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推荐理由：+ A* k4 h4 `1 D& j
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。
" C/ m! A* q+ G7 @
$ {# r8 M, H! @( f& `3 H- @+ [# _5 L) s4 V
课程介绍：
: F5 d* t( b: n7 z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。) I% {1 a! i5 W3 d3 J
0 Y# J9 j5 P! N$ ~9 f$ n: R# N
0 e; n! l7 o. W4 G' p适用人群：2 b, ~2 A/ I) e' G* a
数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。
/ Y7 E: q+ u9 [8 @ t# _- a- E' R* k6 X. t8 v. \8 Q& l
: D- _! b# r3 r5 h
课程特色：
- }+ R j$ n c- b# o1.通俗易懂，快速入门8 f- E% P8 _1 @; l4 Z2 q2 z# L8 P
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。& X8 j+ Z5 _9 O A$ R4 g4 V
2.Python主导，实用高效
% p2 O! j, ]$ h: O2 V" _ s; |8 P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。# C& ?; F1 d. x; w1 x
3.案例为师，实战护航! [7 B& r9 d. F0 V' o' F T8 B/ D
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。
' ?; I2 h7 W. j) N4.持续更新，一劳永逸- b: U3 X1 j. T0 h* s# W7 x) S v
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。/ p$ T' U) M& ^0 j2 N
* g9 n1 B7 P$ w, `: T
/ S$ h& [& I' H/ m& T课程目录：
; u. n8 A: E/ A5 Y, ^$ \01.课程介绍（主题与大纲）
" Z$ B! r% e# M9 _+ @1 t02.机器学习概述
& v6 A8 ?8 G# p0 K' |. e, q03.使用Anaconda安装python环境
6 k: |4 N/ ~; d: v( c2 y04.课程数据，代码，PPT（在参考资料界面）
& j" e5 K: _) g$ V4 o6 t; k05.科学计算库Numpy
/ t+ B. t" E# @' v7 G06.Numpy基础结构# t7 M9 C( }! w- X
07.Numpy矩阵基础
" M1 m- L& v# S1 n1 f08.Numpy常用函数8 Z# o, B+ J& _+ i4 z7 i
09.矩阵常用操作$ S3 j4 ~$ s2 J) F
10.不同复制操作对比* r/ g1 Z; U" A& j, @# {5 U4 @
11.Pandas数据读取
# U% Y: k/ R1 I, D) ]12.Pandas索引与计算& C' A: \# s/ g9 K& y3 E
13.Pandas数据预处理实例2 w, ^# E& o2 ^/ T, a& ~$ ]3 o
14.Pandas常用预处理方法
M1 e# r- [ e- y3 x0 E15.Pandas自定义函数
7 z7 c8 ^: b, l$ Z- Q16.Series结构
1 x9 J# u2 U( v" l* r17.折线图绘制
5 N2 l8 d, |) `: u18.子图操作
# _3 W+ ?% l4 }) }) R19.条形图与散点图
J* ?( g' M* s20.柱形图与盒图
+ h+ T' {" G. v" D2 ?" r21.细节设置
+ P8 |% w! h2 y% k+ |# |22.Seaborn简介
" S6 ~" E5 ^& E7 A5 x' t: d; M23.整体布局风格设置
7 s( _: | U0 \# a: p# W24.风格细节设置
/ ?2 ^5 \9 q A' R# b9 l, H, J25.调色板( B5 U$ W6 @7 ~( Q, {6 k8 f k: U
26.调色板7 v( R6 B4 i9 J$ W0 T
27.调色板颜色设置( ?' Q: U+ F9 t% O' J
28.单变量分析绘图: n/ {* U4 R4 e: h
29.回归分析绘图: v* v* {. r* H, T) a$ h
30.多变量分析绘图
" j& r+ h: c7 m. }31.分类属性绘图7 E' E1 c- |/ _. K! ^4 E3 X
32.Facetgrid使用方法
8 v8 U0 B9 R* T! z, n2 z6 w- @33.Facetgrid绘制多变量
( k2 Y( X$ v3 Y. s/ \* Y34.热度图绘制
0 A2 J! Y) R) Q- }" ?" N* l( \35.回归算法综述
5 k- R; n; Y3 [! W @8 d$ a9 r36.回归误差原理推导
8 J: t2 x' K4 ]9 y37.回归算法如何得出最优解
5 R( N3 ]( b; o7 M1 I38.基于公式推导完成简易线性回归$ `: @; E( Y8 Y4 D+ k! U; L8 {+ A4 r
39.逻辑回归与梯度下降. H' I$ \" z }5 J6 _0 k @% H
40.使用梯度下降求解回归问题% E! d5 h, G9 Q- X$ o1 `8 {3 U
41.决策树算法综述
m4 [! k/ F: A- u) @42.决策树熵原理
2 c. T+ w& f- ^. e1 d7 b+ n9 M$ T43.决策树构造实例
! V$ G/ x( v5 i. d) x/ l44.信息增益原理/ R8 R* I( W6 ]# B% t
45.信息增益率的作用
- L$ r( |9 j4 _: }/ O0 n46.决策树剪枝策略
2 i6 p; D+ o* ?' z/ \47.随机森林模型4 {, G+ v" A* J1 q
48.决策树参数详解+ g/ u4 C9 y2 g8 Z6 q0 P
49.贝叶斯算法概述2 O( R% ^: z# U
50.贝叶斯推导实例
- O/ d3 b/ c+ g. U; k; L$ \- d( H51.贝叶斯拼写纠错实例' T0 z1 m2 {! V
52.垃圾邮件过滤实例
" c* R+ S5 ]: B1 @ N ?53.贝叶斯实现拼写检查器
6 @6 u& {: j8 [7 c; R* \3 B. J54.支持向量机要解决的问题
& }6 [$ I0 u& @. R55.支持向量机目标函数
- \. I- S4 d/ w- g56.支持向量机目标函数求解; K* ~. G" g3 G3 s
57.支持向量机求解实例
6 Y/ t2 H4 T- W8 {' `58.支持向量机软间隔问题
) l2 \, E9 l; a5 v% t59.支持向量核变换
# x. r* V" z L. E, y4 N0 ~60.SMO算法求解支持向量机
/ x1 y5 b4 g5 j6 q, e% Z61.初识神经网络/ R ?, r2 M* V; s
62.计算机视觉所面临的挑战
4 y2 n+ x2 p% |2 y, N63.K近邻尝试图像分类: E2 I0 j3 k& t& I2 E5 ]
64.超参数的作用
' E; k% L+ I) x% w65.线性分类原理
% L4 `9 G; _) h' A8 \9 r66.神经网络-损失函数
* Q ]" s$ R$ k67.神经网络-正则化惩罚项! V4 Q- T f! Q$ x! ]
68.神经网络-softmax分类器- F$ l' Q% Y# `
69.神经网络-最优化形象解读
& o7 I0 q0 v$ E. u70.神经网络-梯度下降细节问题# M0 P6 W* M- M2 G3 U6 |2 w; y, M
71.神经网络-反向传播8 R$ Q) Q9 p, E4 O
72.神经网络架构
0 d4 a0 k' X& @7 ^7 D( M: s6 u73.神经网络实例演示
# b" ~2 d: j" I8 w74.神经网络过拟合解决方案
0 e1 e& M: Q& M2 V75.感受神经网络的强大
7 I7 D2 A5 x2 Z& F; @6 p* v8 _$ n76.集成算法思想% S" l; Z5 G% x; j7 n# s9 _
77.xgboost基本原理
; \& x* O* k$ f/ p! O78.xgboost目标函数推导
. J# c9 v" O/ H2 n2 y79.xgboost求解实例
* o0 L+ l5 N5 A/ ^0 y, a1 J0 N D. ?+ G# |80.xgboost安装5 O+ j8 b N- z) l* `
81.xgboost实战演示
0 |$ g( Q1 X/ M h2 {) O1 u8 P82.Adaboost算法概述
, o; O. C; z- \$ m% V83.自然语言处理与深度学习加微信ff13188604 T Q$ k2 K" N$ w9 K' i
84.语言模型
f6 G) I$ `! e+ }85.-N-gram模型+ S+ `3 d! } N# o. l$ o
86.词向量4 D' Y& K" x* E( f) h
87.神经网络模型6 ]! U" M% E9 ~: ?. y; v; \7 {1 l6 O
88.Hierarchical.Softmax
0 A- V5 x) p( L7 c# ~4 I$ \89.CBOW模型实例6 j; Q4 l# G+ ~
90.CBOW求解目标 s- `6 C4 I0 f- }0 O
91.梯度上升求解. O) W; |+ g/ n6 v x& Y) c
92.负采样模型. m6 k. X+ @6 Q: G# H5 g: v
93.无监督聚类问题3 P7 V8 E2 a& {1 R
94.聚类结果与离群点分析3 m/ X. h1 {8 x7 I# f; y
95.K-means聚类案例对NBA球员进行评估) D. o" K9 |' }% P+ J2 \
96.使用Kmeans进行图像压缩
" W( [+ Z/ _1 \! Z97.K近邻算法原理
; S! O8 r# L$ J* n( f- j4 f# a98.K近邻算法代码实现 E$ m5 n9 r/ {
99.PCA基本原理, m. }6 _4 O# l( e4 _9 X2 D3 n5 U
100.PCA实例
9 L+ W! X7 w/ a; @9 R& R101.SVD奇异值分解原理
! I0 B o; J( k( c102.SVD推荐系统应用实例: d$ X8 {& C, q. N( D2 q" C5 A6 N7 h
103.使用python库分析汽车油耗效率
' J% p2 K7 k6 I! b9 U104.使用scikit-learn库建立回归模型
3 [6 D. \1 V5 g0 @105.使用逻辑回归改进模型效果0 A5 u, G2 z. Y" Y6 P
106..模型效果衡量标准4 O/ e7 D6 E7 K9 K, L
107.ROC指标与测试集的价值4 n8 p5 W2 f$ x, G
108.交叉验证3 _( f1 k! ~0 c4 V6 [
109.多类别问题' A! Z2 {# u) e8 I& G
110.Kobe.Bryan生涯数据读取与简介; [; h+ D# u3 y; M4 p
111.特征数据可视化展示
) f U9 d- n! o" `8 q. ~- @6 M112.数据预处理# _8 b. ?) g3 o0 r4 ]2 X1 @4 f! }$ n" }
113.使用Scikit-learn建立模型
8 j$ X8 I' c# J: \6 G114.船员数据分析% g9 ]& _" B+ w" w
115.数据预处理; P1 F- \5 a( j/ n8 h) t1 L2 Z9 a
116.使用回归算法进行预测
8 b/ X! x! h1 b5 _) W. e8 ~117.使用随机森林改进模型
6 G' M1 I7 f; R: E( |5 J118.随机森林特征重要性分析
2 I: Y. {& V; D: E7 `# d119.案例背景和目标 x v: V2 d" Q' Y- D' }
120.样本不均衡解决方案
; j4 p, y5 r' H1 m121.下采样策略5 i7 |1 N( X1 {, L c- H
122.交叉验证- d+ ?( Z# |; y; B
123.模型评估方法6 g9 p9 w1 o- U& w0 M
124.正则化惩罚# V5 ?& L# z1 L2 w7 @
125.逻辑回归模型" a- k5 L5 G1 }. e5 s' ]
126.混淆矩阵
+ ~/ u0 z( e" A0 t127.逻辑回归阈值对结果的影响 H' {( o' P, c6 C# H( c
128.SMOTE样本生成策略
2 l2 ? J, k d) m4 ~0 B0 h+ u7 q% I129.文本分析与关键词提取
: b9 f, J( c# H# C; ?130.相似度计算8 O& G8 h& e' W# q, m Q0 z* L
131.新闻数据与任务简介3 t } R* g& Y3 I
132.TF-IDF关键词提取
( x2 \# ?: |4 p, e {133.LDA建模; v+ E0 k; }! P( ^9 k5 ~; B8 ~, `
134.基于贝叶斯算法进行新闻分类
8 A+ X. t# E W6 s135.章节简介; R- G4 A9 v% _, ~: m
136.Pandas生成时间序列* e H8 _( y( B+ W3 p7 B
137.Pandas数据重采样( f8 s8 r6 [. F! E; W a4 m( J
138.Pandas滑动窗口
' Y1 h2 E( T; \' f3 ~) [6 d139.数据平稳性与差分法% u% x( b6 }* N+ j3 r# l6 |
140.ARIMA模型3 c+ K) S4 }" x5 t
141.相关函数评估方法
) N5 x, z2 J/ O5 {142.建立ARIMA模型" p6 w% U3 m# j( T7 Q. e% U( E4 P$ i
143.参数选择
1 x& z7 S/ E) e144.股票预测案例
V7 \3 n* u. `145.使用tsfresh库进行分类任务8 v! U H5 z: O3 E2 x* Q
146.维基百科词条EDA
- X9 u. X' P5 W+ {( B- m& P4 d147.使用Gensim库构造词向量& N) e6 u: q- W; B
148.维基百科中文数据处理6 \8 `6 e: q3 Z# U1 f$ o& H
149.Gensim构造word2vec模型7 L3 `6 a2 R" b8 s# O0 F. s' w
150.测试模型相似度结果) p9 j; y7 h! z+ a; h
151.数据清洗过滤无用特征
+ D* e+ z& ]7 N1 _" F- c152.数据预处理
4 o0 m4 T4 x/ P( B! ~' S7 Y& G( {153.获得最大利润的条件与做法
6 Y" z. g7 g0 N154.预测结果并解决样本不均衡问题
: U F9 y1 i8 }! i' R' c" G* s155.数据背景介绍/ t/ ~+ T" X7 K- e$ V. j
156.数据预处理
& ~. {5 y- x9 j3 W* I7 ^157.尝试多种分类器效果! T: C) y6 q3 h7 |6 ]) ?
158.结果衡量指标的意义
u/ y4 T _+ @7 x159.应用阈值得出结果
, k2 {/ t! H5 V: t4 y3 Y160.内容简介
* S" G* G: s& ?$ q% \9 ^( A161.数据背景介绍 L, c# N9 Q4 c
162.数据读取与预处理( p8 M- u$ ]' g c0 A
163.数据切分模块$ O; H# F/ X& t( G8 g3 R4 [
164.缺失值可视化分析
2 [+ Q# a' c( P9 u `165.特征可视化展示
0 C4 l0 A# Z% \# O" l166.多特征之间关系分析
. [1 f9 }6 u' B9 u167.报表可视化分析
5 g) o7 |; O% O4 [% {168.红牌和肤色的关系
2 }% d$ Y3 e7 U) t5 t8 ^5 X169.数据背景简介
+ g ~! w+ S& W6 h$ Q4 l4 G170.数据切片分析& b9 U8 w5 P7 [) e% |) g* }
171.单变量分析
! b9 [) ^; c+ g7 R, `172.峰度与偏度: b% C0 f8 I( n5 {7 A
173.数据对数变换 T2 t; ~; j4 {6 R" e
174.数据分析维度/ R4 t7 b& ~# R3 \) o
175.变量关系可视化展示, X! G4 g& g2 g0 d9 M) v$ \# O5 b- _
176.建立特征工程
( y( X' d5 v7 `4 L& ~% U4 G6 u177.特征数据预处理
2 S, S! _. b& _178.应用聚类算法得出异常IP点# L/ @1 M8 y8 @# K/ Z
! o3 V" @; |; V0 _1 ]1 F
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0 m6 g* D. h& [% Y" V6 _" H y
, n. E) @0 K7 G9 s6 z5 g# @1 u) {: ~0 \: p
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发表于 2023-5-15 14:39:01
