python数据分析与机器学习实战2017年7月,IT资源网

admin · 发表于 2022-5-28 20:43:53

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Python数据分析与机器学习实战2017年7月新课  课程总时长：11小时12分钟适用人群
数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。
课程概述
课程概述：
使用数据领域最主流语言Python及其分析与建模库作为核心武器。对于机器学习经典算法给出完整的原理推导并基于实例进行讲解，基于案例演示如何应用机器学习算法解决实际问题。

课程特色：
1.       通俗易懂，快速入门
对机器学习经典算法结合数学推导进行形象解释，实例演示。
2.       Python主导，实用高效
使用数据领域最主流语言Python及其分析与建模库作为课程核心工具。
3.       案例为师，实战护航
基于真实数据集，从零开始结合Python工具与机器学习算法完成整个案例实战。
4.       持续更新，一劳永逸
Python数据分析与机器学习课程会支持更新下去，逐步加入更多算法与案例。

课程学习路线图：

目录
章节1: Python科学计算库-Numpy
      课时1课程介绍（主题与大纲）  10:46
      课时2机器学习概述  10:04
      课时3使用Anaconda安装python环境（Python新手先看这个）  13:10
      课时4课程数据，代码，PPT（在参考资料界面）
      课时5科学计算库Numpy  10:32
      课时6Numpy基础结构  10:41
      课时7Numpy矩阵基础  05:55
      课时8Numpy常用函数  12:02
      课时9矩阵常用操作  10:18
      课时10不同复制操作对比  10:49
章节2: python数据分析处理库-Pandas
      课时11Pandas数据读取  11:50
      课时12Pandas索引与计算  10:26
      课时13Pandas数据预处理实例  13:01
      课时14Pandas常用预处理方法  11:11
      课时15Pandas自定义函数  07:44
      课时16Series结构  12:29

章节3: Python数据可视化库-Matplotlib
      课时17折线图绘制  08:25
      课时18子图操作  14:05
      课时19条形图与散点图  10:12
      课时20柱形图与盒图  10:17
      课时21细节设置  06:13
章节4: Python可视化库Seaborn
      课时22Seaborn简介  02:44
      课时23整体布局风格设置  07:48
      课时24风格细节设置  06:50
      课时25调色板  10:40
      课时26调色板颜色设置  08:18
      课时27单变量分析绘图  09:38
      课时28回归分析绘图  08:53
      课时29多变量分析绘图  10:36
      课时30分类属性绘图  09:40
      课时31Facetgrid使用方法  08:50
      课时32Facetgrid绘制多变量  08:30
      课时33热度图绘制  14:19

章节5: 回归算法
      课时34回归算法综述  09:42
      课时35回归误差原理推导  13:01
      课时36回归算法如何得出最优解  12:05
      课时37基于公式推导完成简易线性回归  08:40
      课时38逻辑回归与梯度下降  16:59
      课时39使用梯度下降求解回归问题  15:13

章节6: 决策树
      课时40决策树算法综述  09:40
      课时41决策树熵原理  13:20
      课时42决策树构造实例  11:00
      课时43信息增益原理  05:27
      课时44信息增益率的作用  16:39
      课时45决策树剪枝策略  12:08
      课时46随机森林模型  09:15
      课时47决策树参数详解  17:49

章节7: 贝叶斯算法
      课时48贝叶斯算法概述  06:58
      课时49贝叶斯推导实例  07:38
      课时50贝叶斯拼写纠错实例  11:46
      课时51垃圾邮件过滤实例  14:10
      课时52贝叶斯实现拼写检查器  12:21
章节8: 支持向量机
      课时53支持向量机要解决的问题  12:01
      课时54支持向量机目标函数  10:01
      课时55支持向量机目标函数求解  10:05
      课时56支持向量机求解实例  14:18
      课时57支持向量机软间隔问题  06:55
      课时58支持向量核变换  10:17
      课时59SMO算法求解支持向量机  29:29
章节9: 神经网络
      课时60初识神经网络  11:28
      课时61计算机视觉所面临的挑战  09:40
      课时62K近邻尝试图像分类  10:01
      课时63超参数的作用  10:31
      课时64线性分类原理  09:35
      课时65神经网络-损失函数  09:18
      课时66神经网络-正则化惩罚项  07:19
      课时67神经网络-softmax分类器  13:39
      课时68神经网络-最优化形象解读  06:47
      课时69神经网络-梯度下降细节问题  11:49
      课时70神经网络-反向传播  15:17
      课时71神经网络架构  10:11
      课时72神经网络实例演示  10:39
      课时73神经网络过拟合解决方案  15:54
      课时74感受神经网络的强大  11:30

章节10: Xgboost集成算法
      课时75集成算法思想  05:35
      课时76xgboost基本原理  11:07
      课时77xgboost目标函数推导  12:18
      课时78xgboost求解实例  11:29
      课时79xgboost安装  03:32
      课时80xgboost实战演示  14:44
      课时81Adaboost算法概述  13:01

章节11: 自然语言处理词向量模型-Word2Vec
      课时82自然语言处理与深度学习  11:58
      课时83语言模型  06:16
      课时84-N-gram模型  08:32
      课时85词向量  09:28
      课时86神经网络模型  10:03
      课时87Hierarchical Softmax  10:01
      课时88CBOW模型实例  11:21
      课时89CBOW求解目标  05:39
      课时90梯度上升求解  10:11
      课时91负采样模型  07:15

章节12: K近邻与聚类
      课时92无监督聚类问题  16:04
      课时93聚类结果与离群点分析  12:55
      课时94K-means聚类案例对NBA球员进行评估  14:23
      课时95使用Kmeans进行图像压缩  07:58
      课时96K近邻算法原理  12:34
      课时97K近邻算法代码实现  18:44

章节13: PCA降维与SVD矩阵分解
      课时98PCA基本原理  10:48
      课时99PCA实例  08:34
      课时100SVD奇异值分解原理  10:08
      课时101SVD推荐系统应用实例  13:31

章节14: scikit-learn模型建立与评估
      课时102使用python库分析汽车油耗效率  15:09
      课时103使用scikit-learn库建立回归模型  14:02
      课时104使用逻辑回归改进模型效果  13:12
      课时105 模型效果衡量标准  20:09
      课时106ROC指标与测试集的价值  14:31
      课时107交叉验证  15:15
      课时108多类别问题  15:52
章节15: Python库分析科比生涯数据
      课时109Kobe Bryan生涯数据读取与简介  07:45
      课时110特征数据可视化展示  11:41
      课时111数据预处理  12:32
      课时112使用Scikit-learn建立模型  10:12

章节16: 机器学习项目实战-泰坦尼克获救预测
      课时113船员数据分析  11:02
      课时114数据预处理  11:39
      课时115使用回归算法进行预测  12:13
      课时116使用随机森林改进模型  13:25
      课时117随机森林特征重要性分析  15:55

章节17: 机器学习项目实战-交易数据异常检测
      课时118案例背景和目标  08:32
      课时119样本不均衡解决方案  10:18
      课时120下采样策略  06:36
      课时121交叉验证  13:03
      课时122模型评估方法  13:06
      课时123正则化惩罚  08:09
      课时124逻辑回归模型  07:37
      课时125混淆矩阵  08:53
      课时126逻辑回归阈值对结果的影响  10:01
      课时127SMOTE样本生成策略  15:51

章节18: Python文本数据分析：新闻分类任务
      课时128文本分析与关键词提取  12:11
      课时129相似度计算  11:44
      课时130新闻数据与任务简介  10:20
      课时131TF-IDF关键词提取  13:28
      课时132LDA建模  09:10
      课时133基于贝叶斯算法进行新闻分类  14:53
章节19: Python时间序列分析
      课时134章节简介  01:03
      课时135Pandas生成时间序列  11:28
      课时136Pandas数据重采样  09:22
      课时137Pandas滑动窗口  07:47
      课时138数据平稳性与差分法  11:10
      课时139ARIMA模型  10:34
      课时140相关函数评估方法  10:46
      课时141建立ARIMA模型  07:48
      课时142参数选择  12:40
      课时143股票预测案例  09:57
      课时144使用tsfresh库进行分类任务  12:04
      课时145维基百科词条EDA  14:30
章节20: 使用Gensim库构造中文维基百度数据词向量模型
      课时146使用Gensim库构造词向量  06:22
      课时147维基百科中文数据处理  10:27
      课时148Gensim构造word2vec模型  08:52
      课时149测试模型相似度结果  07:42

章节21: 机器学习项目实战-贷款申请最大化利润
      课时150数据清洗过滤无用特征  12:08
      课时151数据预处理  10:12
      课时152获得最大利润的条件与做法  13:26
      课时153预测结果并解决样本不均衡问题  12:47

章节22: 机器学习项目实战-用户流失预警
      课时154数据背景介绍  06:35
      课时155数据预处理  10:05
      课时156尝试多种分类器效果  08:32
      课时157结果衡量指标的意义  19:50
      课时158应用阈值得出结果  06:26

章节23: 探索性数据分析-足球赛事数据集
      课时159内容简介  02:13
      课时160数据背景介绍  10:30
      课时161数据读取与预处理  13:09
      课时162数据切分模块  14:42
      课时163缺失值可视化分析  13:27
      课时164特征可视化展示  12:23
      课时165多特征之间关系分析  11:21
      课时166报表可视化分析  10:38
      课时167红牌和肤色的关系  17:16

章节24: 探索性数据分析-农粮组织数据集
      课时168数据背景简介  11:05
      课时169数据切片分析  17:26
      课时170单变量分析  15:21
      课时171峰度与偏度  11:37
      课时172数据对数变换  09:43
      课时173数据分析维度  06:55
      课时174变量关系可视化展示  12:22
章节25: 机器学习项目实战-HTTP日志聚类分析
      课时175建立特征工程  17:25
      课时176特征数据预处理  10:34
      课时177应用聚类算法得出异常IP点  17:59


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