达内Python人工智能培训课程大纲

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达内Python人工智能培训课程大纲

AI概要、Numpy、NumPy开发环境、数组对象、多维数组、Numpy内置数据类型、索引与切片、改变维度(视图变维、复制变维、就地变维、视图转置)、组合数组、分割数组(垂直、水平、深度)、ndarray对象的属性了解机器学习必备的数学知识、算法;掌握使用Python数据运算、分析、可视化的模块的使用。

结合项目和数据分析小游戏降低晦涩的知识时的枯燥性。 股票数分析项目功能包括:1、使用Numpy计算股票的算数平均价格2、计算股票的时间加权平均价格(TWAP)3、计算股票的价格范围、价格幅度4、计算股票的中位价格5、计算股票的价格波动率6、计算股票价格的平均真实波幅(ATR)7、绘制指数移动平均线(EMA)、绘制指数布林带(EBB)8、计算两只股票收益率的相关系数9、找到两支股票收益率的交叉点10、绘制经窗口函数平滑后的移动平均线11、绘制K线图、分时图数据可视化【】:缺省样式、设置线型、线宽和颜色、设置坐标范围、设置坐标轴刻度标签、将矩形坐标轴改成十字坐标轴、显示图例、绘制点、添加注释、图形对象、子坐标图、栅格布局、自由布局、刻度定位器、散点图、区域填充、柱状图、等高线图、热图、饼图、三维曲面图、三维线框图、动画、坐标线、对数坐标numpy的通用函数:读取csv文件,算数平均值,加权平均值,最大值、最小值和极差,中位数,标准差,星期数据,轴向扩展,卷积运算,线性模型(线性预测、线性拟合),多项式拟合、裁剪、压缩和累乘,相关性:方向、程度、样本、均值、离差、方差、标准差、协方差、相关性矩阵,符号数组,矢量化,数据平滑、统计学概念矩阵和通用函数:创建矩阵,通用函数,加法通用函数,除法和取余通用函数,实现位运算的通用函数、numpy的子模块:线性代数模块,快速傅立叶变换模块(fft),随机数模块(random):二项分布、超几何分布、标准正态分布numpy的通用函数:排序和查找,金融计算(终值fv,现值pv,净现值pv,内部收益率irr,每期支付金额pmt,计算率rate,分期数nper,),窗函数(Bartlett窗口、Blackman窗口、汉明窗口、Hanning窗口、Kaiser窗口),科学计算断言和单元测试:判等断言、基于unittest模块的单元测试、基于nose和装饰器的单元测试、基于文档字符串的单元测试。 基于pygal的数据可视化:掷骰子、世界人口、Python仓库、HackerNews基于scipy的科学计算:读写matlab数据文件、统计、信号处理、数学优化、积分、插值、多媒体。 基于pygame的游戏与人工智能:相关性、显示动画、pygame中使用matplotlib、访问屏幕像素、数据点聚类、OpenGL。