2017最新唐宇迪 Python数据分析与机器学习实战视频教程

admin · 发表于 2017-10-9 12:01:22

【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 \

目录' w7 ]7 M8 G. b& `
章节1: Python科学计算库-Numpy4 f1 `# o! \; l# i  v7 r
      课时1课程介绍（主题与大纲）  10:46  z  o3 m" G. m5 Y
      课时2机器学习概述  10:04
      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
      课时4课程数据，代码，PPT（在参考资料界面）' ?% E% L- U' Q  U8 L0 ^
      课时5科学计算库Numpy  10:32* V. o3 ~, R% a- X
      课时6Numpy基础结构  10:41
      课时7Numpy矩阵基础  05:55; d' \2 d! I- J1 ~- Q0 c9 e
      课时8Numpy常用函数  12:02
      课时9矩阵常用操作  10:18
      课时10不同复制操作对比  10:49( \* a5 J+ H' l9 C) d

章节2: python数据分析处理库-Pandas
      课时11Pandas数据读取  11:50
      课时12Pandas索引与计算  10:26
      课时13Pandas数据预处理实例  13:01
      课时14Pandas常用预处理方法  11:11
      课时15Pandas自定义函数  07:44: s- `  z6 k5 c& L6 P
      课时16Series结构  12:29- r- p+ C9 u9 v& Q5 B6 Y$ K5 Q

章节3: Python数据可视化库-Matplotlib+ X% U) N, H! s" o, Y
      课时17折线图绘制  08:25
      课时18子图操作  14:05  [0 O" [# {& ?0 j( w" m+ M- t* c
      课时19条形图与散点图  10:12
      课时20柱形图与盒图  10:176 Z  w9 T, y/ _
      课时21细节设置  06:13# j# P. j3 s3 f) ]# f& S
, O3 L9 v9 W3 m+ c: [7 u. T) W
章节4: Python可视化库Seaborn6 g" T$ z( @; l* L7 A$ `/ @
      课时22Seaborn简介  02:44( s0 y" W/ R( o" k- y" b) U
      课时23整体布局风格设置  07:48
      课时24风格细节设置  06:504 D2 H+ g& h( S2 r  _
      课时25调色板  10:40) l. t4 P- R* g, ?1 M: o
      课时26调色板颜色设置  08:182 K$ x3 O% U, ]# n4 d
      课时27单变量分析绘图  09:38% W  y# p) Y9 i. K) ~2 @9 P
      课时28回归分析绘图  08:53
      课时29多变量分析绘图  10:36
      课时30分类属性绘图  09:40
      课时31Facetgrid使用方法  08:50: V* K0 L% d3 C. i- U- t" c- I
      课时32Facetgrid绘制多变量  08:30
      课时33热度图绘制  14:19' J9 d2 R; l  d* n0 t* @8 b3 ?$ v
+ F$ \, f6 N1 H
章节5: 回归算法$ s& @0 A0 C4 B  N; U( M: ^) C7 a8 R
      课时34回归算法综述  09:429 f' ~9 S" ]. M2 T1 T
      课时35回归误差原理推导  13:01" C7 x- M+ d  Q; |4 g
      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
      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, ]
      课时38逻辑回归与梯度下降  16:59
      课时39使用梯度下降求解回归问题  15:13

章节6: 决策树. C2 q  |& Y/ u7 D) B# i) D! S
      课时40决策树算法综述  09:40  D: h6 A/ {4 g; ~7 Q
      课时41决策树熵原理  13:20( [* ~8 k" b; @& Y- _2 n' d
      课时42决策树构造实例  11:00  ]8 q! x- W- X4 `' H/ l( C
      课时43信息增益原理  05:27
      课时44信息增益率的作用  16:396 \  v. v' O3 `5 t8 N6 k( n
      课时45决策树剪枝策略  12:08. D. |3 R7 f0 t2 k
      课时46随机森林模型  09:15* ?1 ]& \4 L, A; Z
      课时47决策树参数详解  17:49
; \" I. ]; n8 N: w: c& D7 B
章节7: 贝叶斯算法
      课时48贝叶斯算法概述  06:58) _1 Q( h" L8 D, s2 l/ x+ H
      课时49贝叶斯推导实例  07:382 k! E# H9 @4 {0 m
      课时50贝叶斯拼写纠错实例  11:466 H( J. e: b/ B3 q8 Z
      课时51垃圾邮件过滤实例  14:10* T0 x% G% q' }- t
      课时52贝叶斯实现拼写检查器  12:21$ v) v9 U! t( W; B) u( H" V
# o* e8 f. ~" j9 ?7 s* i
章节8: 支持向量机6 U4 c) \5 D  b( |' m" r3 D5 J
      课时53支持向量机要解决的问题  12:01. R) r2 ~6 T0 e9 d  @8 b
      课时54支持向量机目标函数  10:01
      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
      课时56支持向量机求解实例  14:18
      课时57支持向量机软间隔问题  06:55
      课时58支持向量核变换  10:17
      课时59SMO算法求解支持向量机  29:29" k$ @3 H& a4 q6 B/ f
2 y( B5 b7 i' z# j6 R- s+ N6 d
章节9: 神经网络
      课时60初识神经网络  11:28
      课时61计算机视觉所面临的挑战  09:40
      课时62K近邻尝试图像分类  10:01
      课时63超参数的作用  10:31
      课时64线性分类原理  09:358 U9 q4 P  M4 A# T
      课时65神经网络-损失函数  09:18
      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
      课时67神经网络-softmax分类器  13:39/ a) g: t% ?2 A; W2 V- R
      课时68神经网络-最优化形象解读  06:47
      课时69神经网络-梯度下降细节问题  11:49, J) R! |) W# I' p
      课时70神经网络-反向传播  15:17; J" e7 e& ^. P0 C9 ]# t
      课时71神经网络架构  10:111 ?& G( P) `! z) l; G' q
      课时72神经网络实例演示  10:39
      课时73神经网络过拟合解决方案  15:54$ G( P6 j# e# E% J+ J1 ]& u
      课时74感受神经网络的强大  11:301 o9 l! x7 Y8 f( S" z! m
& G: I' P% Z* C- _- z, a
章节10: Xgboost集成算法* ^  \' L1 F* h' O- ~0 r
      课时75集成算法思想  05:35; c( z4 [8 c& q7 ]3 z) O
      课时76xgboost基本原理  11:074 w! W5 a: I* |" e8 p6 ]+ i
      课时77xgboost目标函数推导  12:18
      课时78xgboost求解实例  11:29* V* M. G$ Z, {! |" a1 D
      课时79xgboost安装  03:328 a+ Y  Q; ?* D0 }0 f
      课时80xgboost实战演示  14:44
      课时81Adaboost算法概述  13:01) C1 l" Z) U! t+ ]0 s" @4 |
# e9 {7 P) a# G5 |! W
章节11: 自然语言处理词向量模型-Word2Vec& p2 h' j) h' s' ~6 s' z3 j! }
      课时82自然语言处理与深度学习  11:58
      课时83语言模型  06:16) g0 j  u( _! q+ a! L& I
      课时84-N-gram模型  08:32
      课时85词向量  09:28" C/ k' W( u. k2 \2 N
      课时86神经网络模型  10:03
      课时87Hierarchical Softmax  10:01, C* u& ]5 s' N. z) {
      课时88CBOW模型实例  11:21
      课时89CBOW求解目标  05:39% g  U- S+ x( ]& Y
      课时90梯度上升求解  10:11
      课时91负采样模型  07:15

章节12: K近邻与聚类
      课时92无监督聚类问题  16:04
      课时93聚类结果与离群点分析  12:55
      课时94K-means聚类案例对NBA球员进行评估  14:23
      课时95使用Kmeans进行图像压缩  07:58
      课时96K近邻算法原理  12:349 W; J( k) P' h* I) ?# S1 T
      课时97K近邻算法代码实现  18:44
7 _4 Y1 S: Z2 {! S( A) ?1 z7 ?' y
章节13: PCA降维与SVD矩阵分解0 J$ T4 L) Q8 w9 h
      课时98PCA基本原理  10:48
      课时99PCA实例  08:34- z0 Z+ l( u6 `5 z$ w; r* d
      课时100SVD奇异值分解原理  10:08
      课时101SVD推荐系统应用实例  13:31& z' B  Z4 A# o5 L) L
( ]; X9 k% Q1 n! ^8 l
章节14: scikit-learn模型建立与评估
      课时102使用python库分析汽车油耗效率  15:09, B& v) H- ?+ x) q0 P/ G
      课时103使用scikit-learn库建立回归模型  14:022 A! K3 H4 B; t/ x
      课时104使用逻辑回归改进模型效果  13:12
      课时105 模型效果衡量标准  20:09
      课时106ROC指标与测试集的价值  14:313 f7 F4 [7 e5 C! z2 m# p7 ~  M6 ?
      课时107交叉验证  15:15
      课时108多类别问题  15:52

章节15: Python库分析科比生涯数据
      课时109Kobe Bryan生涯数据读取与简介  07:45, M. t& ]8 j3 \5 ^$ [. ~4 b
      课时110特征数据可视化展示  11:41
      课时111数据预处理  12:32& F, N. I) Q( J5 O% g) Z. E# U1 j" ]' u
      课时112使用Scikit-learn建立模型  10:12$ g  [- U* N% s3 t

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
      课时113船员数据分析  11:02; S8 j5 N/ N" P% y( K
      课时114数据预处理  11:39
      课时115使用回归算法进行预测  12:13
      课时116使用随机森林改进模型  13:25- Y/ j. Q" j/ ]) [8 e6 ~
      课时117随机森林特征重要性分析  15:557 C# J* b4 k( }1 G0 }

章节17: 机器学习项目实战-交易数据异常检测
      课时118案例背景和目标  08:32+ L& d. G+ C7 w  e
      课时119样本不均衡解决方案  10:180 g. G; S) ?7 D' R' f) T
      课时120下采样策略  06:36
      课时121交叉验证  13:039 T  m% z9 {& D- p( P/ r3 f# [
      课时122模型评估方法  13:06  ~- H+ |! ^) P- @9 b+ U, k
      课时123正则化惩罚  08:09; @: n6 \' n* h- x' b( {( ?8 B
      课时124逻辑回归模型  07:37
      课时125混淆矩阵  08:53) ~2 Q# t: v5 \, ?
      课时126逻辑回归阈值对结果的影响  10:01
      课时127SMOTE样本生成策略  15:51
, M) S! h$ e) j& k; E' p
章节18: Python文本数据分析：新闻分类任务) c% R5 H$ k' z3 a/ r
      课时128文本分析与关键词提取  12:11" y) }, P8 i# @3 D& x. W
      课时129相似度计算  11:446 g- f, i* f/ L
      课时130新闻数据与任务简介  10:20, G' @% i4 g/ @9 f
      课时131TF-IDF关键词提取  13:28' X0 _- b0 x' ^; }' A4 l: w" `; `: Z
      课时132LDA建模  09:10, w+ m9 C  i/ i6 O$ L
      课时133基于贝叶斯算法进行新闻分类  14:53, G. C8 N8 |1 B- z( W# |: s$ b& f& }
9 s, Z- r2 K* ^. [
章节19: Python时间序列分析7 V6 L8 y% y& n/ H! m) C
      课时134章节简介  01:03& o) P6 A" I) R+ v# B2 m+ r
      课时135Pandas生成时间序列  11:28, w! H! T. M# m; r- J1 V
      课时136Pandas数据重采样  09:222 t5 I/ |; x+ Y0 l+ O
      课时137Pandas滑动窗口  07:476 w+ T# u! F  f; A5 y
      课时138数据平稳性与差分法  11:10
      课时139ARIMA模型  10:34+ b7 y" @7 j6 x5 o! n$ h! d3 f
      课时140相关函数评估方法  10:46
      课时141建立ARIMA模型  07:48- v" U" \7 m# K% A1 b" B( {( ?
      课时142参数选择  12:40  M1 Y# t; s, Y4 x8 j
      课时143股票预测案例  09:57
      课时144使用tsfresh库进行分类任务  12:04+ `* z2 `0 x* i7 ?7 Z  l4 G
      课时145维基百科词条EDA  14:30

章节20: 使用Gensim库构造中文维基百度数据词向量模型+ [4 v& L, ^6 t" w* m9 \0 t
      课时146使用Gensim库构造词向量  06:22( T( k! U; x' J+ {5 l1 e) V
      课时147维基百科中文数据处理  10:27; B/ ^0 j6 i8 ~8 ~
      课时148Gensim构造word2vec模型  08:52. P- c! I9 k9 W
      课时149测试模型相似度结果  07:429 n- n" d8 A3 c

章节21: 机器学习项目实战-贷款申请最大化利润1 y, a5 g: O# T1 M1 H) _# g
      课时150数据清洗过滤无用特征  12:08
      课时151数据预处理  10:12
      课时152获得最大利润的条件与做法  13:26& S' r% k7 l& N7 h8 n- C3 E8 ~
      课时153预测结果并解决样本不均衡问题  12:47, c( c( J, T! {! t+ h7 z

章节22: 机器学习项目实战-用户流失预警# {1 ~5 f! y( R4 Y* Q" l
      课时154数据背景介绍  06:35
      课时155数据预处理  10:05
      课时156尝试多种分类器效果  08:32
      课时157结果衡量指标的意义  19:50% U1 |9 j$ o, B2 g- q' S& f
      课时158应用阈值得出结果  06:26- G3 b2 Q' q8 D$ a. W
  N# m3 G2 ^( p1 T& n
章节23: 探索性数据分析-足球赛事数据集
      课时159内容简介  02:13
      课时160数据背景介绍  10:30
      课时161数据读取与预处理  13:09
      课时162数据切分模块  14:42  {$ r0 R0 c. O8 _8 @
      课时163缺失值可视化分析  13:279 I0 a- Y( F5 `" M
      课时164特征可视化展示  12:230 x/ K4 s* r6 r. j1 g( e
      课时165多特征之间关系分析  11:21
      课时166报表可视化分析  10:38
      课时167红牌和肤色的关系  17:165 X& t+ C- [, `  A0 e% S) J

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
      课时168数据背景简介  11:05
      课时169数据切片分析  17:26
      课时170单变量分析  15:21
      课时171峰度与偏度  11:37
      课时172数据对数变换  09:437 e" J9 L7 K9 j. ]" F8 Z$ x  Y+ A
      课时173数据分析维度  06:55/ o) J+ q' B* r" Q) y* E7 c: J& p
      课时174变量关系可视化展示  12:22
" K+ O$ N5 |, W$ T% t& p9 v
章节25: 机器学习项目实战-HTTP日志聚类分析! e! P! M2 m7 G0 {. V  @
      课时175建立特征工程  17:25
      课时176特征数据预处理  10:34/ o/ ^/ a( h+ _) W
      课时177应用聚类算法得出异常IP点  17:59

, C: T3 k) L3 Y+ T( k

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nero151 · 发表于 2017-10-9 12:24:47

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442469589 · 发表于 2017-10-9 12:29:32

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p3ltion · 发表于 2017-10-9 12:39:08

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liuzhengwei · 发表于 2017-10-9 13:12:00

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yuanhei1991 · 发表于 2017-10-9 13:44:54

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judasn · 发表于 2017-10-9 14:37:29

O(∩_∩)O谢谢

oliveryangsap · 发表于 2017-10-9 15:32:06

感谢分享

root · 发表于 2017-10-9 16:51:41

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gason · 发表于 2017-10-9 18:17:42

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