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推荐理由：* c, k) u9 a6 B8 A
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。
7 j6 m- i( B- C" ~( n0 u
+ l0 u7 h7 y( M4 D7 k
8 x. [2 L6 ^2 w6 k课程介绍：! }- {( l, @( b
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。
5 D* K" P. |! W0 x1 f0 Z0 p+ g$ A
, {% ]7 M$ x* S" n5 V8 R( b. o适用人群：
/ r' A) A/ z+ D0 g数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。
4 k8 I! E1 r+ p7 R' H$ A$ ~8 M8 [( z2 K7 g" O* f) h
( M7 M1 R+ b8 o& R, j( E2 q) I课程特色：
9 @" E' k, [* s% n2 }1.通俗易懂，快速入门
, I9 H" \4 P% W' }5 Q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. e9 H: I. U7 Y- j+ Q& X$ u
2.Python主导，实用高效
% T, q* q/ ?- Z* S) a6 T1 W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。 @ S3 X* l+ M
3.案例为师，实战护航# }5 G2 x. N* ^ }" M" s
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。6 \+ \5 N+ G2 E$ l- {) `2 t
4.持续更新，一劳永逸
; y+ ?( M; a. q# S* I- V& _# [. GPython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。
3 R1 g8 C3 j# Z; k
# `) G2 Q- W. G1 w: C8 c
! u7 {* `& U% X6 A. o* Z课程目录：, J$ W* n! o. M2 Q
01.课程介绍（主题与大纲）$ J. a- {2 d( B) A
02.机器学习概述2 ~' u& x7 b: p5 A/ ^
03.使用Anaconda安装python环境3 p; m/ V' q1 w# l! H& y. b6 _
04.课程数据，代码，PPT（在参考资料界面）7 S2 Y* m4 h; C; E' Y; S7 ~
05.科学计算库Numpy
4 U2 u% t9 k! g) H; v* J06.Numpy基础结构2 U% Y9 o8 V5 Q* [
07.Numpy矩阵基础
* N; J6 d; O1 d08.Numpy常用函数0 \6 c, Q# ^8 Z. K. E0 Q
09.矩阵常用操作/ S% o H. Z9 z" f$ J, \ j5 O
10.不同复制操作对比, y7 N0 U& @6 Q' Q8 k
11.Pandas数据读取3 f6 r" B5 Z- z6 e+ O$ n! P, n1 v0 S% t
12.Pandas索引与计算
4 r% i; O2 o/ j. s4 A$ o% Y( s% |13.Pandas数据预处理实例2 G$ [/ w* x7 d8 v7 Q5 h
14.Pandas常用预处理方法
, C$ ~4 Z! Z. G: z1 J6 K15.Pandas自定义函数
& K; P1 q3 V/ d, r- W16.Series结构
7 D4 \+ l: V5 _8 K17.折线图绘制
; Z: J5 P$ j" i: t. J( y" U, n18.子图操作
# n9 o9 r/ y( y9 T19.条形图与散点图3 G# L F$ R- o; D
20.柱形图与盒图/ h% g% Z3 p$ N8 U) u& m% ~
21.细节设置- V$ f/ l* c, b3 H
22.Seaborn简介
8 t/ K' b0 Y2 L; X3 t& ^23.整体布局风格设置) N, M& E3 n: @
24.风格细节设置1 p# S! G& B. g @2 B) F. S
25.调色板
% |. {8 {! m% E& W) p6 V9 E T. M x26.调色板
, e, S7 C! S: r7 X1 v! n m27.调色板颜色设置
! _6 v- A4 b r28.单变量分析绘图) L! o# j4 A0 O6 |* o* F* S
29.回归分析绘图
8 t5 V, ], i+ Z4 Q0 \30.多变量分析绘图+ {! }& \& K2 v4 a$ H
31.分类属性绘图# T, Z8 L- q! F5 Q
32.Facetgrid使用方法
7 y/ d: F4 L+ W33.Facetgrid绘制多变量6 Y$ ^6 q- o; _9 |
34.热度图绘制% S) o. m& w' V7 h0 v: h
35.回归算法综述
: @9 A E5 \% t& u36.回归误差原理推导, h+ g b) W: p* i6 L! p) g6 W
37.回归算法如何得出最优解
+ B; v2 d: H/ j8 r38.基于公式推导完成简易线性回归
7 ^& x' |: N/ v: g& T) _+ J39.逻辑回归与梯度下降- {: o+ u, ]! R* q+ P6 I0 _' @
40.使用梯度下降求解回归问题
" f. P" t& g2 L7 |/ ^41.决策树算法综述
C, E) j7 x- b42.决策树熵原理0 X$ A. z2 {1 q- G: C( ~0 K/ v6 C
43.决策树构造实例$ y3 f; x- B3 m S# q
44.信息增益原理0 T1 E H$ u* E) D4 v
45.信息增益率的作用0 B3 P8 u+ ~- ^) r
46.决策树剪枝策略
" @- n" F- I8 i& p; j6 h# B47.随机森林模型+ R: H3 V3 Y: a5 f3 I/ D
48.决策树参数详解9 t& v4 |& L4 s0 j, S! a" j$ W+ n1 f
49.贝叶斯算法概述
6 z; f( u, Z$ b+ D* L8 S9 e50.贝叶斯推导实例+ S: ^5 f8 W- b4 S
51.贝叶斯拼写纠错实例
2 v+ }: Q h' k' H. m, H4 W52.垃圾邮件过滤实例
H- B% S; O [! ?; C: ~8 ~8 f8 J53.贝叶斯实现拼写检查器
' X% J- s4 y# Y6 s1 E54.支持向量机要解决的问题
, Q- e4 {( E, }# {. n# A55.支持向量机目标函数$ `3 q& a5 ?9 }
56.支持向量机目标函数求解
Q! O0 t2 I- V( h57.支持向量机求解实例
. S7 Y# x6 g4 o+ A7 i/ {58.支持向量机软间隔问题1 O. A& i; B& a& z* t7 l# w
59.支持向量核变换& O: J* P0 u1 ^ [- A( r
60.SMO算法求解支持向量机
. P& }: h& A1 }9 Q: }8 D5 ^' }61.初识神经网络
0 _5 _+ l0 j) N n62.计算机视觉所面临的挑战 k( H1 q; ?& b
63.K近邻尝试图像分类
1 Z' U! F8 w/ Z9 z3 B7 R+ B5 `) R64.超参数的作用7 ~; Q2 Z" t: G2 A8 Z4 N4 }4 n
65.线性分类原理
1 n* L r* [) J$ c0 B+ I66.神经网络-损失函数% S) ]) l7 H. F+ l
67.神经网络-正则化惩罚项# r: f* x6 E/ r
68.神经网络-softmax分类器
; ]5 \7 m; G. V; q$ T/ ~69.神经网络-最优化形象解读
5 _. Y' C- }/ a/ W. m70.神经网络-梯度下降细节问题1 G7 W$ ~7 x* A8 [7 D" A) x* J
71.神经网络-反向传播
7 K" ]( C* k K$ R: \2 M72.神经网络架构
; A% J0 `" u# x) U" d73.神经网络实例演示
b/ f" K( t" l$ j( h0 b9 ?3 o( {74.神经网络过拟合解决方案
) h: r' b5 o5 p; H1 W6 V75.感受神经网络的强大/ Y/ w' \2 `2 Y$ t# F
76.集成算法思想. M/ r! z' f' O! t# q# X
77.xgboost基本原理
3 D- |, r" f2 V+ |78.xgboost目标函数推导
- P. P Q1 i; B% b6 }- _0 ?% r9 A* r5 H79.xgboost求解实例* ] i; R) E- y& Z7 O) K
80.xgboost安装
A. I- \8 v3 W81.xgboost实战演示& E0 L+ X+ b p. _0 S7 O- Y4 }
82.Adaboost算法概述
: x* H# \) f3 p7 `, c/ {83.自然语言处理与深度学习加微信ff1318860) u3 w4 D' G- H% W7 q% U
84.语言模型
. J( D7 d3 \. K+ S7 K' v85.-N-gram模型9 e# y3 O2 q0 S! k; X
86.词向量
& n5 W" C* d8 m5 t3 H87.神经网络模型
. S; m ~* `5 l, Y; M88.Hierarchical.Softmax1 j( E1 m3 i5 q, S5 @
89.CBOW模型实例
2 [+ L! T, ~1 B" U90.CBOW求解目标* q/ C: f; _8 }' [ h
91.梯度上升求解) x M+ h# L+ c2 H
92.负采样模型% P3 C4 J$ h m9 X" U
93.无监督聚类问题: [$ V+ |3 t# b7 v, q P" m) ^
94.聚类结果与离群点分析1 O1 b" {6 y0 b. Q, T2 G8 E' d
95.K-means聚类案例对NBA球员进行评估
8 @7 o; a# ]0 o( O$ s96.使用Kmeans进行图像压缩4 a0 I7 @2 h& L( ~4 d3 O+ h
97.K近邻算法原理 R4 B/ e! z" M7 M q" y$ q( ~
98.K近邻算法代码实现+ D% S$ V# n @, b# S" o# o/ L, h
99.PCA基本原理5 {: Z/ s4 g( L# Z) F+ I
100.PCA实例, \* O8 f, G2 r) q1 O+ x
101.SVD奇异值分解原理; S4 `% z) f3 h2 M) k6 a
102.SVD推荐系统应用实例 S% v2 Z8 l9 i! R( I1 z
103.使用python库分析汽车油耗效率
2 V7 O: ?5 e& i. Q+ z104.使用scikit-learn库建立回归模型5 g3 q0 `/ {. R& X9 w
105.使用逻辑回归改进模型效果- A" v% S0 E5 L: C7 C' b% t
106..模型效果衡量标准
2 w" ~) ?& L7 g; J: C& E107.ROC指标与测试集的价值
4 X! p" n$ I, u$ D. H( y3 O" W9 d108.交叉验证( l8 ?" t' ?8 j
109.多类别问题 _, G) R7 O$ w$ E$ c
110.Kobe.Bryan生涯数据读取与简介 P' Y0 T( \" {$ K
111.特征数据可视化展示
a$ ~6 b) X, |( i, ?0 S8 L% l1 C112.数据预处理' u) s- v: {( G/ l
113.使用Scikit-learn建立模型
8 g. a2 y. g3 D. d114.船员数据分析$ U i$ [$ I, T8 ^1 `' A. Z
115.数据预处理
6 H5 i; _/ _! h" u5 P7 T7 w116.使用回归算法进行预测* i% n. D1 G: Y6 O/ P) U
117.使用随机森林改进模型
- A' d. c/ H0 ~5 w/ g" M118.随机森林特征重要性分析
, r) }* ]1 x4 W/ {0 C) H119.案例背景和目标
% E5 A5 m1 O# j0 }4 b120.样本不均衡解决方案/ Q6 O$ n3 @. f$ J
121.下采样策略' `) T) |. s8 J
122.交叉验证
& F9 [0 t2 m: F- m, j. f123.模型评估方法
$ {" [1 i3 X8 I% C124.正则化惩罚& {5 X2 y; K% M: U; x& H4 z3 f
125.逻辑回归模型
$ y3 n" X- y# J126.混淆矩阵7 g! _9 F9 \ V& |& k0 G
127.逻辑回归阈值对结果的影响+ z( f7 {% M" P4 `* c
128.SMOTE样本生成策略( s$ W: A7 x; S* Z
129.文本分析与关键词提取
; J# W" i, V1 y+ e j130.相似度计算
/ q3 d, c$ {/ Z# [8 j131.新闻数据与任务简介7 @7 w* p' t3 C9 Y. V: X
132.TF-IDF关键词提取. Z& c9 a' Z0 v3 }$ b! g# C
133.LDA建模
6 c; _! ?& x) w; O4 u, a134.基于贝叶斯算法进行新闻分类9 I6 }; X+ Z; @: _( }
135.章节简介, o2 s$ o- v; s. w3 s, V
136.Pandas生成时间序列
O8 ~4 J9 P( S% P, i T# X4 b$ G137.Pandas数据重采样
( p C( F( A O8 w, t138.Pandas滑动窗口: q6 K7 h6 d* n& U$ Y( C
139.数据平稳性与差分法
( a. j( h7 k6 a140.ARIMA模型
: l( C6 j1 o) O, v2 T2 h1 e141.相关函数评估方法
2 H, K# P* u# \3 r142.建立ARIMA模型/ H- @4 A% k: s. u. l4 X4 c
143.参数选择
! ^1 J$ O) ]+ W9 |144.股票预测案例, o$ o1 c( v) L% A
145.使用tsfresh库进行分类任务) p7 |. p% C( n5 @" H3 s
146.维基百科词条EDA' {% o/ y& M/ m; L' L7 A
147.使用Gensim库构造词向量; ?0 W: H" G0 `0 O2 f3 n
148.维基百科中文数据处理! k8 o; j0 p& t4 y$ e
149.Gensim构造word2vec模型
4 _9 q7 y$ Y% e5 w/ n0 j' t" r: Y150.测试模型相似度结果% T5 I d9 l5 I1 S. x
151.数据清洗过滤无用特征% t7 w6 J1 W+ I9 ^
152.数据预处理( ^1 I! k, C6 F
153.获得最大利润的条件与做法
1 @) E; I6 X- ]0 G7 h154.预测结果并解决样本不均衡问题
/ I# t- z: H: o; B* E6 m6 ~155.数据背景介绍
; b% q! l! i4 ~1 }156.数据预处理7 _0 ~3 t/ a" i2 C& @4 k; p1 L
157.尝试多种分类器效果- [ _; E' G1 F% P+ Z' g7 C0 I
158.结果衡量指标的意义
4 h* P4 B% m! P# g/ m7 d; p2 r/ }& z159.应用阈值得出结果% e* S# C! Q/ a# Y0 d
160.内容简介* l8 e5 o# ]: k8 S: _
161.数据背景介绍4 [" J- U# L4 H2 X9 B
162.数据读取与预处理# [/ l$ z( l" i
163.数据切分模块
6 d' I- p' X* [" b2 `" j/ {164.缺失值可视化分析) q1 n+ M' u! Y" E% K. q
165.特征可视化展示
# B. D2 ^0 Y' l' z- m. L166.多特征之间关系分析
6 r- j& c2 m _6 P3 C1 N167.报表可视化分析7 W, T4 Y+ G; b& @% b
168.红牌和肤色的关系
! A2 e+ f& T( p169.数据背景简介, Z$ h8 [- C7 `5 [
170.数据切片分析# {3 v6 o+ p2 |. r/ G' @+ t% K% @
171.单变量分析- `* F- M/ t, ]& z& [- q
172.峰度与偏度4 n# N3 G* W# t) e$ E( {/ E
173.数据对数变换
: R" l: _- J+ |8 \# E5 \4 z174.数据分析维度" x( ]7 ]/ u2 W4 ?$ Q1 T) e( p, K/ x
175.变量关系可视化展示
2 o9 P/ \3 u4 l. E6 a3 W176.建立特征工程; Y5 x; T. d- _ I9 l
177.特征数据预处理; y6 Y; p1 g( k9 y; Y$ f% n
178.应用聚类算法得出异常IP点
1 p7 I" p- ` |* c, o, K, p
1 C" ~! e" |4 `# t% n8 o资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见
9 @5 r: m+ H3 p* d% m% L& m. A: _4 C, x9 c. L# C
8 W) B# R/ ]; h( V
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发表于 2023-5-15 14:39:01
