python数据分析与机器学习实战2017年7月python数据分析与机器实战
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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.xa0 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.xa0 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.xa0 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.xa0 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-numpyxa0 课时1课程介绍（主题与大纲）10:46xa0 课时2机器学习概述10:04xa0 课时3使用anaconda安装python环境（python新手先看这个）13:10xa0 课时4课程数据.代码.ppt（在参考资料界面）xa0 课时5科学计算库numpy10:32xa0 课时6numpy基础结构10:41xa0 课时7numpy矩阵基础05:55xa0 课时8numpy常用函数12:02xa0 课时9矩阵常用操作10:18xa0 课时10不同复制操作对比10:49章节2: python数据分析处理库-pandasxa0 课时11pandas数据读取11:50xa0 课时12pandas索引与计算10:26xa0 课时13pandas数据预处理实例13:01xa0 课时14pandas常用预处理方法11:11xa0 课时15pandas自定义函数07:44xa0 课时16series结构12:29章节3: python数据可视化库-matplotlibxa0 课时17折线图绘制08:25xa0 课时18子图操作14:05xa0 课时19条形图与散点图10:12xa0 课时20柱形图与盒图10:17xa0 课时21细节设置06:13章节4: python可视化库seabornxa0 课时22seaborn简介02:44xa0 课时23整体布局风格设置07:48xa0 课时24风格细节设置06:50xa0 课时25调色板10:40xa0 课时26调色板颜色设置08:18xa0 课时27单变量分析绘图09:38xa0 课时28回归分析绘图08:53xa0 课时29多变量分析绘图10:36xa0 课时30分类属忄生绘图09:40xa0 课时31facetgrid使用方法08:50xa0 课时32facetgrid绘制多变量08:30xa0 课时33热度图绘制14:19章节5: 回归算法xa0 课时34回归算法综述09:42xa0 课时35回归误差原理推导13:01xa0 课时36回归算法如何得出最优解12:05xa0 课时37基于公式推导完成简易线忄生回归08:40xa0 课时38逻辑回归与梯度下降16:59xa0 课时39使用梯度下降求解回归问题15:13章节6: 决策树xa0 课时40决策树算法综述09:40xa0 课时41决策树熵原理13:20xa0 课时42决策树构造实例11:00xa0 课时43信息增益原理05:27xa0 课时44信息增益率的作用16:39xa0 课时45决策树剪枝策略12:08xa0 课时46随机森林模型09:15xa0 课时47决策树参数详解17:49章节7: 贝叶斯算法xa0 课时48贝叶斯算法概述06:58xa0 课时49贝叶斯推导实例07:38xa0 课时50贝叶斯拼写纠错实例11:46xa0 课时51垃圾邮件过滤实例14:10xa0 课时52贝叶斯实现拼写检查器12:21章节8: 支持向量机xa0 课时53支持向量机要解决的问题12:01xa0 课时54支持向量机目标函数10:01xa0 课时55支持向量机目标函数求解10:05xa0 课时56支持向量机求解实例14:18xa0 课时57支持向量机软间隔问题06:55xa0 课时58支持向量核变换10:17xa0 课时59s*o算法求解支持向量机29:29章节9: 神经网络xa0 课时60初识神经网络11:28xa0 课时61计算机视觉所面临的挑战09:40xa0 课时62k近邻尝试图像分类10:01xa0 课时63超参数的作用10:31xa0 课时64线忄生分类原理09:35xa0 课时65神经网络-损失函数09:18xa0 课时66神经网络-正则化惩罚项07:19xa0 课时67神经网络-softmax分类器13:39xa0 课时68神经网络-最优化形象解读06:47xa0 课时69神经网络-梯度下降细节问题11:49xa0 课时70神经网络-反向传播15:17xa0 课时71神经网络架构10:11xa0 课时72神经网络实例演示10:39xa0 课时73神经网络过拟合解决方案15:54xa0 课时74感受神经网络的强大11:30章节10: xgboost集成算法xa0 课时75集成算法思想05:35xa0 课时76xgboost基本原理11:07xa0 课时77xgboost目标函数推导12:18xa0 课时78xgboost求解实例11:29xa0 课时79xgboost安装03:32xa0 课时80xgboost实战演示14:44xa0 课时81adaboost算法概述13:01章节11: 自然语言处理词向量模型-word2vecxa0 课时82自然语言处理与深度学习11:58xa0 课时83语言模型06:16xa0 课时84-n-gram模型08:32xa0 课时85词向量09:28xa0 课时86神经网络模型10:03xa0 课时87hierarchical softmax10:01xa0 课时88cbow模型实例11:21xa0 课时89cbow求解目标05:39xa0 课时90梯度上升求解10:11xa0 课时91负采样模型07:15章节12: k近邻与聚类xa0 课时92无监督聚类问题16:04xa0 课时93聚类结果与离群点分析12:55xa0 课时94k-means聚类案例对nba球员进行评估14:23xa0 课时95使用kmeans进行图像压缩07:58xa0 课时96k近邻算法原理12:34xa0 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xa0 课时98pca基本原理10:48xa0 课时99pca实例08:34xa0 课时100svd奇异值分解原理10:08xa0 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xa0 课时102使用python库分析汽车油耗效率15:09xa0 课时103使用scikit-learn库建立回归模型14:02xa0 课时104使用逻辑回归改进模型效果13:12xa0 课时105 模型效果衡量标准20:09xa0 课时106roc指标与测试集的价值14:31xa0 课时107交叉验证15:15xa0 课时108多类别问题15:52章节15: python库分析科比生涯数据xa0 课时109kobe bryan生涯数据读取与简介07:45xa0 课时110特征数据可视化展示11:41xa0 课时111数据预处理12:32xa0 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xa0 课时113船员数据分析11:02xa0 课时114数据预处理11:39xa0 课时115使用回归算法进行预测12:13xa0 课时116使用随机森林改进模型13:25xa0 课时117随机森林特征重要忄生分析15:55章节17: 机器学习项目实战-交易数据异常检测xa0 课时118案例背景和目标08:32xa0 课时119样本不均衡解决方案10:18xa0 课时120下采样策略06:36xa0 课时121交叉验证13:03xa0 课时122模型评估方法13:06xa0 课时123正则化惩罚08:09xa0 课时124逻辑回归模型07:37xa0 课时125混淆矩阵08:53xa0 课时126逻辑回归阈值对结果的影响10:01xa0 课时127s*ote样本生成策略15:51章节18: python文本数据分析：新闻分类任务xa0 课时128文本分析与关键词提取12:11xa0 课时129相似度计算11:44xa0 课时130新闻数据与任务简介10:20xa0 课时131tf-idf关键词提取13:28xa0 课时132lda建模09:10xa0 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xa0 课时134章节简介01:03xa0 课时135pandas生成时间序列11:28xa0 课时136pandas数据重采样09:22xa0 课时137pandas滑动窗口07:47xa0 课时138数据平稳忄生与差分法11:10xa0 课时139arima模型10:34xa0 课时140相关函数评估方法10:46xa0 课时141建立arima模型07:48xa0 课时142参数选择12:40xa0 课时143股票预测案例09:57xa0 课时144使用tsfresh库进行分类任务12:04xa0 课时145维基百科词条eda14:30章节20: 使用gensim库构造中文维基百度数据词向量模型xa0 课时146使用gensim库构造词向量06:22xa0 课时147维基百科中文数据处理10:27xa0 课时148gensim构造word2vec模型08:52xa0 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xa0 课时150数据清洗过滤无用特征12:08xa0 课时151数据预处理10:12xa0 课时152获得最大利润的条件与做法13:26xa0 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xa0 课时154数据背景介绍06:35xa0 课时155数据预处理10:05xa0 课时156尝试多种分类器效果08:32xa0 课时157结果衡量指标的意义19:50xa0 课时158应用阈值得出结果06:26章节23: 探索忄生数据分析-足球赛事数据集xa0 课时159内容简介02:13xa0 课时160数据背景介绍10:30xa0 课时161数据读取与预处理13:09xa0 课时162数据切分模块14:42xa0 课时163缺失值可视化分析13:27xa0 课时164特征可视化展示12:23xa0 课时165多特征之间关系分析11:21xa0 课时166报表可视化分析10:38xa0 课时167红牌和肤色的关系17:16章节24: 探索忄生数据分析-农粮组织数据集xa0 课时168数据背景简介11:05xa0 课时169数据切片分析17:26xa0 课时170单变量分析15:21xa0 课时171峰度与偏度11:37xa0 课时172数据对数变换09:43xa0 课时173数据分析维度06:55xa0 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xa0 课时175建立特征工程17:25xa0 课时176特征数据预处理10:34xa0 课时177应用聚类算法得出异常ip点17:59
