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推荐理由：1 X8 t V9 C: Q9 X0 R& E# _
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。
. t! j. R$ y5 U9 {: @. M. a# ?
% E+ n z& i0 U1 @) k3 H9 t, w4 f. {8 a$ w# f$ A' |
课程介绍：5 u F/ ?% I+ ?) E6 y8 q
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。3 O8 g8 F7 X/ `- q/ ~: I
0 u, A# N% @- W* D3 Z7 r
: ~. R4 g0 A3 C4 g. }2 H; F适用人群：
! W. n @4 Q ~, U数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。+ k3 p8 u8 ~& I" ~0 E" K
3 R2 B0 h {; D
2 p% z+ }1 T3 l: q# l4 g ?2 ]课程特色：
. V' @- E/ R! L1.通俗易懂，快速入门0 u6 ~/ l3 A& T) u# }" w
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。
3 x/ O9 m8 m* K2.Python主导，实用高效: J1 g: e/ }( c( G5 m
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。
# P) u0 p; W! p0 q1 K1 y2 q: W3.案例为师，实战护航
3 Z" _' k' L! F+ ~9 b+ V8 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。
- ?6 p- M2 w+ z4.持续更新，一劳永逸
W% O- c S+ ?0 Z, KPython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。+ y$ C# t" I! I0 ^
% t) R7 D& \0 [% R) O& ?
i8 R; h8 c# m0 W9 m4 i9 P' Q
课程目录：6 g8 _7 U; A/ t7 K# I
01.课程介绍（主题与大纲） j, j9 i& m7 K% Z$ M: S* ?- u1 @
02.机器学习概述 }: E6 S' D( U/ K) u! ?6 X: o
03.使用Anaconda安装python环境
( ]. c! I _) V- P/ h04.课程数据，代码，PPT（在参考资料界面）: e. b; \6 l. A' v* \
05.科学计算库Numpy9 ?5 i9 S* U6 _' _+ g& M/ }
06.Numpy基础结构
( `( m% Z" o* m. a. d07.Numpy矩阵基础
6 B6 H) ?0 H2 N+ o" s08.Numpy常用函数3 u: P4 d3 k- b
09.矩阵常用操作# ?; h; T: T2 w) H+ V- Z
10.不同复制操作对比
! k; m3 Y, E8 q& @' V& b0 f* k11.Pandas数据读取
' j3 \; ^: t2 \, `* V* f12.Pandas索引与计算( j! a' b9 _' p4 B2 \2 F. Y
13.Pandas数据预处理实例2 B% _/ C: N J. `, r6 q
14.Pandas常用预处理方法
) w" z& h+ k. q4 d7 j15.Pandas自定义函数) K( ]: c% P) _# I- D* t9 Q
16.Series结构$ d- ?; _+ `: q) t
17.折线图绘制* }0 F+ t7 r6 G9 }2 y+ p- E
18.子图操作
% _0 V0 K- C5 [0 y# ]# H0 i19.条形图与散点图
$ d& ^: x9 Y' p8 a$ {* t) i20.柱形图与盒图
w9 I. [) t1 ^! v$ G21.细节设置" Q j5 L. P2 m; b4 O9 @( v
22.Seaborn简介 |: w" l/ i) x. B- f! } N
23.整体布局风格设置
t, \ P. q% A% L; |! C- F24.风格细节设置
( V5 o3 o" O( {25.调色板
1 l, j. f2 D' p& Z26.调色板
, [ b/ W5 H# P0 j27.调色板颜色设置/ y2 h& o. |# T8 u) P7 A* [& i
28.单变量分析绘图
6 V8 v' y* I/ a0 X4 g29.回归分析绘图
, t0 p1 t, Z) p- `$ B30.多变量分析绘图
. N, @. L9 F, S- P* A( c/ U3 {7 h31.分类属性绘图
. [& C+ C% G# l* [. X- m) n% e32.Facetgrid使用方法7 k; i- K+ \8 c" L
33.Facetgrid绘制多变量
2 e: D) i- t t34.热度图绘制% o$ q3 Z1 J. }( b! x7 e
35.回归算法综述
2 ]0 F3 u% t8 z36.回归误差原理推导) B* i$ W6 w0 V: m$ D- w
37.回归算法如何得出最优解
" g1 L& k% r+ e8 a38.基于公式推导完成简易线性回归
& |# X3 L; D8 b, k. }39.逻辑回归与梯度下降
. Y- w1 l; j% c40.使用梯度下降求解回归问题
, S z ]# z4 z# ^41.决策树算法综述- r0 X' q, y9 d- Y3 Q: {7 |
42.决策树熵原理
+ l# `& U& Y8 I4 V2 N2 ^5 C M- m43.决策树构造实例
8 |- L1 k# I- F. n# A44.信息增益原理8 q- G+ Y& ^$ @ H) [
45.信息增益率的作用 X2 w$ ~* H' |: o
46.决策树剪枝策略
2 n7 N+ J; P/ g/ J47.随机森林模型4 ~8 O) i. P+ N" }# u" w# u! D
48.决策树参数详解; n( O' p6 n) V) z) M' F
49.贝叶斯算法概述
; X) v& B2 |" n50.贝叶斯推导实例" ~% }" Q9 v" r: t k
51.贝叶斯拼写纠错实例4 E. E. d* b- n9 p
52.垃圾邮件过滤实例
9 S( j9 J+ H% K! h' A+ w53.贝叶斯实现拼写检查器: r P# ~9 D- u! Y
54.支持向量机要解决的问题
! ~" p: B* P( |2 r, z+ f55.支持向量机目标函数5 N+ y. N7 b2 N. \. N
56.支持向量机目标函数求解6 x! j) g* Q7 i c. c7 u- r
57.支持向量机求解实例
; f4 y: o4 V( K' ]( l. }58.支持向量机软间隔问题1 @( W* ~2 r. x l6 H
59.支持向量核变换8 I1 J# |& K6 C: a
60.SMO算法求解支持向量机4 [9 a8 b" s" n- z0 q& c6 Z7 g* \
61.初识神经网络' [4 S5 g6 u" @2 ?- V8 E0 z$ k+ ]
62.计算机视觉所面临的挑战
% O6 q! k9 P+ I5 Z. w63.K近邻尝试图像分类+ X/ r5 _9 _; T) C2 n
64.超参数的作用
0 F" d+ E0 L& [1 E65.线性分类原理 B9 y R: L* ~
66.神经网络-损失函数) J9 O3 l, e; n
67.神经网络-正则化惩罚项
. }$ S( ? T7 V; O! K0 y68.神经网络-softmax分类器
8 t5 Y5 |/ S* @! ?% E0 G8 j$ D3 e69.神经网络-最优化形象解读3 V" _7 ]+ s& R2 y% V' c8 {: e
70.神经网络-梯度下降细节问题
0 z5 \+ d! b9 w9 ?6 Z% v71.神经网络-反向传播/ X1 r& E1 G/ f$ r! k% F
72.神经网络架构1 }; W; S: C, [1 v. O
73.神经网络实例演示
& s2 T z% C8 S: [5 {" K74.神经网络过拟合解决方案
y( L# ~4 _. I75.感受神经网络的强大
2 }2 i4 I0 I' k9 S' h76.集成算法思想. [( T* h" V) f4 L. ^! @. @
77.xgboost基本原理/ q- u' C7 V5 [9 N' I6 N* m
78.xgboost目标函数推导
; C; o4 G) f9 J4 ~79.xgboost求解实例
" a' l3 n7 S* l$ c) F0 \80.xgboost安装
/ X: S T7 N: ^0 `! @5 K81.xgboost实战演示
6 @! g" S- j& x6 e82.Adaboost算法概述
: F) G; l7 Q) {5 u+ _: k# o83.自然语言处理与深度学习加微信ff1318860
- V$ [0 v, a0 @5 j84.语言模型
5 m; K$ T5 g1 } V, ?6 e85.-N-gram模型
# v% O1 Q( N* a1 O9 q' m86.词向量& w l, [6 p: i& V' k% T
87.神经网络模型
' R! F6 Z( m+ y) t4 n88.Hierarchical.Softmax
8 P7 ^; v; J$ `5 Q2 e) ~89.CBOW模型实例
; P3 p$ W' L1 N# b90.CBOW求解目标
# j3 `& u! p4 Z6 p# c2 C91.梯度上升求解
! q3 J5 e) T' W5 v92.负采样模型
9 l3 l# s+ f# Z+ J& c0 }93.无监督聚类问题- u# Q/ M0 H; g7 Y2 A4 O; P/ W) `- N* G
94.聚类结果与离群点分析. [ k* C0 X0 ^% o8 z; k1 ]
95.K-means聚类案例对NBA球员进行评估, v* D" l5 i* C. [+ a/ G1 r! h1 T
96.使用Kmeans进行图像压缩
) [9 O6 q6 d/ t6 _* ~' f97.K近邻算法原理5 M4 M, @/ t& C! a5 Z! L
98.K近邻算法代码实现
" U2 s$ S o; o. R, `99.PCA基本原理
" w) d! T8 \2 o100.PCA实例
' J$ [1 p3 S* l/ M, V+ ?101.SVD奇异值分解原理
5 Z7 c, m- T3 \) C, x5 L102.SVD推荐系统应用实例7 e- x! g* \" ?1 s# L5 q4 o
103.使用python库分析汽车油耗效率
6 a5 ]; n/ @9 J& m: d: G104.使用scikit-learn库建立回归模型0 d: v/ a2 b! W
105.使用逻辑回归改进模型效果' P" S% O, b* b4 \* S
106..模型效果衡量标准
8 g; z3 Z! w/ ^/ V4 [, Y' |- ~107.ROC指标与测试集的价值
; b7 }1 d3 H4 N3 w' V108.交叉验证
5 p% S" p. K/ k, V% L( V% K109.多类别问题2 \) o( l9 ~( ~+ ]( q2 U
110.Kobe.Bryan生涯数据读取与简介8 c3 ~+ l# M- E" u
111.特征数据可视化展示& t, N1 J7 H2 W0 T' m6 X+ R5 E) Z
112.数据预处理8 c& ]6 _: m1 i E5 D
113.使用Scikit-learn建立模型
# m3 b0 G p* h2 i114.船员数据分析0 j5 J+ [0 U" p- ]
115.数据预处理: j$ G: B9 J- h! {$ Y
116.使用回归算法进行预测
1 [ A$ S0 p. g, @- v. c117.使用随机森林改进模型/ @8 y& M) l& K# K8 y
118.随机森林特征重要性分析6 k1 e1 w5 ]0 Y2 d8 v4 f
119.案例背景和目标
. G4 }) u- a% ^5 k- |! Y' V120.样本不均衡解决方案
, _6 o- X( i/ c" v6 q2 p3 Y121.下采样策略% z" A/ M* e1 J) b
122.交叉验证
, b) C+ q9 M4 O2 m, k$ L, j/ \123.模型评估方法
" \% l% j) \& ^" a( S: W124.正则化惩罚2 z z5 f1 P" s W8 l& O }; z O
125.逻辑回归模型' ]( m3 a' N) _" R
126.混淆矩阵/ c% j' {1 \: } _) _
127.逻辑回归阈值对结果的影响
/ W+ c7 `1 G6 q9 n" F* ]- U128.SMOTE样本生成策略- |) f) f- u6 }* E3 I# E* q. |
129.文本分析与关键词提取( m& V% ~+ f- W7 \) A3 l
130.相似度计算
+ Y5 ]" g4 R* b6 n5 x2 N131.新闻数据与任务简介7 |, W) h4 J: o+ F2 T/ U! o' M9 a
132.TF-IDF关键词提取
. Y3 b8 ]$ `; h! u' t' s/ j133.LDA建模
2 b N# M2 S& Z7 L134.基于贝叶斯算法进行新闻分类/ h4 i/ L! S9 N( N5 b( m
135.章节简介
; h& r) k7 m" c1 x) @0 P, a v136.Pandas生成时间序列6 p( A( H3 s5 Q
137.Pandas数据重采样
1 @( T5 [ ]' r, ^7 j, v; Y& s+ J138.Pandas滑动窗口
- ] p& _" {+ Y9 n1 i$ `4 O139.数据平稳性与差分法& d' p; b! v ]6 T# b% }- _
140.ARIMA模型
& O- b4 x6 L! ?+ ?0 S9 |$ V" j H141.相关函数评估方法
! W, X2 f( {9 M) q% b142.建立ARIMA模型. m' r" M" R6 w8 Z5 R$ `
143.参数选择) r* T' @/ U5 A* ]* B" M
144.股票预测案例+ _9 r, ~' O3 h+ l% I& ^
145.使用tsfresh库进行分类任务
. \0 q; S6 a# a" w* x* C# L' V/ O146.维基百科词条EDA& k: Z" \, T9 J- J& b
147.使用Gensim库构造词向量6 `6 \. {! T! n( h9 W J2 w5 ^
148.维基百科中文数据处理: d) S7 e# X4 K7 c
149.Gensim构造word2vec模型. u+ K8 m) @$ p! ~# K
150.测试模型相似度结果
/ k+ H+ Y/ n3 _% S2 P151.数据清洗过滤无用特征& \$ t9 |" W; R2 d
152.数据预处理
?3 \: L5 T0 ]0 |' C9 s9 y153.获得最大利润的条件与做法6 o! E- q8 W0 S/ p8 w' \" i; t
154.预测结果并解决样本不均衡问题* r" { I3 ~: T
155.数据背景介绍
% b" H1 n6 u) r156.数据预处理
6 G) V0 J: }* j' e8 o& h0 C' O+ {157.尝试多种分类器效果* S7 s0 T R" P6 d
158.结果衡量指标的意义2 U* V1 _& E: k8 `6 x* [" X
159.应用阈值得出结果
- |* U4 @0 Z) p160.内容简介. Z, Q ^8 E9 r9 ~/ [* p1 j; t1 V- G
161.数据背景介绍
$ N ~ x& A& p162.数据读取与预处理
; h. w j2 J8 y: K6 l163.数据切分模块
8 {0 z4 F$ {. N4 m164.缺失值可视化分析
+ r: X: b: h! q* z165.特征可视化展示: i/ f- y1 O9 ]9 k& {6 }; Z
166.多特征之间关系分析+ ?7 I& ~3 F: }; b
167.报表可视化分析. U: A A `2 ~7 u# z
168.红牌和肤色的关系
) D* Y8 J" ^) h/ m169.数据背景简介5 W* @: {/ j8 G6 O9 q' _
170.数据切片分析
3 I. k4 N% I2 [171.单变量分析
p/ w8 t k7 x/ v, Y$ U3 A172.峰度与偏度
; U% T# x, O# P8 B173.数据对数变换
/ j5 T7 `" [! S7 S+ L174.数据分析维度+ h" z5 X/ R4 G) n
175.变量关系可视化展示
T7 a3 A8 | U: I- r3 \" q# Z176.建立特征工程+ [6 \+ c" y: \% D- p0 R( ]
177.特征数据预处理
. @' F: @/ o9 D# I; k178.应用聚类算法得出异常IP点2 [1 b6 G* j7 \$ }0 H
' i$ u* u; @- y1 S资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见
3 f n3 V" E& @/ {" s+ t! k
; E& b/ a- m* @4 j
8 I# p" d$ X# i8 a. A0 V j" p# j: Y1 a1 G+ v- G0 H! b
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发表于 2023-5-15 14:39:01
