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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
    郁闷
    昨天 14:28
  • 签到天数: 1261 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】 6 k7 X. |* i6 K- v. D3 b
      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】 0 d1 I& @$ a0 ~: Y8 M
      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。
      4 i2 {: V! h( P# t* t

    4 b2 E  j9 ^9 }4 L5 s

    # w( o! D- e. C- K' \  r0 y目录' w7 ]7 M8 G. b& `( Z7 O& {, C+ d) g: |
    章节1: Python科学计算库-Numpy4 f1 `# o! \; l# i  v7 r
    5 u# b4 [! R6 ]        课时1课程介绍(主题与大纲)  10:46  z  o3 m" G. m5 Y; Z  U) {- F- h+ n+ t
            课时2机器学习概述  10:043 Z% _0 l" t8 H+ }5 X3 Z
            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# u) z$ P- l3 D9 v! `6 B
            课时4课程数据,代码,PPT(在参考资料界面)' ?% E% L- U' Q  U8 L0 ^
    ; I) \! O4 r1 p  s$ [  ?7 V        课时5科学计算库Numpy  10:32* V. o3 ~, R% a- X
    8 b% c" o$ M3 y- T: O2 U& i3 d        课时6Numpy基础结构  10:41
    : c3 E5 d# V7 D% G; M, F1 g, A        课时7Numpy矩阵基础  05:55; d' \2 d! I- J1 ~- Q0 c9 e4 k" p( l) B$ z1 f8 S
            课时8Numpy常用函数  12:02" B0 h0 i) T# I7 D( s9 u+ {
            课时9矩阵常用操作  10:180 R. l; E3 L& y9 i: l
            课时10不同复制操作对比  10:49( \* a5 J+ H' l9 C) d% u+ X5 _& s6 ~9 k  e: O& [

    * J, h4 Z$ Z  h, d章节2: python数据分析处理库-Pandas" z/ O% B5 A! x# W3 L9 z$ x
            课时11Pandas数据读取  11:50
    / D3 s# \9 @) Y8 X) w        课时12Pandas索引与计算  10:26+ l0 T: j1 }9 t3 S5 n0 F4 h! I
            课时13Pandas数据预处理实例  13:01
    8 M  {7 A' M% s; H  [2 A! ^0 r5 W0 e        课时14Pandas常用预处理方法  11:11
    8 k7 c4 n6 \$ u# g  q" t  x        课时15Pandas自定义函数  07:44: s- `  z6 k5 c& L6 P
      W2 |, V3 }: T! s8 Q- v: A2 R  ~        课时16Series结构  12:29- r- p+ C9 u9 v& Q5 B6 Y$ K5 Q
    / a* Q* F$ O8 a! O" g1 w- o) u
    ; l* x3 y) ^2 E& g: U9 n章节3: Python数据可视化库-Matplotlib+ X% U) N, H! s" o, Y4 S& ^5 J- c: F3 x3 U: q
            课时17折线图绘制  08:25
    ) I1 a/ y- H. o" H        课时18子图操作  14:05  [0 O" [# {& ?0 j( w" m+ M- t* c6 k8 S& r: U  Q0 ?  V
            课时19条形图与散点图  10:12
      o* ~( i0 }% v        课时20柱形图与盒图  10:176 Z  w9 T, y/ _: `) @1 w2 I0 N7 n2 k- Y0 \
            课时21细节设置  06:13# j# P. j3 s3 f) ]# f& S
    : w& g1 p0 o/ [7 ^8 M+ R, O3 L9 v9 W3 m+ c: [7 u. T) W, k1 K2 k. l  l- Z0 R3 e& F$ B
    章节4: Python可视化库Seaborn6 g" T$ z( @; l* L7 A$ `/ @
    7 A( D& O3 n- ?        课时22Seaborn简介  02:44( s0 y" W/ R( o" k- y" b) U
    / z7 E" @4 z4 h' L9 D: }1 @  K) e        课时23整体布局风格设置  07:48
    & U; y2 |3 W: t& j8 B  A        课时24风格细节设置  06:504 D2 H+ g& h( S2 r  _
    7 i  ]9 ]  Q( }. {. D        课时25调色板  10:40) l. t4 P- R* g, ?1 M: o
    ( Q# p0 r9 b3 I# Y5 h( Z* P        课时26调色板颜色设置  08:182 K$ x3 O% U, ]# n4 d
    $ Y& S* J# a* ?; L$ F% A5 I& ?7 B        课时27单变量分析绘图  09:38% W  y# p) Y9 i. K) ~2 @9 P
    ; f  Z& F7 S* b        课时28回归分析绘图  08:53
    ( F& S% d3 c' U6 @) |- I        课时29多变量分析绘图  10:36# H: k5 p9 s8 w& A! X
            课时30分类属性绘图  09:40
    " a: J# c1 U7 g) ?        课时31Facetgrid使用方法  08:50: V* K0 L% d3 C. i- U- t" c- I& \# {  W* n/ v* f4 ]
            课时32Facetgrid绘制多变量  08:30
    / g4 k  @4 B1 U+ n! ^9 I        课时33热度图绘制  14:19' J9 d2 R; l  d* n0 t* @8 b3 ?$ v* b( l8 i* K* u2 S/ N5 Q% x
    + F$ \, f6 N1 H
    $ a" S& o' e* p+ u8 n& w章节5: 回归算法$ s& @0 A0 C4 B  N; U( M: ^) C7 a8 R7 H# }7 G' p0 h% e
            课时34回归算法综述  09:429 f' ~9 S" ]. M2 T1 T$ `/ p8 ?+ n3 O% W
            课时35回归误差原理推导  13:01" C7 x- M+ d  Q; |4 g
    2 l$ ]$ Z& u4 }, m5 E  K: d        课时36回归算法如何得出最优解  12:05+ w: k+ C+ G; k! w  o( C" }$ T/ a# O  |) n0 T7 F3 B
            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, ]
    / a4 o! f$ J# k' @        课时38逻辑回归与梯度下降  16:59
    ! V6 Z1 f6 ^9 Z6 Y        课时39使用梯度下降求解回归问题  15:137 _1 o) H0 l2 E0 C; h; X$ R
    ' M* _/ ~9 ]$ M1 u1 C
    章节6: 决策树. C2 q  |& Y/ u7 D) B# i) D! S
    ' V- G1 D* G* u7 h9 c' X$ J$ M- l        课时40决策树算法综述  09:40  D: h6 A/ {4 g; ~7 Q
    3 D1 j# [; D7 t# Z5 y$ n! l; H        课时41决策树熵原理  13:20( [* ~8 k" b; @& Y- _2 n' d
    : b. Z- S( T$ f/ }& z7 @        课时42决策树构造实例  11:00  ]8 q! x- W- X4 `' H/ l( C; c7 M1 Q) v! ^) ^
            课时43信息增益原理  05:276 X+ S" {$ f0 ~9 T4 Y3 B2 }; q
            课时44信息增益率的作用  16:396 \  v. v' O3 `5 t8 N6 k( n
    ; O0 ]7 `! c2 q0 N. v: R- p        课时45决策树剪枝策略  12:08. D. |3 R7 f0 t2 k) ~( Y8 ^8 `, f" \, ?
            课时46随机森林模型  09:15* ?1 ]& \4 L, A; Z  j0 T3 ]- ]( e- ^  a4 d
            课时47决策树参数详解  17:49
    : N6 N" u& T! k/ e( r$ @4 }7 V; \" I. ]; n8 N: w: c& D7 B5 H* U( X( @0 r# l- Z3 ^( x
    章节7: 贝叶斯算法
    ; \' a* ?. J  D        课时48贝叶斯算法概述  06:58) _1 Q( h" L8 D, s2 l/ x+ H
    2 L8 q9 D2 e8 z2 M, Q% T        课时49贝叶斯推导实例  07:382 k! E# H9 @4 {0 m0 W7 M" p6 J( h) U9 m+ ~
            课时50贝叶斯拼写纠错实例  11:466 H( J. e: b/ B3 q8 Z
    2 e7 u6 u+ H& F! l4 z3 J        课时51垃圾邮件过滤实例  14:10* T0 x% G% q' }- t% s6 ^% K) q$ 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
    9 l# V, k$ e4 [0 F) W# o* e8 f. ~" j9 ?7 s* i
    7 o0 a" J, ^, ?# T/ Z0 ~# e章节8: 支持向量机6 U4 c) \5 D  b( |' m" r3 D5 J
    0 F; x3 \: i- k; I: g        课时53支持向量机要解决的问题  12:01. R) r2 ~6 T0 e9 d  @8 b
    0 B$ y1 A/ C, V# v* c! a        课时54支持向量机目标函数  10:01
    + S8 ?1 \( Y, v6 I2 W        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
    2 R2 O. j( h! G: y* L( w, c        课时56支持向量机求解实例  14:18" i9 Y/ S' s' d4 y
            课时57支持向量机软间隔问题  06:55
    ' U  ]. P% F  C9 a. c; ]        课时58支持向量核变换  10:173 Y, C1 Q% M1 Z
            课时59SMO算法求解支持向量机  29:29" k$ @3 H& a4 q6 B/ f
    : B* k, J6 [5 R/ i0 E( B' w: t2 R2 y( B5 b7 i' z# j6 R- s+ N6 d0 q8 ]9 {) A$ f7 o
    章节9: 神经网络
    ' n0 r* L; i7 V6 K: w0 W$ F; b0 u        课时60初识神经网络  11:28( }: s1 i; R8 C& Q' u$ d' ~5 l
            课时61计算机视觉所面临的挑战  09:40
    & l- }+ b0 K% ~        课时62K近邻尝试图像分类  10:01
    : Y: V) u# z: s        课时63超参数的作用  10:31
    . m: ?, ^6 y3 H: b/ a        课时64线性分类原理  09:358 U9 q4 P  M4 A# T
    ! W5 }5 z! p9 ^2 q: \* q/ Z        课时65神经网络-损失函数  09:181 h4 |4 I0 A/ o1 D0 K. j2 B/ Y
            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  p7 Z% ]- u3 e
            课时67神经网络-softmax分类器  13:39/ a) g: t% ?2 A; W2 V- R+ N7 A. E1 a  v% p8 ?% A% g/ S0 |: K# X
            课时68神经网络-最优化形象解读  06:47, I$ r) S0 {1 J4 ~" N! B# L
            课时69神经网络-梯度下降细节问题  11:49, J) R! |) W# I' p; F3 N3 G4 n, \
            课时70神经网络-反向传播  15:17; J" e7 e& ^. P0 C9 ]# t
    : h5 X9 I/ H, [" N/ Q( i0 m& X        课时71神经网络架构  10:111 ?& G( P) `! z) l; G' q
    + v8 s' |2 T# d1 Y0 |        课时72神经网络实例演示  10:39
    / c7 m" L/ R- j# \        课时73神经网络过拟合解决方案  15:54$ G( P6 j# e# E% J+ J1 ]& u
    ( x& N; M, t- m; J8 @+ R5 R6 U& g        课时74感受神经网络的强大  11:301 o9 l! x7 Y8 f( S" z! m
    - ]& r/ I+ [1 n4 f& G: I' P% Z* C- _- z, a" u% J. B1 v) Y5 p
    章节10: Xgboost集成算法* ^  \' L1 F* h' O- ~0 r/ U: r. k. ?7 |/ \" k: k- M! c4 V+ B
            课时75集成算法思想  05:35; c( z4 [8 c& q7 ]3 z) O  B/ G1 P6 a# h$ x
            课时76xgboost基本原理  11:074 w! W5 a: I* |" e8 p6 ]+ i
    # ^" |3 H6 X' {& {; H$ a        课时77xgboost目标函数推导  12:18
    ) }' l# |1 k* f* {1 ?" J2 T        课时78xgboost求解实例  11:29* V* M. G$ Z, {! |" a1 D6 ]3 k. E  S0 t9 W1 T  w7 O6 L
            课时79xgboost安装  03:328 a+ Y  Q; ?* D0 }0 f
    $ X7 g1 j2 R' W- g" m        课时80xgboost实战演示  14:44
    ; A* p5 [: b8 h1 T; w        课时81Adaboost算法概述  13:01) C1 l" Z) U! t+ ]0 s" @4 |
    6 D- `6 r) i: n) ]* v5 Q# e9 {7 P) a# G5 |! W% D, }5 a. l% A. s* _3 S7 J
    章节11: 自然语言处理词向量模型-Word2Vec& p2 h' j) h' s' ~6 s' z3 j! }% [# K  x! z& S7 l
            课时82自然语言处理与深度学习  11:58
    4 A" k3 b0 i: a) |1 o0 x- M        课时83语言模型  06:16) g0 j  u( _! q+ a! L& I8 s# n7 F0 {' i  t/ R+ B% A
            课时84-N-gram模型  08:32
    % Q! L4 _& c* j( j# p# H( u5 P0 K" r& D. R        课时85词向量  09:28" C/ k' W( u. k2 \2 N
    ( `; C+ H& b& Y) [5 C6 u' G8 v2 N        课时86神经网络模型  10:03: `; [$ E) j" j( q) t
            课时87Hierarchical Softmax  10:01, C* u& ]5 s' N. z) {
    1 q6 S4 R& P5 ~        课时88CBOW模型实例  11:211 Q8 y5 i' v- D
            课时89CBOW求解目标  05:39% g  U- S+ x( ]& Y
    5 {( {4 N- R" c& }5 U        课时90梯度上升求解  10:118 S$ k4 S8 V+ H3 |
            课时91负采样模型  07:15+ K& U  U3 q. K+ z
    # a0 y% z  S5 B& p& S) `5 Z
    章节12: K近邻与聚类4 U' u* r) m. W  r/ @$ C
            课时92无监督聚类问题  16:042 L; B" h' k, c$ F
            课时93聚类结果与离群点分析  12:550 Q3 Q% u5 i. N) s8 d1 A- {
            课时94K-means聚类案例对NBA球员进行评估  14:23
    $ M5 m5 O4 ^' N+ q        课时95使用Kmeans进行图像压缩  07:58* b+ p- K8 j6 F7 r* G% P& {" {& U
            课时96K近邻算法原理  12:349 W; J( k) P' h* I) ?# S1 T
    ) o$ l- z  I6 B        课时97K近邻算法代码实现  18:44
    , T. T  n! c+ [( Z3 R* w. r7 _4 Y1 S: Z2 {! S( A) ?1 z7 ?' y
    : Y) ?( G) L! o: t6 I$ K6 w7 l# D1 [章节13: PCA降维与SVD矩阵分解0 J$ T4 L) Q8 w9 h# a+ Y. p- S* }2 _) r/ m) X
            课时98PCA基本原理  10:48% d6 i% ]6 O% [( f5 ]
            课时99PCA实例  08:34- z0 Z+ l( u6 `5 z$ w; r* d
    ( C; j5 ^9 r8 i* p& n  F; b        课时100SVD奇异值分解原理  10:08, C+ `  i3 W' _: N2 [
            课时101SVD推荐系统应用实例  13:31& z' B  Z4 A# o5 L) L  g8 T; e3 S6 w% {
    ( ]; X9 k% Q1 n! ^8 l
    " t% l2 x8 }1 P9 i章节14: scikit-learn模型建立与评估6 @# S6 N. c, v( n
            课时102使用python库分析汽车油耗效率  15:09, B& v) H- ?+ x) q0 P/ G8 @- c' P, b6 E- j+ K8 j* X
            课时103使用scikit-learn库建立回归模型  14:022 A! K3 H4 B; t/ x
    3 C; p$ x2 k( i" X8 j1 Q' X        课时104使用逻辑回归改进模型效果  13:12
    5 P5 C8 F4 U/ e# ~3 J$ g9 c9 `        课时105 模型效果衡量标准  20:09" l$ q( h/ D: s1 z' [
            课时106ROC指标与测试集的价值  14:313 f7 F4 [7 e5 C! z2 m# p7 ~  M6 ?  t4 b( q: W; B/ k5 W+ E  f+ G; A+ j
            课时107交叉验证  15:15, M+ C! v1 j2 c3 U" _
            课时108多类别问题  15:524 F$ J3 Z$ N) N) O
    # J' t& @2 o* E9 }
    章节15: Python库分析科比生涯数据
    + ]% [1 l% z+ z6 M        课时109Kobe Bryan生涯数据读取与简介  07:45, M. t& ]8 j3 \5 ^$ [. ~4 b* A7 }$ g0 P2 V1 ?) \/ U
            课时110特征数据可视化展示  11:41
    ! H( ~7 v2 e$ V( A8 Z9 l        课时111数据预处理  12:32& F, N. I) Q( J5 O% g) Z. E# U1 j" ]' u. O% U* K* [0 f8 b& v" j
            课时112使用Scikit-learn建立模型  10:12$ g  [- U* N% s3 t
    7 e+ U0 b! M/ l2 N& ?
    1 m1 r: k7 g2 [; L! g+ W& q3 j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
    , Y+ b, L; S0 V, s& i2 E        课时113船员数据分析  11:02; S8 j5 N/ N" P% y( K9 o! w3 J+ r% p# X7 Z" p0 ~. A
            课时114数据预处理  11:39% x' j" T& k$ \/ e  x- b
            课时115使用回归算法进行预测  12:131 ~. i8 {( g1 ~; V: L
            课时116使用随机森林改进模型  13:25- Y/ j. Q" j/ ]) [8 e6 ~6 |% D6 i' m/ r" C8 z
            课时117随机森林特征重要性分析  15:557 C# J* b4 k( }1 G0 }# J- o* C( g$ [2 @$ }7 H9 S1 U

    # {) U; k+ P# N$ e% H# u; P  u章节17: 机器学习项目实战-交易数据异常检测
    0 _: J/ u, f3 A0 ^! a3 c4 v% z        课时118案例背景和目标  08:32+ L& d. G+ C7 w  e, u' r' o" X% ?- e/ g
            课时119样本不均衡解决方案  10:180 g. G; S) ?7 D' R' f) T
    ( A) l1 P& g! W* X3 |4 w1 y1 Y        课时120下采样策略  06:36" V, Y' ?7 \+ ^, a! L2 Q$ B
            课时121交叉验证  13:039 T  m% z9 {& D- p( P/ r3 f# [, ]% r* K$ V* O# y6 |: b# k
            课时122模型评估方法  13:06  ~- H+ |! ^) P- @9 b+ U, k+ F1 G1 ~9 \; ?' x: J% c$ n( P! U
            课时123正则化惩罚  08:09; @: n6 \' n* h- x' b( {( ?8 B
      h3 i9 |$ c' g3 R9 L: x        课时124逻辑回归模型  07:37
    9 ^# `, N8 A! [* L        课时125混淆矩阵  08:53) ~2 Q# t: v5 \, ?
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    , M) S! h$ e) j& k; E' p
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    , o$ L* s, x! x- r7 i  |$ ]9 s, Z- r2 K* ^. [" e+ E! A, R  N7 o* z
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    . M3 U* s% ^0 u  N
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    发表于 2017-10-9 14:37:29 | 显示全部楼层
    O(∩_∩)O谢谢
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