2017最新唐宇迪 Python数据分析与机器学习实战视频教程

华耀城宏远建筑机械批发

• 【课程介绍】 9 {- q2 s0 ], G6 y
  课程风格通俗易懂，真实案例实战。精心挑选真实的数据集为案例，通过python数据科学库numpy,pandas,matplot结合机器学习库scikit-learn完成一些列的机器学习案例。课程以实战为基础，所有课时都结合代码演示如何使用这些python库来完成一个真实的数据案例。算法与项目相结合，选择经典kaggle项目，从数据预处理开始一步步代码实战带大家快速入门机器学习。【课程目标】 8 ]( s+ a) k& u
  课程目标：零基础快速掌握python数据分析与机器学习算法实战，快速入门python最流行的数据分析库numpy,pandas,matplotlib。对于繁琐的机器学习算法，先从原理上进行推导，以算法流程为主结合实际案例完成算法代码,使用scikit-learn机器学习库完成快速建立模型，评估以及预测。结合经典kaggle案例，从数据预处理开始一步步完成整个项目，使大家对如何应用python库完成实际的项目有完整的经验与概念。
  . I% `8 e% |% x  w

3 \& m- |8 {( W) \3 ~目录' w7 ]7 M8 G. b& `* @/ I7 F, V; A- w0 Q3 g
章节1: Python科学计算库-Numpy4 f1 `# o! \; l# i  v7 r* L$ y* X5 P# T0 H* {8 W7 L
        课时1课程介绍（主题与大纲）  10:46  z  o3 m" G. m5 Y
7 n. k  g9 J6 |6 X* J        课时2机器学习概述  10:04
6 J8 a" n4 C; Y" f        课时3使用Anaconda安装python环境（Python新手先看这个）  13:10% e& d) I) t& `, z! }* R$ w. \4 s, D; y7 b' ~3 u9 [. x
        课时4课程数据，代码，PPT（在参考资料界面）' ?% E% L- U' Q  U8 L0 ^, C: G% d" G/ A8 f6 b, |9 W, t
: ?$ H2 p. N1 S& f4 M# K        课时5科学计算库Numpy  10:32* V. o3 ~, R% a- X
6 k* [  f0 p* s  c        课时6Numpy基础结构  10:41. g0 z8 E- S. {
        课时7Numpy矩阵基础  05:55; d' \2 d! I- J1 ~- Q0 c9 e
: n& p' [% ~# ?* }! `        课时8Numpy常用函数  12:02  {& q+ o: G+ w" j, ~) e  p
        课时9矩阵常用操作  10:18" v& o8 d9 y# R. ]1 G  j
- t  L6 V2 i2 K1 q- ^        课时10不同复制操作对比  10:49( \* a5 J+ H' l9 C) d
+ |3 ~$ [' i& I+ _+ N- ~8 Z( m9 e) a0 k1 Y- a% e" h/ h) g
; Z8 K$ x8 P3 E章节2: python数据分析处理库-Pandas+ P, h+ p% Y  k" ^: i
        课时11Pandas数据读取  11:50) D. O) L1 p8 h7 t' t4 Q/ W' l
: K$ e1 i, W+ O  R, p& X0 s        课时12Pandas索引与计算  10:26: O3 K  R5 M8 G: B1 b
        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: s- `  z6 k5 c& L6 P8 ]5 z  z8 {6 p! N9 K8 _% H
        课时16Series结构  12:29- r- p+ C9 u9 v& Q5 B6 Y$ K5 Q
1 `; P' B0 y0 I2 v; ^
章节3: Python数据可视化库-Matplotlib+ X% U) N, H! s" o, Y
0 c. n, {: F$ S" @9 ^7 n3 F5 n        课时17折线图绘制  08:25
; I& c( }: q% r2 T1 T% W7 V        课时18子图操作  14:05  [0 O" [# {& ?0 j( w" m+ M- t* c% t* H6 p! b8 ]- ^, d& @
        课时19条形图与散点图  10:12
        课时20柱形图与盒图  10:176 Z  w9 T, y/ _5 k. ?+ C1 c7 K# [9 N: ]
. u- B5 |; L* E% D        课时21细节设置  06:13# j# P. j3 s3 f) ]# f& S
, O3 L9 v9 W3 m+ c: [7 u. T) W
章节4: Python可视化库Seaborn6 g" T$ z( @; l* L7 A$ `/ @
        课时22Seaborn简介  02:44( s0 y" W/ R( o" k- y" b) U
        课时23整体布局风格设置  07:48
        课时24风格细节设置  06:504 D2 H+ g& h( S2 r  _
$ U7 b" Z* M; [/ V" r        课时25调色板  10:40) l. t4 P- R* g, ?1 M: o
2 q* |7 H0 p: u' A$ n1 e        课时26调色板颜色设置  08:182 K$ x3 O% U, ]# n4 d& D' s5 n' `) p2 I1 j6 I
        课时27单变量分析绘图  09:38% W  y# p) Y9 i. K) ~2 @9 P1 Z) c2 z% B  u% ], S
        课时28回归分析绘图  08:53
3 s3 A+ V% f. K$ m# I( w4 j        课时29多变量分析绘图  10:366 g9 A2 S; y3 d4 u( _8 M
        课时30分类属性绘图  09:40
. O2 M: t3 _- C: V" ?3 J6 e        课时31Facetgrid使用方法  08:50: V* K0 L% d3 C. i- U- t" c- I
  ?' |3 @% Z& }1 a' L6 Q1 [8 g        课时32Facetgrid绘制多变量  08:30; B3 D5 f: l! o  A. Q
        课时33热度图绘制  14:19' J9 d2 R; l  d* n0 t* @8 b3 ?$ v- {* t7 x! [8 a& p* q& i
+ F$ \, f6 N1 H
* U2 f/ u# L! h  H. O章节5: 回归算法$ s& @0 A0 C4 B  N; U( M: ^) C7 a8 R
+ `+ L8 Y9 M9 ?+ r+ H        课时34回归算法综述  09:429 f' ~9 S" ]. M2 T1 T9 u  b! ]  F! a0 L! e$ ]
" S# I2 _3 \' l        课时35回归误差原理推导  13:01" C7 x- M+ d  Q; |4 g
# g' W9 [9 K( a, Q        课时36回归算法如何得出最优解  12:05+ w: k+ C+ G; k! w  o( C" }$ T' J0 W, H- H# k2 E1 |
        课时37基于公式推导完成简易线性回归  08:40( Y* T+ @$ f8 |7 W5 Q3 o4 P, ]
        课时38逻辑回归与梯度下降  16:59' j! z* B5 a5 W. Q# a
& N- }: a9 _, t2 L' {; L        课时39使用梯度下降求解回归问题  15:132 c( V1 I8 C; ]6 h9 o
& h) L- c' ]8 `- c+ k1 d. t
) f' E4 k8 h  v  ?# e: a1 T章节6: 决策树. C2 q  |& Y/ u7 D) B# i) D! S6 I7 K8 I( g, E( K: l/ F
" I% |4 z. S) O# i9 `7 [0 Z2 A% t        课时40决策树算法综述  09:40  D: h6 A/ {4 g; ~7 Q
        课时41决策树熵原理  13:20( [* ~8 k" b; @& Y- _2 n' d
: I/ O4 k, a1 o6 g" a0 j        课时42决策树构造实例  11:00  ]8 q! x- W- X4 `' H/ l( C
) n5 }9 H$ A% B6 G$ C' L        课时43信息增益原理  05:27
        课时44信息增益率的作用  16:396 \  v. v' O3 `5 t8 N6 k( n
        课时45决策树剪枝策略  12:08. D. |3 R7 f0 t2 k2 l) `- A3 H2 A/ O
2 ~( R8 k* _1 M        课时46随机森林模型  09:15* ?1 ]& \4 L, A; Z
+ x; c% @8 C) F6 K& ]        课时47决策树参数详解  17:49
; \" I. ]; n8 N: w: c& D7 B& t2 w4 J! C7 o7 I7 O. Q
章节7: 贝叶斯算法
, ^  ?( I) p( ~1 l" ~5 H+ M        课时48贝叶斯算法概述  06:58) _1 Q( h" L8 D, s2 l/ x+ H
        课时49贝叶斯推导实例  07:382 k! E# H9 @4 {0 m5 ?4 H9 e. d* d7 X3 h
        课时50贝叶斯拼写纠错实例  11:466 H( J. e: b/ B3 q8 Z4 v1 C/ |9 M. ^7 M; k8 E
        课时51垃圾邮件过滤实例  14:10* T0 x% G% q' }- t  D- V: ]2 E) ^' K1 s) Q
        课时52贝叶斯实现拼写检查器  12:21$ v) v9 U! t( W; B) u( H" V
1 f% H/ }# Q" Z0 ?  Q. p& ?7 T# o* e8 f. ~" j9 ?7 s* i2 r' r- ~- F7 ]
1 a( u! E. H; Q1 [. W3 d& ~( y0 ]章节8: 支持向量机6 U4 c) \5 D  b( |' m" r3 D5 J# o8 G% @  q( o, p9 D
- o! _! I/ Y, f0 y0 q" w        课时53支持向量机要解决的问题  12:01. R) r2 ~6 T0 e9 d  @8 b
" {8 n1 n5 Y$ P6 p9 t        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, N/ F. h! Z, k* M1 c4 P$ v: H1 E4 L
4 k, N- g7 u" O* }! S* _( z* E        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  10:172 d: h! |/ q$ G
' ~: T& S9 s- P; {1 }- ^' w% E) |        课时59SMO算法求解支持向量机  29:29" k$ @3 H& a4 q6 B/ f
2 y( B5 b7 i' z# j6 R- s+ N6 d: H$ D% v3 s; G, i  L% X1 B4 x+ a
& C8 y* j/ C4 T  P( h1 B章节9: 神经网络  l, P( x/ l: Z
& D+ n% N$ i  {        课时60初识神经网络  11:28
* s( Q2 M0 `$ v) Q( Z        课时61计算机视觉所面临的挑战  09:40
0 w* d2 s. L0 d( d+ Z; v2 m0 N/ `        课时62K近邻尝试图像分类  10:011 _4 P8 w8 N" f8 _# R) t% `1 M
& L/ m6 D8 V4 i& ^+ r, F        课时63超参数的作用  10:312 f( V3 `$ N5 _# q7 ~0 @& I4 Y: g5 Y
2 m+ M8 ~/ v7 o7 b0 ^) O        课时64线性分类原理  09:358 U9 q4 P  M4 A# T2 Y( o! a& Q: Q2 e& T! y
        课时65神经网络-损失函数  09:183 u& m1 A3 Y$ ?; o- R1 \
        课时66神经网络-正则化惩罚项  07:196 Z- Z) M- g$ w3 x- i; C# F  M
# n0 F% B/ d3 C4 N( C5 F        课时67神经网络-softmax分类器  13:39/ a) g: t% ?2 A; W2 V- R
        课时68神经网络-最优化形象解读  06:47
3 S$ R9 D- I. r; S! A        课时69神经网络-梯度下降细节问题  11:49, J) R! |) W# I' p3 \! m/ q7 ^. v& v0 s# h
. ]1 y1 G# n% L! d        课时70神经网络-反向传播  15:17; J" e7 e& ^. P0 C9 ]# t
8 r1 X7 @) Q4 B7 j" b; S6 |        课时71神经网络架构  10:111 ?& G( P) `! z) l; G' q
$ D/ w$ p: [! N8 a9 o$ [        课时72神经网络实例演示  10:397 t9 V6 N; r; t) u8 G
- p5 J$ d/ O# l- R        课时73神经网络过拟合解决方案  15:54$ G( P6 j# e# E% J+ J1 ]& u1 m: i& t! M, z% A# w3 D/ a6 ]
- P  \( a2 `! D0 E6 n        课时74感受神经网络的强大  11:301 o9 l! x7 Y8 f( S" z! m7 ]* c4 Q  t. ?
3 H$ G" T& h6 }& G: I' P% Z* C- _- z, a  F, D  k9 R- E0 Y$ G2 ]0 M
章节10: Xgboost集成算法* ^  \' L1 F* h' O- ~0 r
        课时75集成算法思想  05:35; c( z4 [8 c& q7 ]3 z) O+ t# ], V3 K0 }; V  S7 `) y+ g
        课时76xgboost基本原理  11:074 w! W5 a: I* |" e8 p6 ]+ i
        课时77xgboost目标函数推导  12:18
        课时78xgboost求解实例  11:29* V* M. G$ Z, {! |" a1 D; j- f# Z& n' a( K* _
( r( J7 K; Q. f/ Y  f1 U        课时79xgboost安装  03:328 a+ Y  Q; ?* D0 }0 f; n* X% Y; P* P2 ^( N; s$ ?
# z: Q7 [9 V: f        课时80xgboost实战演示  14:44" g6 T( Z6 @- I! }; |
* m+ m; W2 ]; w. N9 Y; M        课时81Adaboost算法概述  13:01) C1 l" Z) U! t+ ]0 s" @4 |
4 r& {8 f9 ?$ S3 J# e9 {7 P) a# G5 |! W: u9 t1 }+ R! ]+ H$ n( b7 Q
- q( K9 h, h0 h6 p& K章节11: 自然语言处理词向量模型-Word2Vec& p2 h' j) h' s' ~6 s' z3 j! }
8 M# j9 r" K+ Z" K        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) g0 j  u( _! q+ a! L& I( e2 m# x' @7 U
9 P( v* G4 Y% j8 V& o- x& i; w( I2 B        课时84-N-gram模型  08:32
        课时85词向量  09:28" C/ k' W( u. k2 \2 N) \& D' G' u4 {4 ~2 B, P
7 ]& M1 R5 R# B6 e7 [9 q) K        课时86神经网络模型  10:034 z+ X4 ?9 o* W: |
# o5 C* K1 y4 x, f        课时87Hierarchical Softmax  10:01, C* u& ]5 s' N. z) {* k% ^3 s* q5 k2 B7 V% F
6 v  h) j) H, i        课时88CBOW模型实例  11:21+ i  O5 s+ X1 \- J
1 ^2 H( y" f. U! t9 |2 l( D        课时89CBOW求解目标  05:39% g  U- S+ x( ]& Y! ~/ b9 M, U! P
        课时90梯度上升求解  10:11* N6 ~! f; Q6 l) m, [9 S# C9 X) b- @
+ w5 p& F9 a) j        课时91负采样模型  07:15+ w( T* l& ^/ c& K2 \6 a+ @9 U
7 M" a5 u! U" b$ ~) a$ P
章节12: K近邻与聚类
+ @  \! t% `$ B        课时92无监督聚类问题  16:04
: [* F1 w' G0 C% O        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; m5 A/ _3 U  ~; j6 A
        课时96K近邻算法原理  12:349 W; J( k) P' h* I) ?# S1 T
: ~" m) x+ a+ j/ ]7 o        课时97K近邻算法代码实现  18:44
7 _4 Y1 S: Z2 {! S( A) ?1 z7 ?' y
6 ?/ z2 w' k! M& j0 G; N' a1 |! X章节13: PCA降维与SVD矩阵分解0 J$ T4 L) Q8 w9 h% e/ i, d) _$ K+ d
        课时98PCA基本原理  10:48
  q$ q2 Y2 d" ^' q: _3 X        课时99PCA实例  08:34- z0 Z+ l( u6 `5 z$ w; r* d
& U' X8 }0 u5 A8 U$ T  ?        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& z' B  Z4 A# o5 L) L# G7 y1 u4 r8 j7 Q- |! I# {
( ]; X9 k% Q1 n! ^8 l+ f, }& Q% z' f
+ q5 }/ w- T, P1 W( c章节14: scikit-learn模型建立与评估0 A% c, U5 P# r$ ~# C
4 _3 K$ F+ o6 j8 z; T$ ]6 I2 w% F        课时102使用python库分析汽车油耗效率  15:09, B& v) H- ?+ x) q0 P/ G0 Z+ y2 }# A' @, s
9 A3 q. f$ j( s  ]        课时103使用scikit-learn库建立回归模型  14:022 A! K3 H4 B; t/ x1 {# V4 H' {9 y, ?3 E
0 \3 }+ E4 t7 y# J5 n# x* F        课时104使用逻辑回归改进模型效果  13:12  D6 A% M/ X: }9 x5 W/ |
        课时105 模型效果衡量标准  20:095 X6 Q. [- E8 f/ B5 Q8 f
        课时106ROC指标与测试集的价值  14:313 f7 F4 [7 e5 C! z2 m# p7 ~  M6 ?/ G* J, [! A* F5 s
0 Y/ U% B2 B3 d& `* J        课时107交叉验证  15:153 S) ^, [+ ?7 S7 Y7 h
$ g; y/ c% Z* h- _        课时108多类别问题  15:52
# y! _& Q9 V  O, Q+ R
章节15: Python库分析科比生涯数据
+ u, V* I8 [; A8 M' g6 j* k/ w        课时109Kobe Bryan生涯数据读取与简介  07:45, M. t& ]8 j3 \5 ^$ [. ~4 b. M4 @* P7 _  K7 f! @" X7 L
        课时110特征数据可视化展示  11:417 \9 w: F* N9 v% n
; Y7 `$ _- R% r% i: ]6 n. y        课时111数据预处理  12:32& F, N. I) Q( J5 O% g) Z. E# U1 j" ]' u/ W6 w1 B9 F9 n* {' w" U; w
) X: c$ u$ ^' t: {4 ?$ [" ^) y        课时112使用Scikit-learn建立模型  10:12$ g  [- U* N% s3 t

' X8 {& P6 R+ F2 y: w7 t) H- e! l章节16: 机器学习项目实战-泰坦尼克获救预测/ {6 v% q+ V! y0 d. f! m# z  w3 h) D' M7 v, S8 P3 D% z9 A" M
        课时113船员数据分析  11:02; S8 j5 N/ N" P% y( K# N+ g" m0 v/ W2 S# m( e" A3 j! a
        课时114数据预处理  11:39
" Y3 |: T8 U' B  v% l        课时115使用回归算法进行预测  12:13
# T' H# l' ?; S! V        课时116使用随机森林改进模型  13:25- Y/ j. Q" j/ ]) [8 e6 ~: g) L. F+ ^" L: V
        课时117随机森林特征重要性分析  15:557 C# J* b4 k( }1 G0 }: m, L7 t4 M: l' B

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+ L& d. G+ C7 w  e
! z* g( j: @/ ]9 h- R6 P2 q1 q! P        课时119样本不均衡解决方案  10:180 g. G; S) ?7 D' R' f) T
0 ]4 y' _( M& |& m0 m        课时120下采样策略  06:36$ E$ I% m% J# k/ {% w  ~
+ r3 b; U& z5 L/ L        课时121交叉验证  13:039 T  m% z9 {& D- p( P/ r3 f# [4 J6 v3 ?3 k9 W5 v
        课时122模型评估方法  13:06  ~- H+ |! ^) P- @9 b+ U, k( G3 g$ I1 C0 ]% _) p
$ f# ~* K* Y. t        课时123正则化惩罚  08:09; @: n6 \' n* h- x' b( {( ?8 B
8 L- ~/ T8 y7 {! m+ v' W        课时124逻辑回归模型  07:37
3 V  l2 L4 F! K; p, [        课时125混淆矩阵  08:53) ~2 Q# t: v5 \, ?3 J6 N+ o/ \* T3 M! F- @
' l; n+ F+ J2 e+ t! r$ l( h( s        课时126逻辑回归阈值对结果的影响  10:01
9 l, v8 T, [5 m0 g2 H7 T        课时127SMOTE样本生成策略  15:513 S5 Y% N0 O5 w# l: [: E
, M) S! h$ e) j& k; E' p
章节18: Python文本数据分析：新闻分类任务) c% R5 H$ k' z3 a/ r; S$ l! k; j; p# W8 V
9 X' T) y; s8 i        课时128文本分析与关键词提取  12:11" y) }, P8 i# @3 D& x. W
        课时129相似度计算  11:446 g- f, i* f/ L: H3 E- d0 ]' G4 L9 A' I
, [( C2 D& W  @  Y& C        课时130新闻数据与任务简介  10:20, G' @% i4 g/ @9 f& V8 \! S8 |7 ?0 }$ C0 c
0 i. D. ^# h4 @& C; n        课时131TF-IDF关键词提取  13:28' X0 _- b0 x' ^; }' A4 l: w" `; `: Z
        课时132LDA建模  09:10, w+ m9 C  i/ i6 O$ L
        课时133基于贝叶斯算法进行新闻分类  14:53, G. C8 N8 |1 B- z( W# |: s$ b& f& }* J6 D1 I! N" A+ M5 a* e
9 s, Z- r2 K* ^. [
8 m. J. s! E5 ]4 F& ^# L7 K章节19: Python时间序列分析7 V6 L8 y% y& n/ H! m) C4 k' D6 S- J$ ~! g* v$ ~
  T! g$ r# g3 M3 V4 O1 o$ \        课时134章节简介  01:03& o) P6 A" I) R+ v# B2 m+ r7 D' z0 J! Z+ q- h8 }5 _0 g
0 f  f/ }. |5 L9 d' |        课时135Pandas生成时间序列  11:28, w! H! T. M# m; r- J1 V
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用户邱普中

谢谢了， 先看看

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熊胖子

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