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2017最新唐宇迪 Python数据分析与机器学习实战视频教程

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  • TA的每日心情

    7 天前
  • 签到天数: 1452 天

    [LV.10]以坛为家III

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    发表于 2017-10-9 12:01:22 | 显示全部楼层 |阅读模式
    • 【课程介绍】 ( N7 {) `+ r6 t  C( Z
      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】 - l+ Y0 ~" a& h6 }' U0 _6 Z
      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。0 s% {. m, O; O" ^
    ! h' w8 H4 ^  f' l# r
    2 H4 A$ q; f# U9 ~$ q
    目录' w7 ]7 M8 G. b& `
    ; j, D4 c0 T/ O0 I' Q章节1: Python科学计算库-Numpy4 f1 `# o! \; l# i  v7 r% Q/ i1 _! U( H( J$ m4 l
            课时1课程介绍(主题与大纲)  10:46  z  o3 m" G. m5 Y
    ! Q. C1 ~& [" B) T( N4 o( n        课时2机器学习概述  10:04
    ! d$ e8 I# F' l% p0 E. Q6 O        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) r, u. x5 e! S; x! Z' G4 F
            课时4课程数据,代码,PPT(在参考资料界面)' ?% E% L- U' Q  U8 L0 ^
    2 s4 M' a3 y' a0 Q0 {- g        课时5科学计算库Numpy  10:32* V. o3 ~, R% a- X, ?3 q* b( S. ]1 B/ U* a
            课时6Numpy基础结构  10:41
    2 z% b8 C% s0 x, c0 {. x* i0 Z) p8 O5 `        课时7Numpy矩阵基础  05:55; d' \2 d! I- J1 ~- Q0 c9 e
    ( d5 }9 f9 p% u$ U, b! L% e        课时8Numpy常用函数  12:02" B: u/ j1 i& S1 }
            课时9矩阵常用操作  10:18
    # U" L4 j+ r- r% W        课时10不同复制操作对比  10:49( \* a5 J+ H' l9 C) d& f2 x" R3 `9 c7 b
    . Y1 d$ g# n9 j; p8 \3 Q& M/ f
    章节2: python数据分析处理库-Pandas2 ]/ H$ ]9 M$ d$ n# a3 @
            课时11Pandas数据读取  11:50
    . y. J& X$ X1 @5 w        课时12Pandas索引与计算  10:26! }# I& R4 F% t' P0 @) X
            课时13Pandas数据预处理实例  13:01
    6 \6 l' E2 Z1 f6 t- q* j        课时14Pandas常用预处理方法  11:11
    5 Z8 S' ^' u& W# t1 p        课时15Pandas自定义函数  07:44: s- `  z6 k5 c& L6 P
    ) k7 C5 M8 A' n- K2 q" o- X% m        课时16Series结构  12:29- r- p+ C9 u9 v& Q5 B6 Y$ K5 Q# v% O& p7 Q7 L/ s
    $ C. y0 \) y" p# `' s
    章节3: Python数据可视化库-Matplotlib+ X% U) N, H! s" o, Y; _6 x; T! ?. z: O2 O. F
            课时17折线图绘制  08:252 a: y  R; c" ?) b
            课时18子图操作  14:05  [0 O" [# {& ?0 j( w" m+ M- t* c. Y1 i/ D' u1 D
            课时19条形图与散点图  10:124 ~1 Z: o  T0 K2 s  Z  C
            课时20柱形图与盒图  10:176 Z  w9 T, y/ _. O3 a! f* W3 N! M" o/ {' ?
            课时21细节设置  06:13# j# P. j3 s3 f) ]# f& S
    % `, G1 I" i; @, O3 L9 v9 W3 m+ c: [7 u. T) W
    ! f6 a$ x1 c) m章节4: Python可视化库Seaborn6 g" T$ z( @; l* L7 A$ `/ @
    4 Q( j3 `) o% ^; E- a: c        课时22Seaborn简介  02:44( s0 y" W/ R( o" k- y" b) U
    3 V! g3 H* y% g( w9 |        课时23整体布局风格设置  07:48& T3 r$ w- H! k
            课时24风格细节设置  06:504 D2 H+ g& h( S2 r  _
    / A! E& z. r6 _/ Y/ E        课时25调色板  10:40) l. t4 P- R* g, ?1 M: o5 w6 k1 S) V' k2 y" p
            课时26调色板颜色设置  08:182 K$ x3 O% U, ]# n4 d
    5 i4 i4 T6 |& v; ^  j+ {; v/ o/ n5 Y        课时27单变量分析绘图  09:38% W  y# p) Y9 i. K) ~2 @9 P3 e& C  @# b9 o3 S9 J
            课时28回归分析绘图  08:533 a1 b, C. @* }! i, ?) p
            课时29多变量分析绘图  10:36
    4 m0 N+ d" E& |# D        课时30分类属性绘图  09:401 X4 R6 U/ O* |- x, G7 t
            课时31Facetgrid使用方法  08:50: V* K0 L% d3 C. i- U- t" c- I6 M6 v7 d& Q/ Z$ z) Q
            课时32Facetgrid绘制多变量  08:30
    . m/ f, n$ w5 F0 N) M0 H. T        课时33热度图绘制  14:19' J9 d2 R; l  d* n0 t* @8 b3 ?$ v% x; E  Q" s, x* y: |& z
    + F$ \, f6 N1 H8 _9 O) o6 s: `5 V; y: L3 Z+ h% V
    章节5: 回归算法$ s& @0 A0 C4 B  N; U( M: ^) C7 a8 R
      c. K. M& r/ \) V3 y        课时34回归算法综述  09:429 f' ~9 S" ]. M2 T1 T& [# `$ s& V% |- j
            课时35回归误差原理推导  13:01" C7 x- M+ d  Q; |4 g) @! A" K3 J% J) o. P5 |
            课时36回归算法如何得出最优解  12:05+ w: k+ C+ G; k! w  o( C" }$ T9 }$ i4 g- ~1 D
            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, ]
    , [- k5 r" i3 M- k3 b0 l        课时38逻辑回归与梯度下降  16:59
    9 g0 y' ]$ \. [$ c        课时39使用梯度下降求解回归问题  15:13
    9 p. n5 d& }4 }! f, L( {" j8 g. q% F# V- `/ b
    章节6: 决策树. C2 q  |& Y/ u7 D) B# i) D! S
    ' N! c' \/ t: |/ @        课时40决策树算法综述  09:40  D: h6 A/ {4 g; ~7 Q* N% A7 B/ v* l7 D! D
            课时41决策树熵原理  13:20( [* ~8 k" b; @& Y- _2 n' d
    : c) r' T3 ~1 b# ^( k+ C        课时42决策树构造实例  11:00  ]8 q! x- W- X4 `' H/ l( C
    / e" Q. L# q" ^. ~        课时43信息增益原理  05:27) Q2 f9 B( ?0 V+ i9 s
            课时44信息增益率的作用  16:396 \  v. v' O3 `5 t8 N6 k( n
    " s) [$ S$ t" w) Z" s        课时45决策树剪枝策略  12:08. D. |3 R7 f0 t2 k
    0 z) |/ J4 K3 ]! W) Y        课时46随机森林模型  09:15* ?1 ]& \4 L, A; Z
    * T5 @* }6 G: W  ]. V; n# m        课时47决策树参数详解  17:49
    , H/ X" v$ I5 L1 \. U0 m; \" I. ]; n8 N: w: c& D7 B5 h" R. y0 e( U6 m( [% v
    章节7: 贝叶斯算法
    8 j* p' S& B* y2 r  X3 E6 H( Y        课时48贝叶斯算法概述  06:58) _1 Q( h" L8 D, s2 l/ x+ H
    7 t$ n. i& U) P$ n% t        课时49贝叶斯推导实例  07:382 k! E# H9 @4 {0 m  G+ F  l, b5 i3 W) [2 Q( i- A
            课时50贝叶斯拼写纠错实例  11:466 H( J. e: b/ B3 q8 Z
    3 r/ i* d: U9 b; P  H& h! `        课时51垃圾邮件过滤实例  14:10* T0 x% G% q' }- t" C6 R' F  G# w5 x
            课时52贝叶斯实现拼写检查器  12:21$ v) v9 U! t( W; B) u( H" V
    " E- ~  z7 j1 d# o* e8 f. ~" j9 ?7 s* i% Z* }% ~' F$ x8 h$ L
    章节8: 支持向量机6 U4 c) \5 D  b( |' m" r3 D5 J
    7 `" i, ^3 Q  I+ P        课时53支持向量机要解决的问题  12:01. R) r2 ~6 T0 e9 d  @8 b) q9 R' a  ~. T
            课时54支持向量机目标函数  10:01- z, B( }4 S+ d: C. d
            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
    / @7 A1 I! y4 @7 r) \. L9 L! v        课时56支持向量机求解实例  14:185 S# a: H0 b$ R: z9 b( K
            课时57支持向量机软间隔问题  06:55$ N8 p, ]: t, J  [& i3 f4 j' n
            课时58支持向量核变换  10:17
    4 g) k5 `2 @- M* T1 r        课时59SMO算法求解支持向量机  29:29" k$ @3 H& a4 q6 B/ f
    9 R2 U% x6 p( Z+ P9 [8 }9 }2 y( B5 b7 i' z# j6 R- s+ N6 d) L) }( a0 t' b" F
    章节9: 神经网络
    6 F5 H4 q* m! x8 C        课时60初识神经网络  11:28
    2 Y, P; b* [- i3 M5 Y, S, O        课时61计算机视觉所面临的挑战  09:40
    3 {6 n) b7 P. F3 `        课时62K近邻尝试图像分类  10:01' t. P0 b2 O7 ~5 p7 w& x
            课时63超参数的作用  10:31- H( j1 [( _2 @4 H' W- Y8 M
            课时64线性分类原理  09:358 U9 q4 P  M4 A# T
    % L; @8 z+ R4 s        课时65神经网络-损失函数  09:189 p$ J$ ]' z2 c+ ?# l
            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
    8 |  \1 i2 ?! A, ]        课时67神经网络-softmax分类器  13:39/ a) g: t% ?2 A; W2 V- R
    ) o" c- h+ X$ B7 c* ~' T6 F        课时68神经网络-最优化形象解读  06:47+ ]. u9 q* I+ o
            课时69神经网络-梯度下降细节问题  11:49, J) R! |) W# I' p0 n& G1 v( K8 P+ K2 N1 z& \% [
            课时70神经网络-反向传播  15:17; J" e7 e& ^. P0 C9 ]# t) \" V$ e# V8 B7 K% g9 I
            课时71神经网络架构  10:111 ?& G( P) `! z) l; G' q/ e2 t- m0 ^% }# m2 ]1 w
            课时72神经网络实例演示  10:390 w6 o0 Z" a( w; t% m3 i: `
            课时73神经网络过拟合解决方案  15:54$ G( P6 j# e# E% J+ J1 ]& u
    ( p7 G3 H& ?! V' ~9 i) G' F3 ^: D# V        课时74感受神经网络的强大  11:301 o9 l! x7 Y8 f( S" z! m4 N# @, ~1 e7 L
    & G: I' P% Z* C- _- z, a* q* c, c2 {' {9 F6 W- |
    章节10: Xgboost集成算法* ^  \' L1 F* h' O- ~0 r
    ; `- X  j$ `3 M+ ?9 H1 b$ K" ]. U        课时75集成算法思想  05:35; c( z4 [8 c& q7 ]3 z) O
    + ~" N. q  B* S5 p* N0 v        课时76xgboost基本原理  11:074 w! W5 a: I* |" e8 p6 ]+ i+ `, ^. A4 W9 e- a/ E0 a
            课时77xgboost目标函数推导  12:18
    ( A/ N8 u( u, t! Q# f7 [3 A7 ^        课时78xgboost求解实例  11:29* V* M. G$ Z, {! |" a1 D
    $ w! p: m; J9 f, w2 c0 F/ a7 h        课时79xgboost安装  03:328 a+ Y  Q; ?* D0 }0 f
    * v9 o+ B, N) v3 n# ]        课时80xgboost实战演示  14:44
    5 U9 a  U& ]% |% B8 b. L; m+ `& r. r        课时81Adaboost算法概述  13:01) C1 l" Z) U! t+ ]0 s" @4 |' K1 K% y. D2 h5 q4 A% ^
    # e9 {7 P) a# G5 |! W$ s; n( \, h# f5 Z
    章节11: 自然语言处理词向量模型-Word2Vec& p2 h' j) h' s' ~6 s' z3 j! }
    , D+ k' o, Q2 N7 W% k9 W; i        课时82自然语言处理与深度学习  11:58
    " n) l$ s0 f  c: I        课时83语言模型  06:16) g0 j  u( _! q+ a! L& I
    2 o. A$ |7 @9 s( f% j( ~        课时84-N-gram模型  08:32
    $ |% C: V! a; z& a+ y4 P        课时85词向量  09:28" C/ k' W( u. k2 \2 N, ^+ z7 Z* l5 ]6 H: Y9 K2 l4 \. [
            课时86神经网络模型  10:03
      V0 v' l6 ?; Y( \- P# s) X        课时87Hierarchical Softmax  10:01, C* u& ]5 s' N. z) {
    3 |+ W4 W6 g1 E( J) [0 X; q        课时88CBOW模型实例  11:21: ~: |; e( g( f0 x: Q
            课时89CBOW求解目标  05:39% g  U- S+ x( ]& Y* f6 ^9 o, R, Y) g$ F  |
            课时90梯度上升求解  10:11; [7 X. B  W' T
            课时91负采样模型  07:15# i+ `( t6 d( A7 d  [( D8 i9 j  {

    . N% k$ f) |( j- Q章节12: K近邻与聚类9 ~# F4 V, d9 `- N- r
            课时92无监督聚类问题  16:04, j( p7 h) D  b) X. l
            课时93聚类结果与离群点分析  12:55! }  F$ F& [& ^. f$ p& J
            课时94K-means聚类案例对NBA球员进行评估  14:23
    8 p5 H! a6 o$ C6 |5 z/ I        课时95使用Kmeans进行图像压缩  07:58; F( }2 L) X, C4 ^; K- E
            课时96K近邻算法原理  12:349 W; J( k) P' h* I) ?# S1 T
    $ a2 Q7 L4 W! B" |: L0 K( y7 \        课时97K近邻算法代码实现  18:44: h" X! s/ ^1 V* q# s
    7 _4 Y1 S: Z2 {! S( A) ?1 z7 ?' y
    , e: g/ n' ?- K4 _章节13: PCA降维与SVD矩阵分解0 J$ T4 L) Q8 w9 h' F& h. b% C& c- C. ]% O9 ]
            课时98PCA基本原理  10:48
    5 N: y) Z" W" f8 C: q/ ~        课时99PCA实例  08:34- z0 Z+ l( u6 `5 z$ w; r* d9 _' e. s1 j1 B7 q0 p' H: g
            课时100SVD奇异值分解原理  10:085 }2 |) D7 s9 F) f4 Z) w; j
            课时101SVD推荐系统应用实例  13:31& z' B  Z4 A# o5 L) L
    - S5 F0 ^& o0 Q- I1 x; w( ]; X9 k% Q1 n! ^8 l
    9 T6 u' `2 V0 d8 d& K/ ^章节14: scikit-learn模型建立与评估: m( [1 S0 H2 V
            课时102使用python库分析汽车油耗效率  15:09, B& v) H- ?+ x) q0 P/ G
    & M$ {' k$ A7 R) I        课时103使用scikit-learn库建立回归模型  14:022 A! K3 H4 B; t/ x
    7 x, l  n+ y% G; u/ L( N" L% K1 L2 p        课时104使用逻辑回归改进模型效果  13:12& n1 G% F  P4 y' c
            课时105 模型效果衡量标准  20:09
    ! V+ T9 B, |, \& K/ p        课时106ROC指标与测试集的价值  14:313 f7 F4 [7 e5 C! z2 m# p7 ~  M6 ?
    6 q; @$ N4 n+ s+ W2 y! k        课时107交叉验证  15:15
    9 J8 @6 R* M- d/ h        课时108多类别问题  15:529 O& E* f. F$ v& Y" P2 i2 X# C
    7 \* S" ~% P' i' G) u
    章节15: Python库分析科比生涯数据  T; W7 Y- C1 l1 V' \7 L
            课时109Kobe Bryan生涯数据读取与简介  07:45, M. t& ]8 j3 \5 ^$ [. ~4 b/ ~3 `6 T6 h9 m9 I4 k
            课时110特征数据可视化展示  11:41
    ' H6 N2 R/ Q9 z+ z" p        课时111数据预处理  12:32& F, N. I) Q( J5 O% g) Z. E# U1 j" ]' u1 Q3 W5 D$ X: h$ ]) z' C! i+ r
            课时112使用Scikit-learn建立模型  10:12$ g  [- U* N% s3 t( A  C7 I: y- H) f! y  g+ E, k7 w8 F( v
    " A3 d1 c6 z; v* h+ c$ r
    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
    5 X1 N/ H1 `5 w( w- _! M$ u$ b9 g. G        课时113船员数据分析  11:02; S8 j5 N/ N" P% y( K  i  s; X0 F$ A1 }
            课时114数据预处理  11:397 T* N* \3 ?2 t2 `
            课时115使用回归算法进行预测  12:13
    9 [6 o- q9 v( J- N. {4 b        课时116使用随机森林改进模型  13:25- Y/ j. Q" j/ ]) [8 e6 ~
    ) D# k) C0 R9 O1 \. n& ~        课时117随机森林特征重要性分析  15:557 C# J* b4 k( }1 G0 }
    + p  K( d- x* \: G8 i3 i9 W4 S
    . p) M& g& T0 r$ Y: X# B9 T( Z章节17: 机器学习项目实战-交易数据异常检测3 r, a% V9 N4 y8 o
            课时118案例背景和目标  08:32+ L& d. G+ C7 w  e" ?1 T+ @  V( L2 T
            课时119样本不均衡解决方案  10:180 g. G; S) ?7 D' R' f) T* r0 P1 E: o. t
            课时120下采样策略  06:363 j4 G6 l, k# ~, ]2 p0 u, Z! c
            课时121交叉验证  13:039 T  m% z9 {& D- p( P/ r3 f# [' S0 K5 X& w" v  |1 V7 S
            课时122模型评估方法  13:06  ~- H+ |! ^) P- @9 b+ U, k
    - r. j% w3 W& m0 a  v( O0 m7 x        课时123正则化惩罚  08:09; @: n6 \' n* h- x' b( {( ?8 B
    1 I. r. r; f( o7 j8 E- l        课时124逻辑回归模型  07:371 c$ j/ s& I6 m
            课时125混淆矩阵  08:53) ~2 Q# t: v5 \, ?
    7 T7 v/ t6 p  g/ F, s        课时126逻辑回归阈值对结果的影响  10:01
    , Z3 _- @# y0 b& E0 ]        课时127SMOTE样本生成策略  15:51# a1 Z4 f$ S3 P
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    " d7 [8 Y! O9 L9 s, Z- r2 K* ^. [
    . L- @$ y  Y% ^3 w# D. U- P% D! T# a章节19: Python时间序列分析7 V6 L8 y% y& n/ H! m) C5 x# ~7 \" K2 B8 S) ?
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    章节24: 探索性数据分析-农粮组织数据集- r; b& u1 ?9 x  N2 N9 A0 Z; O
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    ! F# I: U6 ~4 T( T# ^2 d        课时169数据切片分析  17:26
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    章节25: 机器学习项目实战-HTTP日志聚类分析! e! P! M2 m7 G0 {. V  @
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    O(∩_∩)O谢谢
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