Python数据分析实战课程 机器学习视频教程 Numpy/Pandas/Matplotlib技术讲

我家住进了燕子

Python机器学习视频教程，时候有一定Python基础的学员学习，难得的机器学习视频教程
/ w8 m5 \" d4 G7 N, L课程目录
7 R% L! Q. h: m5 Z
课时01.课程介绍（主题与大纲）.flv
4 u* q! N$ j) ]" _课时02.机器学习概述.flv
课时03.使用Anaconda安装python环境.flv
/ {. M; d& X0 L' v1 s) k+ |" e1 t课时04.课程数据，代码，PPT（在参考资料界面）.swf
4 {' O6 ?- R( |  v9 c$ F课时05.科学计算库Numpy.flv
课时06.Numpy基础结构.flv
课时07.Numpy矩阵基础.flv_d.flv
% ~, ~5 Q5 H) j+ O% \) c' T课时08.Numpy常用函数.flv_d.flv
课时09.矩阵常用操作.flv_d.flv
8 w$ r0 b, q; b课时10.不同复制操作对比.flv_d.flv
+ v" B) @9 y+ Y* o7 k
8 O& E2 l2 s% ~* i8 b& a课时11.Pandas数据读取.flv
4 N5 t3 e; U6 m4 \# F! x& M课时12.Pandas索引与计算.flv_d.flv
课时13.Pandas数据预处理实例.flv_d.flv
" @7 k: x. c% G& h* j& \课时14.Pandas常用预处理方法.flv_d.flv
课时15.Pandas自定义函数.flv_d.flv
) F8 A0 _" M7 `7 J$ i课时16.Series结构.flv_d.flv
- x4 f/ T, B* x3 j3 ?$ G
课时17.折线图绘制.flv
* L1 o/ W- o3 g+ o课时18.子图操作.flv_d.flv
课时19.条形图与散点图.flv_d.flv
课时20.柱形图与盒图.flv_d.flv
+ b, P3 K# Q1 Y' q: V; X0 W课时21.细节设置.flv_d.flv
( y( u8 s1 s& T
1 M* P. y- ]( M! S  i* w: q, \课时22.Seaborn简介.flv
9 D2 s  B/ f. t9 Q- t课时23.整体布局风格设置.flv_d.flv
课时24.风格细节设置.flv_d.flv
课时25.调色板.flv_d.flv
课时26.调色板.flv_d.flv
课时27.调色板颜色设置.flv_d.flv
课时28.单变量分析绘图.flv_d.flv
) l1 ]7 z5 P* X, h课时29.回归分析绘图.flv_d.flv
课时30.多变量分析绘图.flv_d.flv
课时31.分类属性绘图.flv_d.flv
. D# C+ R0 {6 D课时32.Facetgrid使用方法.flv_d.flv
课时33.Facetgrid绘制多变量.flv_d.flv
% [$ n  N1 B5 }$ K( L) Y* \
课时34.热度图绘制.flv_d.flv
' s% j, q+ y) c/ S6 h. P. Z课时35.回归算法综述.flv_d.flv
4 F, o) R) c9 R- @& y6 |0 g7 ?. Z课时36.回归误差原理推导.flv_d.flv
; S2 W; e0 c' [7 U* p& t" N* j课时37.回归算法如何得出最优解.flv_d.flv
课时38.基于公式推导完成简易线性回归.flv_d.flv
. ?' f5 G, ^) P2 }* ^7 Z课时39.逻辑回归与梯度下降.flv_d.flv

% F2 G0 h- ]# K, X  c课时40.使用梯度下降求解回归问题.flv_d.flv
/ m4 \/ B6 {9 @) e课时41.决策树算法综述.flv_d.flv
课时42.决策树熵原理.flv_d.flv
* E, p. }9 j; t1 X' o课时43.决策树构造实例.flv_d.flv
课时44.信息增益原理.flv_d.flv
课时45.信息增益率的作用.flv_d.flv
% w9 C& l3 u& j) F! t课时46.决策树剪枝策略.flv_d.flv
课时47.随机森林模型.flv_d.flv

课时48.决策树参数详解.flv_d.flv
课时49.贝叶斯算法概述.flv_d.flv
课时50.贝叶斯推导实例.flv_d.flv
; f4 s5 z" a8 W6 L6 O8 @课时51.贝叶斯拼写纠错实例.flv_d.flv
课时52.垃圾邮件过滤实例.flv_d.flv
8 G5 S; p2 N$ C0 Z. Y6 \
5 V# E, i$ q; K$ @, m7 I课时53.贝叶斯实现拼写检查器.flv_d.flv
: r- T; X5 \/ E7 z课时54.支持向量机要解决的问题.flv_d.flv
+ d$ @+ f: p9 P4 e- {3 g! Y* R$ i课时55.支持向量机目标函数.flv_d.flv
课时56.支持向量机目标函数求解.flv_d.flv
  ~* `8 t5 B$ h( T课时57.支持向量机求解实例.flv_d.flv
课时58.支持向量机软间隔问题.flv_d.flv
课时59.支持向量核变换.flv_d.flv
) {' ]7 A, K; j. K- Q
课时60.SMO算法求解支持向量机.flv_d.flv
# C& F# [1 {1 W/ t5 V6 L. V, f8 M课时61.初识神经网络.flv_d.flv
3 O' i, ?0 O7 J课时62.计算机视觉所面临的挑战.flv_d.flv
课时63.K近邻尝试图像分类.flv_d.flv
% ~# L$ e% n$ t- H课时64.超参数的作用.flv_d.flv
$ y0 B/ c; T# y& n: f3 E! X/ H课时65.线性分类原理.flv_d.flv
5 T8 d4 C( M$ `0 o7 s' q2 Z课时66.神经网络-损失函数.flv_d.flv
课时67.神经网络-正则化惩罚项.flv_d.flv
课时68.神经网络-softmax分类器.flv_d.flv
' Z: t! y- l3 n7 v5 E. E5 s课时69.神经网络-最优化形象解读.flv_d.flv
课时70.神经网络-梯度下降细节问题.flv_d.flv
+ V8 Q$ o9 S) q% K, n: N课时71.神经网络-反向传播.flv_d.flv
6 _; \) B9 \6 J) e! l3 u( L7 |. Q/ \课时72.神经网络架构.flv_d.flv
课时73.神经网络实例演示.flv_d.flv
8 f8 s5 q( J% j3 k/ C+ P  H$ t' G课时74.神经网络过拟合解决方案.flv_d.flv

$ u- g+ ]' x$ T课时75.感受神经网络的强大.flv_d.flv
% Y8 O. h+ D9 ?! S" m* S课时76.集成算法思想.flv_d.flv
课时77.xgboost基本原理.flv_d.flv
课时78.xgboost目标函数推导.flv_d.flv
5 D+ L) \7 ?6 K' C1 J# t课时79.xgboost求解实例.flv_d.flv
* D: o6 H3 v) y4 j课时80.xgboost安装.flv_d.flv
课时81.xgboost实战演示.flv_d.flv
; L# k" u- F' u. O6 q9 N+ p0 b
( A' G8 M1 x$ j; C* N8 |. B课时82.Adaboost算法概述.flv_d.flv
( u* x. e) f' `课时83.自然语言处理与深度学习加微信ff1318860.flv_d.flv
课时84.语言模型.flv_d.flv
7 _1 }1 n( J9 B8 j. g2 J课时85.-N-gram模型.flv_d.flv
课时86.词向量.flv_d.flv
课时87.神经网络模型.flv_d.flv
, ]6 a7 d1 j5 N5 i; i课时88.Hierarchical.Softmax.flv_d.flv
课时89.CBOW模型实例.flv_d.flv
5 T9 @' N+ v7 f3 P1 v+ M课时90.CBOW求解目标.flv_d.flv
课时91.梯度上升求解.flv_d.flv
0 J) x# Q% G8 w$ v! }
# h9 K, D2 ~* ^: I5 b6 n1 z% d课时92.负采样模型.flv_d.flv
6 N( ?+ z! Y4 [9 q$ S课时93.无监督聚类问题.flv_d.flv
* \6 H4 a9 k3 F3 ]课时94.聚类结果与离群点分析.flv_d.flv
' M( A) x( V$ x) m1 \课时95.K-means聚类案例对NBA球员进行评估.flv_d.flv
& Z3 L" K, i+ y% l2 n2 h% F; Y6 x课时96.使用Kmeans进行图像压缩.flv_d.flv
9 i5 `* b! g8 }5 g' A7 [9 Y+ U% M课时97.K近邻算法原理.flv_d.flv

课时100.PCA实例.flv_d.flv
课时101.SVD奇异值分解原理.flv_d.flv
" F9 k# o% J- s& j) t  a课时98.K近邻算法代码实现.flv_d.flv
- k- U/ H: N( N# n/ n. ?1 D1 i) H4 Q课时99.PCA基本原理.flv_d.flv
6 {& `& h+ ~& G2 t2 G# ?/ j* X
; F9 q" u' M3 o, c  h. Y课时102.SVD推荐系统应用实例.flv_d.flv
课时103.使用python库分析汽车油耗效率.flv
课时104.使用scikit-learn库建立回归模型.flv_d.flv
3 T1 g! Z7 ?# M: U2 s课时105.使用逻辑回归改进模型效果.flv_d.flv
课时106..模型效果衡量标准.flv_d.flv
课时107.ROC指标与测试集的价值.flv_d.flv
3 a- }7 J) G; x课时108.交叉验证.flv_d.flv
9 {4 c: E1 a3 g
/ z" Y) V; w& i  d, m课时109.多类别问题.flv_d.flv
' ~* ]6 k* ^  p' E: o$ g课时110.Kobe.Bryan生涯数据读取与简介.flv
课时111.特征数据可视化展示.flv_d.flv
# l' ~% G5 H( N1 `4 L' W课时112.数据预处理.flv_d.flv

! W4 u+ i3 S) D1 }- D课时113.使用Scikit-learn建立模型.flv_d.flv
课时114.船员数据分析.flv
' W: D4 G9 U; F5 p5 f& k  [/ P5 P课时115.数据预处理.flv_d.flv
课时116.使用回归算法进行预测.flv_d.flv
课时117.使用随机森林改进模型.flv_d.flv
$ `/ _$ h" M8 h; ]3 o7 `
6 Q& b- v2 C4 j$ l9 X课时118.随机森林特征重要性分析.flv_d.flv
8 l8 P2 ?7 ?3 k  `/ ~% P课时119.案例背景和目标.flv_d.flv
, `8 r' n4 P! E( K" n( ]% |课时120.样本不均衡解决方案.flv_d.flv
# M) a( e5 N5 ]) e, p( \9 I课时121.下采样策略.flv_d.flv
课时122.交叉验证.flv_d.flv
课时123.模型评估方法.flv_d.flv
课时124.正则化惩罚.flv_d.flv
课时125.逻辑回归模型.flv_d.flv
课时126.混淆矩阵.flv_d.flv
$ f2 W6 ~! h9 \, k8 g. O" h8 V课时127.逻辑回归阈值对结果的影响.flv_d.flv
- j, l0 [6 f% q! `
8 I: K! \7 v* X$ H' I7 z! i6 q2 v课时128.SMOTE样本生成策略.flv_d.flv
- G3 D$ U: f( K; T7 ]课时129.文本分析与关键词提取.flv_d.flv
课时130.相似度计算.flv_d.flv
( _- f) }" V) g: w3 x课时131.新闻数据与任务简介.flv_d.flv
课时132.TF-IDF关键词提取.flv_d.flv
课时133.LDA建模.flv_d.flv
( M# D4 i0 I( u! {1 Y/ U( O. j2 w
" T7 J3 T/ m% t7 j6 k* Q! x2 H课时134.基于贝叶斯算法进行新闻分类.flv_d.flv
; S8 j4 v3 d/ W  p0 n( ~3 k课时135.章节简介.flv
课时136.Pandas生成时间序列.flv_d.flv
; E9 b4 I9 m( b2 ^课时137.Pandas数据重采样.flv_d.flv
! r3 \- b- z6 K& t8 \' W# P  R课时138.Pandas滑动窗口.flv_d.flv
课时139.数据平稳性与差分法.flv_d.flv
* T! [% V& ]3 V/ V课时140.ARIMA模型.flv_d.flv
课时141.相关函数评估方法.flv_d.flv
4 V+ _, T+ E8 S课时142.建立ARIMA模型.flv_d.flv
1 i. t% [- Q7 B+ {& V课时143.参数选择.flv_d.flv
9 @! z8 m6 \4 S4 B, a1 u: X2 D课时144.股票预测案例.flv_d.flv
课时145.使用tsfresh库进行分类任务.flv_d.flv

课时146.维基百科词条EDA.flv_d.flv
: U. N+ E# d8 o# b课时147.使用Gensim库构造词向量.flv_d.flv
' }: H9 S5 N6 _# p3 @课时148.维基百科中文数据处理.flv_d.flv
课时149.Gensim构造word2vec模型.flv_d.flv
( e; h& A$ S( O' T
课时150.测试模型相似度结果.flv_d.flv
课时151.数据清洗过滤无用特征.flv_d.flv
课时152.数据预处理.flv_d.flv
. D1 M! S0 j( {课时153.获得最大利润的条件与做法.flv_d.flv

课时154.预测结果并解决样本不均衡问题.flv_d.flv
/ m$ i. F1 A! G4 G/ F$ n课时155.数据背景介绍.flv_d.flv
/ [. x1 H4 U* K7 T( w- [课时156.数据预处理.flv_d.flv
4 I% ^6 Y" ~( Z# |& D9 E( I" W课时157.尝试多种分类器效果.flv_d.flv
课时158.结果衡量指标的意义.flv_d.flv
9 P* i4 f* n( z2 _: U# M: I
# z- y0 t( g! o3 _课时159.应用阈值得出结果.flv_d.flv
9 W# M8 t, t( I- d/ p1 n4 W/ ~课时160.内容简介.flv_d.flv
课时161.数据背景介绍.flv
课时162.数据读取与预处理.flv_d.flv
4 I. Q  L; r. p. a& `5 y$ g8 w课时163.数据切分模块.flv_d.flv
课时164.缺失值可视化分析.flv_d.flv
; q; S5 `% Q) {6 {课时165.特征可视化展示.flv_d.flv
$ g3 O2 `4 K1 Q/ p! ^课时166.多特征之间关系分析.flv_d.flv
课时167.报表可视化分析.flv_d.flv
: V( R  T" {( B9 U+ i
) H; a4 Y/ Z* h3 T) }) C. \课时168.红牌和肤色的关系.flv_d.flv
- D( K- a( K# g% M9 x课时169.数据背景简介.flv_d.flv
课时170.数据切片分析.flv_d.flv
" f9 x! N- r, h课时171.单变量分析.flv_d.flv
课时172.峰度与偏度.flv_d.flv
课时173.数据对数变换.flv_d.flv
课时174.数据分析维度.flv_d.flv
' s6 m* j1 D3 }
, j% D: E9 c/ l3 R# _' l课时175.变量关系可视化展示.flv_d.flv
课时176.建立特征工程.flv_d.flv
/ G. v2 Q+ R) q# T$ V3 a1 B  @) Z- P课时177.特征数据预处理.flv_d.flv
' X( K+ v7 {/ Z8 [课时178.应用聚类算法得出异常IP点.flv_d.flv
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王建喜

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汉唐墨客

应用聚类算法得出异常IP点

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