人政治献金解密 | 8.12.3 天气数据分析与可视化 |
| 8.13.1 人脸识别 | 8.13.3 预测年收入 | 8.13.5 使用聚类手写数字识别 |
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