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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

    4 小时前
  • 签到天数: 1424 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】 $ P( C( J) b7 R$ b/ y! t& {
      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】
      ; O. |  R4 e6 B) r# T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。# s% D) K+ d9 s* S0 b0 Q7 w7 T9 \
    4 f6 I2 Y: M% t* E+ v

    * d$ S9 m) s/ D/ u$ e4 d6 @5 o目录' w7 ]7 M8 G. b& `
    ! f" ?  E9 L* U" _& J: s) M章节1: Python科学计算库-Numpy4 f1 `# o! \; l# i  v7 r
    ! p% }: j, q, P" d% a        课时1课程介绍(主题与大纲)  10:46  z  o3 m" G. m5 Y. W7 v& t5 e3 }% I$ {
            课时2机器学习概述  10:04
    5 R9 m. j7 r" H  ]; p  V5 }" a% 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* n! k% b/ u+ e0 M+ A' W
            课时4课程数据,代码,PPT(在参考资料界面)' ?% E% L- U' Q  U8 L0 ^) d. X# n) q- A' T, ~5 w- e
            课时5科学计算库Numpy  10:32* V. o3 ~, R% a- X
    % u( x1 G% l2 F        课时6Numpy基础结构  10:41- k8 g% z0 G1 a2 w' z9 r: Q
            课时7Numpy矩阵基础  05:55; d' \2 d! I- J1 ~- Q0 c9 e$ \% ^" N% L8 @
            课时8Numpy常用函数  12:02
    2 O$ Z5 w$ A/ J$ f, a        课时9矩阵常用操作  10:18
    1 `, O9 P0 K( c$ G6 _        课时10不同复制操作对比  10:49( \* a5 J+ H' l9 C) d
    7 f4 j  @/ K; q- K) k8 d, l% O+ w+ I$ y$ C$ U
    章节2: python数据分析处理库-Pandas  L' m# }9 E; E1 E7 K6 j7 d
            课时11Pandas数据读取  11:50
    ' G& H5 f! P+ D5 n        课时12Pandas索引与计算  10:26
    / b! x5 }/ Z- i7 G+ ^, v* \        课时13Pandas数据预处理实例  13:01% j6 q# E( t" N
            课时14Pandas常用预处理方法  11:11. t0 ]! U% W* T% C% n
            课时15Pandas自定义函数  07:44: s- `  z6 k5 c& L6 P6 G8 h' J8 u( Y/ U
            课时16Series结构  12:29- r- p+ C9 u9 v& Q5 B6 Y$ K5 Q
    # r6 A4 u# J$ r* A! |. X: h! \) \! e
    章节3: Python数据可视化库-Matplotlib+ X% U) N, H! s" o, Y
    ' N1 {7 u9 I* W1 J        课时17折线图绘制  08:254 g8 X" X, z  z& a0 i
            课时18子图操作  14:05  [0 O" [# {& ?0 j( w" m+ M- t* c
    + f1 p& R& G) L( E  @        课时19条形图与散点图  10:12
    6 X  M8 q4 I. d" f        课时20柱形图与盒图  10:176 Z  w9 T, y/ _9 N; E# i7 S6 E1 R& ?$ n$ d
            课时21细节设置  06:13# j# P. j3 s3 f) ]# f& S
    + f1 i) K+ Q& F* Q2 }! e, O3 L9 v9 W3 m+ c: [7 u. T) W; f6 N6 q- e. w( M% u
    章节4: Python可视化库Seaborn6 g" T$ z( @; l* L7 A$ `/ @
    & f" [- `) i6 P# V        课时22Seaborn简介  02:44( s0 y" W/ R( o" k- y" b) U
    1 K! p% z: n, M( i2 Y! T( `        课时23整体布局风格设置  07:48
    # c2 `' H. ^" Q# |& Y0 H        课时24风格细节设置  06:504 D2 H+ g& h( S2 r  _
    1 E% Y& c) X3 W9 u8 F        课时25调色板  10:40) l. t4 P- R* g, ?1 M: o9 N" @- N  }+ U( ]. l
            课时26调色板颜色设置  08:182 K$ x3 O% U, ]# n4 d
    / D1 }. L, S8 u7 h        课时27单变量分析绘图  09:38% W  y# p) Y9 i. K) ~2 @9 P' A, E) K# B$ [. m7 c& S0 K
            课时28回归分析绘图  08:53) _! l. e3 k- m$ c! r! k% W& A+ @
            课时29多变量分析绘图  10:36* k- K# g  N( ~* A4 E& a9 z% m
            课时30分类属性绘图  09:40* {* ~. ]5 m7 f& O
            课时31Facetgrid使用方法  08:50: V* K0 L% d3 C. i- U- t" c- I
    , _+ f& {: N6 U& D9 R        课时32Facetgrid绘制多变量  08:302 G1 i1 E; u1 p6 z
            课时33热度图绘制  14:19' J9 d2 R; l  d* n0 t* @8 b3 ?$ v6 `+ w$ d0 K5 Q7 A* j. Z
    + F$ \, f6 N1 H
    9 y6 M$ u: r2 t6 s! q2 a1 E3 T章节5: 回归算法$ s& @0 A0 C4 B  N; U( M: ^) C7 a8 R% r9 R' i7 V! h3 D8 h
            课时34回归算法综述  09:429 f' ~9 S" ]. M2 T1 T
      X  J1 L9 K; K        课时35回归误差原理推导  13:01" C7 x- M+ d  Q; |4 g
    1 k7 x2 D. g7 t, ~        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
    $ E6 T7 b) R, y) Q! ]7 v: @        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, ]
    ; n- d3 ]6 h6 d( X! T+ ~2 k' L- n        课时38逻辑回归与梯度下降  16:59
    & C) _% W' i9 A9 \% y  y        课时39使用梯度下降求解回归问题  15:132 R6 r; Q& p" w4 e- U' @  t! z9 N
    + k5 B* f6 w1 F; k1 @
    章节6: 决策树. C2 q  |& Y/ u7 D) B# i) D! S
    7 x# I$ f, _% M9 V) `        课时40决策树算法综述  09:40  D: h6 A/ {4 g; ~7 Q
    $ R) d: p+ c/ T        课时41决策树熵原理  13:20( [* ~8 k" b; @& Y- _2 n' d9 u# e( d- x4 S$ n" X0 Z+ m4 |1 w
            课时42决策树构造实例  11:00  ]8 q! x- W- X4 `' H/ l( C
    5 m% j+ M" ^  |* y4 F        课时43信息增益原理  05:27
    / j- \' I, L( B6 K$ t% b        课时44信息增益率的作用  16:396 \  v. v' O3 `5 t8 N6 k( n1 a; W! d4 W+ m1 j4 w$ S" h% u
            课时45决策树剪枝策略  12:08. D. |3 R7 f0 t2 k
    # d4 X1 i% a. K        课时46随机森林模型  09:15* ?1 ]& \4 L, A; Z
    / D% V% Q& W  x% s. S( R9 F  f        课时47决策树参数详解  17:49
    7 C9 C; u. @* F" ?; \" I. ]; n8 N: w: c& D7 B, ]9 m* J% @! a9 f+ b9 n
    章节7: 贝叶斯算法+ x; u1 y0 Z" K' ~
            课时48贝叶斯算法概述  06:58) _1 Q( h" L8 D, s2 l/ x+ H- T/ C& x1 O. N7 Z/ P* c6 U
            课时49贝叶斯推导实例  07:382 k! E# H9 @4 {0 m
    / R) }1 F# v% G7 @" J1 _5 j# ~        课时50贝叶斯拼写纠错实例  11:466 H( J. e: b/ B3 q8 Z* |: h9 Q  ~: ^/ v# q
            课时51垃圾邮件过滤实例  14:10* T0 x% G% q' }- t2 d7 F- B& ?, F' E, s8 H
            课时52贝叶斯实现拼写检查器  12:21$ v) v9 U! t( W; B) u( H" V2 I6 d$ c9 l' K  J
    # o* e8 f. ~" j9 ?7 s* i; w# V5 m" d4 t3 N
    章节8: 支持向量机6 U4 c) \5 D  b( |' m" r3 D5 J" A5 e; A/ R* B
            课时53支持向量机要解决的问题  12:01. R) r2 ~6 T0 e9 d  @8 b
    7 n2 V+ c- Z! C1 ^/ C7 V1 W) z        课时54支持向量机目标函数  10:01
    8 r& Q: C8 c5 m3 s4 @9 D) Q' Y6 E        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
    + O/ i( e- `. b# W/ |: ]7 z8 B        课时56支持向量机求解实例  14:18
    ) J* O( C7 Y9 ~/ y        课时57支持向量机软间隔问题  06:55; @% h5 v; r9 Q; D; Y$ J; q
            课时58支持向量核变换  10:17+ F" a3 t/ P1 a+ ~9 |- [! h
            课时59SMO算法求解支持向量机  29:29" k$ @3 H& a4 q6 B/ f
    ( Z. v7 C8 x1 E2 y( B5 b7 i' z# j6 R- s+ N6 d' a2 q& E$ Z  Q, i5 F% W; L3 G. b# D
    章节9: 神经网络
    8 a2 y% t# g& g' R0 m        课时60初识神经网络  11:28- ?0 t- Y% a" f
            课时61计算机视觉所面临的挑战  09:407 l9 s# E3 Y2 J5 j& Z# H
            课时62K近邻尝试图像分类  10:01- l' y  `" \+ l
            课时63超参数的作用  10:31
    ) w$ V; V+ [0 C0 p4 s        课时64线性分类原理  09:358 U9 q4 P  M4 A# T
    ; c! f  G, c( U+ c) G8 u5 R        课时65神经网络-损失函数  09:18* P% @1 `: O5 R  d2 ]; h( ]7 D
            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/ t& u. d+ w( p# {% Q/ U6 u
            课时67神经网络-softmax分类器  13:39/ a) g: t% ?2 A; W2 V- R
    2 S5 a! q" W. {  w7 D! \9 |        课时68神经网络-最优化形象解读  06:47
    * f; ~+ C8 l& w+ B        课时69神经网络-梯度下降细节问题  11:49, J) R! |) W# I' p4 _8 Y; I" b) p* q3 c) @& z& x- d" A
            课时70神经网络-反向传播  15:17; J" e7 e& ^. P0 C9 ]# t
    / ]% v) r4 F& U6 `5 @, ?        课时71神经网络架构  10:111 ?& G( P) `! z) l; G' q
    9 Y! j: N) ^; r! U2 |6 x8 b' [        课时72神经网络实例演示  10:39
    3 X1 L4 u( K6 M" L( [8 f4 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
    ; I4 z8 a8 Z7 x5 l7 t" y        课时74感受神经网络的强大  11:301 o9 l! x7 Y8 f( S" z! m" z& E# H8 ^; A3 ^
    & G: I' P% Z* C- _- z, a
      u* l0 U  b+ O: C, c! |9 D章节10: Xgboost集成算法* ^  \' L1 F* h' O- ~0 r  a& A/ o4 u) j3 k% a3 l
            课时75集成算法思想  05:35; c( z4 [8 c& q7 ]3 z) O
    6 ]: v3 \2 S6 C! R% |4 U        课时76xgboost基本原理  11:074 w! W5 a: I* |" e8 p6 ]+ i7 d) ]! r* D% l4 Q# }1 A( j! G
            课时77xgboost目标函数推导  12:18
    & {' n0 Y: s2 @. B        课时78xgboost求解实例  11:29* V* M. G$ Z, {! |" a1 D4 ~- x+ f( U8 D2 E# q- ?- E
            课时79xgboost安装  03:328 a+ Y  Q; ?* D0 }0 f4 z; e0 P6 D% F+ J9 V! ^
            课时80xgboost实战演示  14:44! M: e8 \! }5 \% V2 a& v6 Q% L
            课时81Adaboost算法概述  13:01) C1 l" Z) U! t+ ]0 s" @4 |
      }# S- K& O; X) o' b  r3 e# e9 {7 P) a# G5 |! W. L0 q7 X" v  g) |
    章节11: 自然语言处理词向量模型-Word2Vec& p2 h' j) h' s' ~6 s' z3 j! }2 P! F1 t% E$ I8 e, ~2 S
            课时82自然语言处理与深度学习  11:58
    0 `( l$ v3 ^$ F! s( D4 |        课时83语言模型  06:16) g0 j  u( _! q+ a! L& I
    6 U6 t1 b+ G3 P7 d9 s0 S        课时84-N-gram模型  08:32, J- S/ g9 k7 v, H
            课时85词向量  09:28" C/ k' W( u. k2 \2 N  _  \( ]$ X! [  l! S8 R. x/ `
            课时86神经网络模型  10:03
    , d6 F/ O  S5 r% B$ h1 I& r        课时87Hierarchical Softmax  10:01, C* u& ]5 s' N. z) {( T4 G1 {5 k: C5 w
            课时88CBOW模型实例  11:21# y$ D6 ]7 @* d- |) V
            课时89CBOW求解目标  05:39% g  U- S+ x( ]& Y- _, B8 ^0 j. D+ @3 e: g0 o; \
            课时90梯度上升求解  10:113 z. b8 ?6 v' ~; K. ^
            课时91负采样模型  07:159 G% v- C- n* F0 _. ?. {8 D

    6 W% S+ M% P& Y0 ^, ~章节12: K近邻与聚类/ v2 d4 F5 y3 @
            课时92无监督聚类问题  16:049 R' y7 |5 @0 i
            课时93聚类结果与离群点分析  12:55
    ( R/ ^5 M2 F5 G        课时94K-means聚类案例对NBA球员进行评估  14:23
    . M6 k# R- l! R        课时95使用Kmeans进行图像压缩  07:58/ g7 u+ Y. K$ M8 U7 g" x
            课时96K近邻算法原理  12:349 W; J( k) P' h* I) ?# S1 T4 u. t% B* Z5 ?; ~( ]' V; b+ G
            课时97K近邻算法代码实现  18:44! X; o7 N0 p) K' X. K& G+ I. Y
    7 _4 Y1 S: Z2 {! S( A) ?1 z7 ?' y
    ; x# H; `+ {3 \3 p: }. S0 G章节13: PCA降维与SVD矩阵分解0 J$ T4 L) Q8 w9 h9 m; x6 U) K3 R4 E* q
            课时98PCA基本原理  10:48
    $ g( E( }/ u2 M4 T4 w        课时99PCA实例  08:34- z0 Z+ l( u6 `5 z$ w; r* d
    6 b1 v6 b$ h% Q! B' e! e        课时100SVD奇异值分解原理  10:08
    + Y1 I2 m" q5 Z7 F: t. c0 \: C) c        课时101SVD推荐系统应用实例  13:31& z' B  Z4 A# o5 L) L
    4 \6 ?3 C( @1 u. b- g9 T( ]; X9 k% Q1 n! ^8 l
      j! _- A5 [6 k章节14: scikit-learn模型建立与评估
    / N0 s1 z! c/ C% A: M! E1 O        课时102使用python库分析汽车油耗效率  15:09, B& v) H- ?+ x) q0 P/ G6 a/ w; ^$ u) w4 S) J
            课时103使用scikit-learn库建立回归模型  14:022 A! K3 H4 B; t/ x" a  A$ a/ ^& F/ `! F
            课时104使用逻辑回归改进模型效果  13:12
    . o* v- Y8 l; M0 V& ^: Z  L$ F  M        课时105 模型效果衡量标准  20:09: p# N1 p8 f: ~( U. z6 l
            课时106ROC指标与测试集的价值  14:313 f7 F4 [7 e5 C! z2 m# p7 ~  M6 ?
    / J: k3 e! m, l6 E& {0 z        课时107交叉验证  15:15
    6 E! }; U* G  K5 Y! N* W' o        课时108多类别问题  15:52' v7 ]' y) d. M" S' s0 G
    ; z+ {$ P0 ?7 [3 j
    章节15: Python库分析科比生涯数据
    / A& h( \$ e0 _        课时109Kobe Bryan生涯数据读取与简介  07:45, M. t& ]8 j3 \5 ^$ [. ~4 b* i: f; C/ x4 s5 Z! ]
            课时110特征数据可视化展示  11:41+ G* z9 ]- _' W  H
            课时111数据预处理  12:32& F, N. I) Q( J5 O% g) Z. E# U1 j" ]' u2 z+ D0 B3 g5 Q" a5 I
            课时112使用Scikit-learn建立模型  10:12$ g  [- U* N% s3 t& f7 T2 s9 c! G6 @9 H1 ]

    : L# p% G9 A. B/ p9 @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# K8 I. i) t1 y2 `/ N
            课时113船员数据分析  11:02; S8 j5 N/ N" P% y( K+ ]9 y; s2 d! c7 Y$ H/ M
            课时114数据预处理  11:390 l$ M/ h/ E7 ?1 g9 E5 c
            课时115使用回归算法进行预测  12:13* x% c0 g. F  N4 T" c+ y
            课时116使用随机森林改进模型  13:25- Y/ j. Q" j/ ]) [8 e6 ~, C: L/ [7 H# v  \( _6 O  R4 K
            课时117随机森林特征重要性分析  15:557 C# J* b4 k( }1 G0 }5 Z' k+ d" M5 B$ p& x& J0 X% ?
    . U" |& f2 f! K+ X$ U
    章节17: 机器学习项目实战-交易数据异常检测6 y) ]% b" V5 Y
            课时118案例背景和目标  08:32+ L& d. G+ C7 w  e
    & c  y& o' W2 W+ c9 W1 F2 L        课时119样本不均衡解决方案  10:180 g. G; S) ?7 D' R' f) T' V! J$ T) `( P, r. N. L
            课时120下采样策略  06:36
    ; m0 }0 s0 `% r9 F        课时121交叉验证  13:039 T  m% z9 {& D- p( P/ r3 f# [
    8 L8 B$ G! b* O  {        课时122模型评估方法  13:06  ~- H+ |! ^) P- @9 b+ U, k; A+ ^  c5 [* n/ o% Z4 O: h1 O
            课时123正则化惩罚  08:09; @: n6 \' n* h- x' b( {( ?8 B: e4 J' F1 ]/ T% y) E
            课时124逻辑回归模型  07:37
    7 }+ A: o( f" i+ Q! o+ q* Z        课时125混淆矩阵  08:53) ~2 Q# t: v5 \, ?
    % a# d1 U4 O1 Q, w$ F; H        课时126逻辑回归阈值对结果的影响  10:01
      B+ ]  W* p+ O. H        课时127SMOTE样本生成策略  15:51
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    ' L4 W  D1 U/ H# B+ B/ K) |        课时138数据平稳性与差分法  11:10* R* i+ w  T9 P: H3 R7 f
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