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2017年最新机器学习入门与实战精品高清全套视频教程附讲义作业(anaconda2 4.3Pytyhon2.7 jupyter) 70课
6 l3 w& T! n$ s) o/ x课程介绍:
, P' l5 @1 T' [6 e- g0 T7 {" v( [' o7 ?& F8 t- K* f# N
从基本的软件安装到必备的Python扩展讲起，然后对机器学习算法一一讲解，同时配合编程实操的实现过程，适合零基础系统学习，配套资料包括讲义作业软件数据都有。/ d' M% e( y: B% K* B" V
/ E5 N0 I3 _8 s8 i
课程目录:' m& a2 E8 V- Y+ A
. A( R9 c/ k) S* W' l/ O& P H
第一章Numpy前导介绍0 ]! p# Z8 {/ @, \
1.1、Anconda安装
2 l% R0 g1 R) C- Y1 H1.2、JupyterNoteBook% a! |: N7 u: c, ~1 Z% Z
1.3、Numpy介绍+ndarry
9 h9 [( l7 D+ J1 v. _, z1.4、ndarry的shape属性巧算
0 i2 }6 Q: @, ^/ o3 u# b3 r1.5、ndarray的常见创建方式
3 n% B6 R( W1 K5 R D3 f) ?, C1.6、NumPy中的数据类型) ~3 D- J4 {/ Q7 E9 e8 D
1.7、NumPy数据类型27 U* G* u& X4 _2 k$ I' `; X3 |7 o, x
1.8、Numpy基本操作7 z% s; S0 d6 n1 \8 ^
1.9、索引和切片$ ?0 k; C7 n9 e- M
1.10、索引和切片（2）
! F- B0 C- G8 ?# H* T1.11、数组转制与轴兑换4 }" ]1 B* u1 X. F& n
1.12、通用函数
7 Q. ]/ o) W# h1.13、np.where函数- X6 b, N& |8 N
1.14、np.unique函数% c, n3 e6 T9 J! K
1.15、数组数据文件读取
; x: \ D; {: a2 f6 T& t9 p第二章Pandas前导课程
/ ?5 W! r8 ^9 a& A4 P2.1、Pandas介绍
5 B) C! L( R3 _* n5 W2.2、Series Q; a { ~/ x
2.3、索引对象0 ?& _. o+ U) {% h
2.4、DataFrame
+ s- D. J5 m; I, d5 A2 V2.5、Pandas常用操作（1）$ U( D# c8 Z: v8 ~
2.6、Pandas常用操作（2）
) }0 P' h1 h/ F/ T2.7、缺失值处理
( w0 M8 D7 f/ |7 T+ b, e/ p2.8、pandas制图
+ r$ m. g% ]) I1 G2.9、Matplotlib（1）
/ U; ~" }- E% K$ l: N9 Z2.10、Matplotlib（2）6 h- L% @( x: @' u
2.11、Matplotlib中文输出解决( { l5 I' t c" _/ d) _, U4 ?
第三章机器学习（一）: `7 h, V8 u4 G2 c( Y/ ?9 ?2 J: ?5 X
3.1、01机器学习定义及理性认识2 G$ e9 Z- k; j* e/ m& L) V
3.2、02机器学习商业应用场景、机器学习分类
3 J* f2 F5 ^# a2 a$ j7 j4 _8 z8 G/ f3.3、03机器学习开发流程
' e. e2 r, _! x( m3.4、04模型评估方法和部署, u' w1 C) l: Y& A" O- A3 E
3.5、05线性回归原理推倒过程! m) M! C" `4 ?+ z
3.6、06线性回归基础认识及原理讲解
Q3 N2 P- [3 T: ]1 J+ C3.7、07线性回归案例分析
6 |6 w& g5 k; k& T' Z0 U第四章机器学习（二）
; Y6 k% l8 R6 s' u* ] n4.1、01_线性回归案例1、正则项、梯度下降1 F1 o* }% e" c2 ?0 r& z4 M$ ^% }
4.2、02_梯度下降方法及回归案例分析 U9 @ t# h3 X0 X) I& ?3 N6 j
4.3、03_线性回归、lasso、ridge、ElasitcNet以及案例分析2 p+ a+ ?$ M' p: {. W
4.4、04_逻辑回归原理
3 m. W ~7 n7 l1 e* o" @4.5、05_逻辑回归及案例分析6 W) y0 x w( G" |
4.6、06_softmax回归及案例分析: p2 T/ X {; O/ J- m. X: y9 f! I
4.7、07_综合案例分析
0 W$ b2 L4 i8 }8 J/ H3 V L0 k第五章机器学习三-决策树: a3 h5 J& M/ N \
5.1、01决策树、属性分割、信息增益5 |6 P/ ?5 V" s8 i0 U2 r
5.2、02信息增益的计算、模型评估、ID3、C4.5、CART_! t( u. [: J n9 d5 z
5.3、03决策树案例分析1
8 p9 x; J" e2 X5.4、04决策树案例分析二、过拟合、剪枝分析
2 m0 b f# }: f i0 ?' w( l: t5.5、05bagging、随机森林、随机森林案例分析' l$ L) s/ X/ g5 V8 C. q3 j* O
5.6、06GBDT、Adaboost原理讲解9 w2 d) v6 R. g- J* G/ V
5.7、07Adaboost案例分析、综合案例分析( N7 `; ^8 X1 s) `' G9 c
第六章机器学习四-SVM支持向量机 U$ ?, b" p/ d3 |: }3 K( I
6.1、svm讲解
; Q9 L5 r+ H( x: V0 T6.2、核函数 h# E! l9 l& Z+ K9 F$ M- b8 a
6.3、代码讲解(一)
! D; l8 t. w$ D( z# g s* J- N1 J0 @6.4、代码讲解(二
4 ^9 D% a1 w& \' M6 H- N4 p4 [6.5、代码讲解(三)9 H4 |! s& [" l0 t, @8 r& g
6.6、代码讲解(四)
) h9 y" X# f3 k6 k1 f第七章机器学习五-聚类分析+贝叶斯
1 B; x) \+ g! K; i8 j7 R7.1、01-聚类的相似性度量（距离公式）
; H. R& V4 c* p7 z. S: X6 k$ e1 H1 g/ _, {7.2、02-聚类思想、kmeans聚类、kmeans聚类应用案例
$ q+ t o+ ]7 P) F J* B7.3、03-二分kmeans、kmeans++、kmeansII、canopy、mini-batchkm$ d: b. @0 r8 E( s- c+ C2 h
7.4、04-聚类算法的衡量指标及案例实现1 A! i% z& a, B# G$ w1 `
7.5、05-层次聚类及实现案例
# X" G( e, r8 c) d% T7.6、06-密度聚类0 \- b6 X; O! d/ u% k) x. k) U
7.7、07-密度聚类案例实现、谱聚类、谱聚类案例实现 u& i @& ?' T6 b
7.8、08-不同聚类效果对比实现、文本案例、图片案例
* p p Y: z: |7 _* o: }7.9、09-朴素贝叶斯原理、案例1、案例21 Z: n# N& {& v$ o, w5 f
7.10、10-贝叶斯网络
, b: Y0 M& T; B9 Q" z7.11、11-贝叶斯网络拓展$ ?* y6 }$ _0 t, y, y9 ~
第八章机器学习六-EM-HMM-LDA-ML4 K6 Z5 Q! Y: f9 N
8.1、01.EM算法讲解 Q3 s$ q3 M) X& {# a
8.2、02.HMM及中文分词
3 j( O; J1 e. o2 Q8.3、03.主题模型4 {6 I7 V! w$ u2 E4 `- A6 i
8.4、04.spark机器学习安装环境, A: k) G5 W3 I8 I- K
8.5、05.spark机器学习离线处理及训练和使用
. z2 Q3 K/ e( z0 M3 u8.6、06.机器学习实时新闻分类4 @5 u; Q6 K5 }1 b4 y( K- ]
% ~) L$ y9 ] B6 X7 F
* h5 o( N B' K9 k: H2 o! p ]6 Z8 o2 B# D9 e& d
* M5 ]! L4 X( [& A% _+ C
6 q& I! a* G6 F5 L2 n" ]
4 y' w$ A( F( N( U资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见
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发表于 2022-6-10 02:12:01
