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推荐理由：7 R: a! H7 `* ?. f( N# i
这套课程讲的非常细，而且完全从安装开始，手把手来教，不是照ppt念那种，绝对是小白最喜欢的那种学习方式。从数据分析讲到机器学习。而且用的是Python3.5，anaconda4.2版本很新，配套资料特别完整。
- W& a" x E4 X! b4 m q' ^, }0 b8 L1 z5 U$ W
+ ?; L; R$ l& W; t! z课程介绍：
' `5 ]2 }% J$ ?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。4 h3 N9 \5 T+ l
' v. E& S' U" }# N) L* j* H
& r6 y- m# m; `* Z. a
适用人群：2 q9 O7 J3 a y, R) h* I; `# Q8 o& \
数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。
1 P @$ C3 r: s5 @, p+ S4 Y1 |1 m8 @0 j4 u- w. j5 ^8 k0 Y0 W$ c9 K
- Q% q* z& t) T/ Y, ^课程特色：
2 L4 ?9 E$ I# N) ^) e, ~1.通俗易懂，快速入门
: _$ X% G! B1 r/ |! F6 S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。+ Y. I3 L) m! M( G
2.Python主导，实用高效5 f6 M1 ]7 V% V9 |
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。
, Y+ k# D: x0 W& l3.案例为师，实战护航
2 ^& N' w1 S' j, w& K8 @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。
N d4 o+ N+ I6 ?' h4.持续更新，一劳永逸
- B8 @' ^ L. g t7 xPython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。- I7 b+ u- I9 [7 n- Q# d/ k L
6 x2 @1 a! g0 r( `; `1 ]
, Z B) o8 j) l: [# v
课程目录：+ b3 \2 z, [- i# k _" W
01.课程介绍（主题与大纲）: {8 x$ ` P3 e, G0 i/ ?
02.机器学习概述6 D0 D' K' r- W1 H
03.使用Anaconda安装python环境
: ~6 ~. n7 m+ |8 _8 ~+ t04.课程数据，代码，PPT（在参考资料界面）
3 v9 `$ g/ B6 ]05.科学计算库Numpy
8 [7 F m1 {0 y! {+ m/ o. Z# R06.Numpy基础结构
7 Y& J; |% k. u: D- [0 d07.Numpy矩阵基础
, e6 R7 C% b) ?2 K08.Numpy常用函数8 u) L( [# Y+ q& T: I8 ~9 J) r
09.矩阵常用操作
8 i2 Z1 r. `% h" N- a% P% s$ a10.不同复制操作对比
B V7 E8 Y+ z8 O, M# x% t11.Pandas数据读取( Z6 x/ B/ c* |- q
12.Pandas索引与计算
0 y, u& t0 y+ C5 B13.Pandas数据预处理实例6 S5 h) \/ b( S6 I& a7 u! }# G
14.Pandas常用预处理方法
4 n e- n! i, v4 t5 l- h$ x, i* y/ m15.Pandas自定义函数
1 p# H/ u a8 v" k16.Series结构3 h9 Z/ X# w( @" R, \
17.折线图绘制
8 E7 }" ~$ U/ Q9 g18.子图操作: O* z6 K, B( e4 g
19.条形图与散点图
# H( a1 ^5 |* u) k& p6 v20.柱形图与盒图
" Y+ f* ^2 r0 x. y! {21.细节设置
! T, f9 X1 g3 ~2 y22.Seaborn简介
9 u# }; S2 V: r/ r: T# e23.整体布局风格设置( `3 P0 }8 Y9 V) P2 |8 Z- Z
24.风格细节设置* c) h( V8 O; E% ^
25.调色板! V% z3 m! G1 H9 U+ R
26.调色板
( J9 t) `- Z! L/ P$ w& s27.调色板颜色设置
/ a5 c- l9 ]1 m0 h28.单变量分析绘图1 w' y2 Z+ }) A5 q- {* x5 G6 G
29.回归分析绘图- }( C: F a+ Y/ R7 C+ N5 y
30.多变量分析绘图: j! x. X, e7 o/ k H: X/ a
31.分类属性绘图
9 _# u* ^/ O+ Q, q32.Facetgrid使用方法
1 Z2 _( z8 j4 s4 W% R0 s2 s* p) d33.Facetgrid绘制多变量
. h% N' C) P$ G# v0 D- t: R34.热度图绘制7 n+ z' X6 H( D0 z# h
35.回归算法综述7 c3 @' n9 F) D( L- E
36.回归误差原理推导
: l; [0 ]1 P b37.回归算法如何得出最优解
% K0 ]. c+ r- x, ]9 P& i38.基于公式推导完成简易线性回归 h( e+ j" U% h+ y
39.逻辑回归与梯度下降
& I) V& e1 y" Z6 I40.使用梯度下降求解回归问题
5 w2 N; D Z( [3 b2 A8 J0 W! s41.决策树算法综述. A) X% ]/ B3 h8 U" n( ` {! d1 h0 q
42.决策树熵原理
- I% \' c# s4 P& H g& x1 j- a7 n43.决策树构造实例6 B: K' }2 \8 E5 K! U
44.信息增益原理$ K# R' c. ~# a1 p2 A+ y
45.信息增益率的作用
: y* x4 x2 k2 T. O& J2 B" Q46.决策树剪枝策略
, P7 X3 N# ~( T47.随机森林模型
0 F8 d/ p) @3 R h+ M; ~+ @48.决策树参数详解$ c3 C0 q' a. W
49.贝叶斯算法概述; A& [% [4 ]( g' ~( c, W, f
50.贝叶斯推导实例9 ]* q5 }$ v7 [) Q2 m7 i4 g; c
51.贝叶斯拼写纠错实例
8 \/ ] C; E' ?- ?3 C% [7 w4 T52.垃圾邮件过滤实例4 U& x7 R/ U5 r. ~
53.贝叶斯实现拼写检查器
7 T, ]" ^) ?9 R0 O# T) p: }54.支持向量机要解决的问题
}9 U$ r8 o: e3 P& V& }, h. X55.支持向量机目标函数% v4 d1 l- p8 f y; I2 T) Q& F: H
56.支持向量机目标函数求解
& g6 S8 f1 o1 d7 ~; g. E57.支持向量机求解实例$ d: N4 ?- J4 I% D# e# t% {
58.支持向量机软间隔问题. w3 a+ v6 W R/ F. `, u( M
59.支持向量核变换( H! [0 t# W2 a j* n8 H% Y
60.SMO算法求解支持向量机
. l& D& s7 x+ v* J61.初识神经网络
6 H$ C( w- }) o2 X# v4 }+ {* W62.计算机视觉所面临的挑战8 v, P9 o( _6 _; p7 M2 L
63.K近邻尝试图像分类
: a% d( `1 R7 R- N) @9 U64.超参数的作用. ?" G! z1 u( ^6 A! _, W* p
65.线性分类原理
! ~' D/ n5 f: I9 L66.神经网络-损失函数
5 O, G* m, S9 f# g67.神经网络-正则化惩罚项
/ A! Y3 L- s* Q68.神经网络-softmax分类器
8 I9 J: z( n% U8 w) z# E& _3 ^69.神经网络-最优化形象解读
) ~) E# U: ?& n& G( }* }8 t& f% P# T70.神经网络-梯度下降细节问题
. v2 m. U. e c# z9 Q- K7 M+ b71.神经网络-反向传播
; ?. Y) z+ X; [8 b y, E72.神经网络架构
/ _* S1 d! p* g% X: v73.神经网络实例演示
3 C, N/ h& B8 \/ s2 G6 m$ Y$ e74.神经网络过拟合解决方案% L/ R7 O8 D0 v" s3 i9 r
75.感受神经网络的强大
4 a" [9 ]: D2 Z- e9 n a" m5 X! o: u76.集成算法思想
4 I2 G/ Y+ d& n0 v4 e" g77.xgboost基本原理. F. W! {8 |+ q0 L9 X
78.xgboost目标函数推导
v& N( E' [( ]$ ]0 s. r B79.xgboost求解实例, G. `+ E5 U* ^- H/ s
80.xgboost安装
6 S. Y! u) ]# v+ T81.xgboost实战演示' y7 ^, S) b: [, Q" U! y+ u1 X
82.Adaboost算法概述
: Y# R' u1 L# m9 B83.自然语言处理与深度学习加微信ff1318860, f6 J% g5 A* ~7 y7 W$ t
84.语言模型
9 W' S! ]( x/ B( x85.-N-gram模型8 d) v6 d! `# X. t$ v3 ^
86.词向量: G7 E$ c+ T! A$ L# w5 W& y% U
87.神经网络模型2 f4 q6 W1 P( x6 O# u( E
88.Hierarchical.Softmax
5 S7 w& b7 K2 J% i89.CBOW模型实例
/ g, O$ `8 B2 a7 x7 H& w" Q8 P90.CBOW求解目标
) @$ p$ x# c7 W/ r6 \% D( J91.梯度上升求解' j# i. f* y6 Z H
92.负采样模型( @4 N9 X/ @; o. G
93.无监督聚类问题" y+ l) x H# E" [1 w6 `0 }( Z
94.聚类结果与离群点分析6 i7 ?( o8 {; y& q8 o1 Y
95.K-means聚类案例对NBA球员进行评估, a! c/ u& k8 S, _$ P0 p* f+ E: f$ \
96.使用Kmeans进行图像压缩
3 S, X2 D' R5 l2 ~' j" R' b97.K近邻算法原理
+ h' E- U3 z% p- v3 \98.K近邻算法代码实现: p; i# E* f+ o) `; S
99.PCA基本原理
! s) B% N0 i. B* I6 k A) I100.PCA实例
% A* |% Q5 Y3 @: [5 K& S101.SVD奇异值分解原理! C5 U# S* M0 N3 W' n+ {* a
102.SVD推荐系统应用实例( {0 O9 M' ^+ {
103.使用python库分析汽车油耗效率
# n. H* w2 H0 Q104.使用scikit-learn库建立回归模型
6 M1 M0 H4 b( F# p: v2 I2 G105.使用逻辑回归改进模型效果
8 Y" D/ b* ], p! u106..模型效果衡量标准
' m( W: v0 l- M8 f1 w; r# H107.ROC指标与测试集的价值9 l0 ]7 a! H, C+ ]
108.交叉验证5 A$ p$ d* R0 ?3 m7 [' W' X1 o
109.多类别问题4 |7 l ^2 c. @% U5 K+ R# a1 G- a
110.Kobe.Bryan生涯数据读取与简介$ V1 B f. [( ]! o, {# ?2 P
111.特征数据可视化展示
+ J% r3 ]6 o9 [* o, q3 j112.数据预处理
1 W6 c' p1 [) D9 s$ v, S4 G6 ?113.使用Scikit-learn建立模型& u' e; i2 m! @% J
114.船员数据分析. H$ q( q5 \( z! f1 T
115.数据预处理- E( ^) ]3 t9 x" k4 O; Y
116.使用回归算法进行预测. C [6 { k8 d$ \; I
117.使用随机森林改进模型
; |0 Y8 \0 j% e7 W2 ]+ V118.随机森林特征重要性分析. x2 Z4 o% [5 {" g4 W0 t* I0 N3 v6 ^
119.案例背景和目标
$ j h: G& l' z8 [7 |4 @) v- ?; `' C120.样本不均衡解决方案: r+ z% b* ~8 E8 a- z# B/ b8 m
121.下采样策略, g' I2 g% b2 \# O1 D! r; [
122.交叉验证
' P S0 v# r6 b8 @$ R0 m123.模型评估方法9 G' l( y7 F$ V( O! I
124.正则化惩罚! D9 R& K8 a8 `9 n9 G' I
125.逻辑回归模型
1 _. z1 ?% d! {. X126.混淆矩阵# c* y; w5 \8 i
127.逻辑回归阈值对结果的影响1 ?$ N) @, q- j2 t S2 Y
128.SMOTE样本生成策略
7 a: _+ [8 K" @) [ E8 A129.文本分析与关键词提取, Q5 W5 G9 ]9 O z
130.相似度计算& y) X1 T' a8 _1 ]
131.新闻数据与任务简介; @7 g5 W4 t8 c4 P$ T* F
132.TF-IDF关键词提取! u# N$ a$ S* o: \3 M$ [! v
133.LDA建模$ Z7 I/ Y3 Q; c" C8 C' v
134.基于贝叶斯算法进行新闻分类7 G2 Y, f7 |! k( n0 C% Z
135.章节简介3 G* H" X2 G0 G
136.Pandas生成时间序列
# K) u+ G8 V, G3 Y0 n$ `3 F: ]137.Pandas数据重采样
- [ n8 ]) F7 J# C# J138.Pandas滑动窗口
3 x. |1 G/ l& C5 B139.数据平稳性与差分法
, V' Q, S( D, G" I' Z7 J$ A; D140.ARIMA模型
, `) r; L' l. W9 C& m/ C$ c141.相关函数评估方法* I& T3 }& ~( M) F4 `# a
142.建立ARIMA模型
* v, t) S( K* B( w/ G, T6 H( X143.参数选择
6 w% f) F0 k4 _& e' e5 ]8 r, G( h144.股票预测案例( G5 g. r" r; p' q/ S! q" v( B3 j
145.使用tsfresh库进行分类任务0 o5 v9 w+ K; Y# S
146.维基百科词条EDA
, F% W3 D$ h3 d P147.使用Gensim库构造词向量
* v3 R, l* f0 q5 }5 b, s148.维基百科中文数据处理* i5 x" i- I& F( ?( D" l6 H
149.Gensim构造word2vec模型
5 u& T3 E6 d4 J" O4 K1 }" Q150.测试模型相似度结果
Y' n+ t8 J: O+ x2 y x151.数据清洗过滤无用特征
8 t- B7 Z% y5 A o! B152.数据预处理: r8 u$ q2 v$ N9 q: p1 ]) M1 l
153.获得最大利润的条件与做法7 p; J0 o6 K# p- J
154.预测结果并解决样本不均衡问题
* Z; D! p" U% q( Z- w; L155.数据背景介绍
0 y) `4 j" K) V$ m156.数据预处理
7 e+ k+ B7 V1 x' N& w6 N- T# N157.尝试多种分类器效果
* [! n; L; J9 B6 W# N158.结果衡量指标的意义! i) z" L8 l. H6 i4 e% o5 G( ^
159.应用阈值得出结果4 B3 B, z' ? V; v% u A
160.内容简介
% P4 ?* {, d$ W( |8 J161.数据背景介绍
2 h( i- D1 d' z- G4 R162.数据读取与预处理
5 K/ t+ h \& b9 [163.数据切分模块
) a! N+ [4 K8 a+ |) ?0 A164.缺失值可视化分析% a8 x5 i1 e, T3 i/ {" k- C
165.特征可视化展示; N0 g! x) _; R/ h( [" a
166.多特征之间关系分析
' G; Q4 d. q$ y167.报表可视化分析
6 i% K" \( l9 h4 N168.红牌和肤色的关系6 A7 p' z8 S7 N8 B0 T% Q5 k
169.数据背景简介2 O5 W+ J4 }/ U( i7 l
170.数据切片分析
: d) r/ R3 C" t W171.单变量分析
6 k5 u# A5 F% K+ @% @9 _/ P172.峰度与偏度
. v- D( a3 N H173.数据对数变换6 n6 h4 m9 T8 {$ D! n, Q( K8 q
174.数据分析维度
2 h1 p1 [8 |( T9 e+ e9 Z' q175.变量关系可视化展示
& z* O# J _* L. k. X& m176.建立特征工程3 y7 }& ?% o, i" P% ~; z# u/ j
177.特征数据预处理
& v7 I5 R* {4 f178.应用聚类算法得出异常IP点
$ k, ^( \" V# Y4 j E# J2 M& q+ u' b+ s3 t8 w
资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见
2 k. B7 Z# ? [8 W) S
5 e- E" H. @& a& {5 \$ @- ]- z1 D' u
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发表于 2023-5-15 14:39:01
