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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
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    [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】
      3 E" y, @* B- Z( U6 |" h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】 7 e* d/ l4 ~! j9 @, S. N
      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。8 ?, U+ ^: T& E0 {% x; T2 v: m6 D
    % O3 k0 [5 H9 Y+ N6 P1 @! }
      C) \- w% }9 W, G' S+ U9 `; i( Z
    目录' w7 ]7 M8 G. b& `
    . L/ i+ U) ~. [  ]章节1: Python科学计算库-Numpy4 f1 `# o! \; l# i  v7 r% x6 d: ~3 t+ O8 Y: u
            课时1课程介绍(主题与大纲)  10:46  z  o3 m" G. m5 Y
    " i/ M1 v4 e# {( o" T. s& r: I( b; q5 ?6 T        课时2机器学习概述  10:04
    & I( n" a7 F0 z8 D) Z; J3 [        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
    " p4 [4 ?/ p- L- `2 c1 \        课时4课程数据,代码,PPT(在参考资料界面)' ?% E% L- U' Q  U8 L0 ^
    6 p; a; b9 i2 e) G2 H6 D( [1 K        课时5科学计算库Numpy  10:32* V. o3 ~, R% a- X
    4 K! R9 B3 _3 B0 B* G9 C5 @        课时6Numpy基础结构  10:41' d1 v* M& d7 D
            课时7Numpy矩阵基础  05:55; d' \2 d! I- J1 ~- Q0 c9 e
    ( @. O2 b5 g& H0 F% a. O/ P( a        课时8Numpy常用函数  12:02
    5 t! O/ d4 D/ B) K, g- |! _        课时9矩阵常用操作  10:18' K) _) f$ g9 i$ U# G  E9 K, F% Q
            课时10不同复制操作对比  10:49( \* a5 J+ H' l9 C) d
    7 t( @1 Y- c( T: q8 N$ W+ \  x4 v5 u- Z! b. K/ h
    章节2: python数据分析处理库-Pandas* {8 V) O; L1 q/ d3 i9 |& s
            课时11Pandas数据读取  11:50+ V+ D' U" r! }# S  \7 Q
            课时12Pandas索引与计算  10:26( {; \9 `# j7 D, c8 n
            课时13Pandas数据预处理实例  13:01
    * d) [9 H$ m# u. |$ N        课时14Pandas常用预处理方法  11:11
    ( ^1 S9 P* y* ^+ ^5 @        课时15Pandas自定义函数  07:44: s- `  z6 k5 c& L6 P
    " m# T# Z: w0 `        课时16Series结构  12:29- r- p+ C9 u9 v& Q5 B6 Y$ K5 Q* c6 |3 \8 |! x9 e1 [) g8 V
    ( e4 J3 J. I+ F$ k
    章节3: Python数据可视化库-Matplotlib+ X% U) N, H! s" o, Y: p/ |0 L# x4 r! E7 d7 f) v6 I: {
            课时17折线图绘制  08:25
    / Z% v! y7 [- R        课时18子图操作  14:05  [0 O" [# {& ?0 j( w" m+ M- t* c
    + F2 ?9 E' w+ F6 Z1 [& ^        课时19条形图与散点图  10:12
    % _/ n" H$ ?5 i+ i: y        课时20柱形图与盒图  10:176 Z  w9 T, y/ _7 A2 S3 p# _) C2 ~) P0 w
            课时21细节设置  06:13# j# P. j3 s3 f) ]# f& S
    8 d5 O0 d, B/ o; N6 D, t, O3 L9 v9 W3 m+ c: [7 u. T) W
    ) N  ]  y& [  k5 G- Z- X章节4: Python可视化库Seaborn6 g" T$ z( @; l* L7 A$ `/ @( h( x% k9 `; Q5 o% t
            课时22Seaborn简介  02:44( s0 y" W/ R( o" k- y" b) U* f* Q5 {' A7 c5 v0 W# m
            课时23整体布局风格设置  07:48
    " v" U+ b- [5 k: f0 A9 K        课时24风格细节设置  06:504 D2 H+ g& h( S2 r  _9 F: P. R2 l; F5 v, }8 }
            课时25调色板  10:40) l. t4 P- R* g, ?1 M: o
    0 G" A* C* B5 x3 G# O        课时26调色板颜色设置  08:182 K$ x3 O% U, ]# n4 d+ F# x% S' n% d% H
            课时27单变量分析绘图  09:38% W  y# p) Y9 i. K) ~2 @9 P" F; v& _7 v# s
            课时28回归分析绘图  08:53
    9 ^* W% Z  ]7 L1 i2 q/ t        课时29多变量分析绘图  10:36
    # b' n2 j8 s, J( t1 j6 _  B        课时30分类属性绘图  09:404 n' R! y/ T6 \7 V* |
            课时31Facetgrid使用方法  08:50: V* K0 L% d3 C. i- U- t" c- I8 W5 o2 t- O' B0 @6 L
            课时32Facetgrid绘制多变量  08:307 B4 l- A( L" w9 R. @. |
            课时33热度图绘制  14:19' J9 d2 R; l  d* n0 t* @8 b3 ?$ v% P1 ^, y8 j# A0 ?4 f/ H
    + F$ \, f6 N1 H
    / Z! l2 B) k) w0 U% C3 \+ d章节5: 回归算法$ s& @0 A0 C4 B  N; U( M: ^) C7 a8 R- d* V' a6 k$ a9 Y3 ]
            课时34回归算法综述  09:429 f' ~9 S" ]. M2 T1 T
    " ?) ?( h6 ]& Y+ X  X- s9 `        课时35回归误差原理推导  13:01" C7 x- M+ d  Q; |4 g3 p& o, C: O/ {4 X( a! U) k2 j# A
            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% r! f+ S9 B0 [: P% U
            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, ]
    5 Y5 @# c# h* y: K: Z; J        课时38逻辑回归与梯度下降  16:59
    7 r5 `8 x$ C  T8 _4 q1 u: y        课时39使用梯度下降求解回归问题  15:13
    5 W3 ]7 a0 L0 d+ I! R$ N' _( ~( D9 c
    章节6: 决策树. C2 q  |& Y/ u7 D) B# i) D! S6 b; B4 V7 ^6 w, ^. R, J9 A: j
            课时40决策树算法综述  09:40  D: h6 A/ {4 g; ~7 Q  V0 a7 S! t: i
            课时41决策树熵原理  13:20( [* ~8 k" b; @& Y- _2 n' d' T( a/ p% y% y; n- x) I& q; D6 L! G- [
            课时42决策树构造实例  11:00  ]8 q! x- W- X4 `' H/ l( C
    0 v' ~6 E9 i! r( d" Q" `1 O        课时43信息增益原理  05:272 \- h, {8 q2 n2 N% o2 f
            课时44信息增益率的作用  16:396 \  v. v' O3 `5 t8 N6 k( n
    5 V/ H9 X) Z* q7 ^- }        课时45决策树剪枝策略  12:08. D. |3 R7 f0 t2 k
    ( S+ @6 H8 q9 g$ o# B        课时46随机森林模型  09:15* ?1 ]& \4 L, A; Z/ a! {6 _; e. O
            课时47决策树参数详解  17:49
    1 \8 L, v: {* x4 M- h& p; \" I. ]; n8 N: w: c& D7 B
    & j: A" L* i' J' t0 [章节7: 贝叶斯算法
    : s- X! J5 V+ e- c/ }( s        课时48贝叶斯算法概述  06:58) _1 Q( h" L8 D, s2 l/ x+ H
    ! Z4 ~3 S( V1 i        课时49贝叶斯推导实例  07:382 k! E# H9 @4 {0 m
    2 B! p# G2 |/ Y0 q  ?: f; Y        课时50贝叶斯拼写纠错实例  11:466 H( J. e: b/ B3 q8 Z2 ]* n! K0 Z; j8 r+ n
            课时51垃圾邮件过滤实例  14:10* T0 x% G% q' }- t' L6 a1 A$ Y! ]# a6 o. z
            课时52贝叶斯实现拼写检查器  12:21$ v) v9 U! t( W; B) u( H" V
    0 o% s6 T! t; G- x: g  ?# o* e8 f. ~" j9 ?7 s* i. I3 X% f3 Y0 ]% W1 @. v
    章节8: 支持向量机6 U4 c) \5 D  b( |' m" r3 D5 J
    ' Q# w' q7 @' p8 s" C+ d6 A: 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, b2 d+ Z) [2 l" T, w) ?
            课时54支持向量机目标函数  10:01
    % y/ y7 u+ J. b; i. {4 G        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" Z' `* D$ G" x
            课时56支持向量机求解实例  14:18
    4 ]+ u! V% Y. ]3 f+ z9 p# c        课时57支持向量机软间隔问题  06:55
    & R9 S1 m7 \3 ~/ A, A        课时58支持向量核变换  10:17' {3 R/ B- c  Z/ L, u+ h" o1 d
            课时59SMO算法求解支持向量机  29:29" k$ @3 H& a4 q6 B/ f
    4 Q! T' z( X- M1 Q2 y( B5 b7 i' z# j6 R- s+ N6 d
    1 Q( s  j9 ?& H3 X- J章节9: 神经网络4 Z3 ^! |; |! U) |
            课时60初识神经网络  11:28
    5 M$ t( D* _) M7 i. _) @8 e; n        课时61计算机视觉所面临的挑战  09:406 L7 G/ k) a8 S. i3 L& u
            课时62K近邻尝试图像分类  10:01
    3 m) J: ]/ Y2 P) R* E* Q        课时63超参数的作用  10:31! u- L7 N0 H2 _; [6 b
            课时64线性分类原理  09:358 U9 q4 P  M4 A# T
    * W8 o& k. A' z5 R( [        课时65神经网络-损失函数  09:180 `0 |7 E; J: y0 m5 Q5 a6 w2 S
            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* `4 t. E2 H6 J- U0 j# x( G
            课时67神经网络-softmax分类器  13:39/ a) g: t% ?2 A; W2 V- R2 s' v) C! s# U0 {2 `6 |* I
            课时68神经网络-最优化形象解读  06:47
      o6 c# P1 a% W+ C) J        课时69神经网络-梯度下降细节问题  11:49, J) R! |) W# I' p
    7 `* J) w6 Y7 Y3 M; z! a" ^& {/ C        课时70神经网络-反向传播  15:17; J" e7 e& ^. P0 C9 ]# t% s0 j2 T/ B: N+ w8 ~
            课时71神经网络架构  10:111 ?& G( P) `! z) l; G' q$ R. P! [% }! d) }
            课时72神经网络实例演示  10:39
    0 l  b: @: Q% f" ]        课时73神经网络过拟合解决方案  15:54$ G( P6 j# e# E% J+ J1 ]& u
    $ d9 C! c8 `# e& I0 ~        课时74感受神经网络的强大  11:301 o9 l! x7 Y8 f( S" z! m4 I3 u6 }6 Q2 O! r9 M* u; }
    & G: I' P% Z* C- _- z, a
    : ?0 y5 y( G. k: ?+ J0 R章节10: Xgboost集成算法* ^  \' L1 F* h' O- ~0 r# k+ h# y7 a* s2 ?" r$ f! t; p
            课时75集成算法思想  05:35; c( z4 [8 c& q7 ]3 z) O$ d. n/ D- P5 K# X+ A' v0 _
            课时76xgboost基本原理  11:074 w! W5 a: I* |" e8 p6 ]+ i
    3 |5 z4 {9 r7 N, g$ V+ a4 H- }        课时77xgboost目标函数推导  12:18
    / I: {1 z+ g: \4 `; I% ~        课时78xgboost求解实例  11:29* V* M. G$ Z, {! |" a1 D' R' J. r0 P+ _6 a* w8 w- r
            课时79xgboost安装  03:328 a+ Y  Q; ?* D0 }0 f
    ' h$ P4 \- n9 ?        课时80xgboost实战演示  14:44% I7 a3 `  F0 }. x4 |! j$ S6 B
            课时81Adaboost算法概述  13:01) C1 l" Z) U! t+ ]0 s" @4 |. R2 p1 g# h9 c6 }0 e
    # e9 {7 P) a# G5 |! W- S2 ~6 O8 {4 E' b# U' v8 `
    章节11: 自然语言处理词向量模型-Word2Vec& p2 h' j) h' s' ~6 s' z3 j! }
    ! z) j  l  B' O: j        课时82自然语言处理与深度学习  11:586 m. R; I: S2 h9 `* [  e8 p# W: ~6 \
            课时83语言模型  06:16) g0 j  u( _! q+ a! L& I
    % s3 z4 [$ @, X: _& ^        课时84-N-gram模型  08:32
    7 w9 T( K$ J; T0 u8 K        课时85词向量  09:28" C/ k' W( u. k2 \2 N
    ' @2 C% I. D0 F6 C) r5 |6 O        课时86神经网络模型  10:032 Q( y4 d$ {( a, Y
            课时87Hierarchical Softmax  10:01, C* u& ]5 s' N. z) {
    0 L" C8 e' [7 o3 q' Z: x9 X        课时88CBOW模型实例  11:21
    7 ?1 o( o% h4 F) f0 S0 _        课时89CBOW求解目标  05:39% g  U- S+ x( ]& Y
    ; n' [9 {2 \- K$ Z        课时90梯度上升求解  10:11
    ( D" O3 |, g4 z7 w        课时91负采样模型  07:15: }# i+ i3 J7 }" T' R2 `1 h

    % e5 y6 |! \1 o9 \+ M4 @章节12: K近邻与聚类
    1 ~) Q, a7 |4 @        课时92无监督聚类问题  16:047 U6 P! w% y, t7 _* t
            课时93聚类结果与离群点分析  12:55
    6 ^- q$ D) U0 U6 `& [        课时94K-means聚类案例对NBA球员进行评估  14:23# ^% ^4 \7 O% c/ Q" m/ D& A
            课时95使用Kmeans进行图像压缩  07:58
    , \5 G; Q7 O; V, ?9 e0 K        课时96K近邻算法原理  12:349 W; J( k) P' h* I) ?# S1 T
    - E/ L% i+ y: L        课时97K近邻算法代码实现  18:44' W, B, ]: P2 H* X& |- C
    7 _4 Y1 S: Z2 {! S( A) ?1 z7 ?' y
    " l- ^* K* r* W, A3 t) ]; E章节13: PCA降维与SVD矩阵分解0 J$ T4 L) Q8 w9 h
    7 }9 x$ {9 M* `5 M. X        课时98PCA基本原理  10:48
    / `, ^9 G  o, D3 ~$ `# ~        课时99PCA实例  08:34- z0 Z+ l( u6 `5 z$ w; r* d5 _. b3 @! z4 y2 T! u5 E& r1 F
            课时100SVD奇异值分解原理  10:08
    " d' `! h4 q( J7 H/ x        课时101SVD推荐系统应用实例  13:31& z' B  Z4 A# o5 L) L
    " ^6 A) `. q" h) @- l% q/ G+ y( ]; X9 k% Q1 n! ^8 l
    7 t" ?2 U& U6 M5 ~# D' m章节14: scikit-learn模型建立与评估
    / j" [9 O* J4 p9 K7 K        课时102使用python库分析汽车油耗效率  15:09, B& v) H- ?+ x) q0 P/ G
    ; c5 {; D, j+ G( N        课时103使用scikit-learn库建立回归模型  14:022 A! K3 H4 B; t/ x
    6 W$ ]7 w7 U+ C1 b/ R- w# g        课时104使用逻辑回归改进模型效果  13:12. U( Z) M* f& O
            课时105 模型效果衡量标准  20:09
    / O# q  w6 r3 n( v: l2 @        课时106ROC指标与测试集的价值  14:313 f7 F4 [7 e5 C! z2 m# p7 ~  M6 ?
    1 V( K$ r) X; M' F1 a2 X" j5 h. d# ^        课时107交叉验证  15:15
    : k% l3 y' w: }' I- b& z        课时108多类别问题  15:52
    6 D$ c; |; I) v& b! ~* }  K
    + m' z2 m0 M! l' v7 U# R! @章节15: Python库分析科比生涯数据3 s# O  ]/ R; i  M" c4 R2 ]
            课时109Kobe Bryan生涯数据读取与简介  07:45, M. t& ]8 j3 \5 ^$ [. ~4 b
    $ G2 F+ H9 i. x8 \- @! Q; b, _        课时110特征数据可视化展示  11:41* x# g* J0 v! [+ M4 c# Z/ _
            课时111数据预处理  12:32& F, N. I) Q( J5 O% g) Z. E# U1 j" ]' u
    / E0 Z+ K- l" N4 n        课时112使用Scikit-learn建立模型  10:12$ g  [- U* N% s3 t9 X& B5 \7 X& D+ |, N- w. S% g' Q* ?$ q. {

    7 u1 {! l7 B3 n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
    ) m1 N- x* x  }9 V' q. Z4 s( V2 Z        课时113船员数据分析  11:02; S8 j5 N/ N" P% y( K- [+ b- w4 V  p* o# _3 f
            课时114数据预处理  11:399 p8 k% h% f# N% ]* F( U9 @
            课时115使用回归算法进行预测  12:13
    7 q8 l! d1 v8 C8 M7 }$ d; n        课时116使用随机森林改进模型  13:25- Y/ j. Q" j/ ]) [8 e6 ~
    3 T! X4 j: G2 j5 Y        课时117随机森林特征重要性分析  15:557 C# J* b4 k( }1 G0 }* y$ ~7 y7 |( s3 E* U# p$ x
    , V( Z9 U0 D, M5 ~
    章节17: 机器学习项目实战-交易数据异常检测
    ! z. t  }! u5 A/ {        课时118案例背景和目标  08:32+ L& d. G+ C7 w  e
    & P) J1 B* j' y9 `; I  g& {/ I3 A        课时119样本不均衡解决方案  10:180 g. G; S) ?7 D' R' f) T/ o$ [  n5 h; N1 O4 J, @
            课时120下采样策略  06:36
    9 r6 ?# V" Y; \. n' K4 T  V        课时121交叉验证  13:039 T  m% z9 {& D- p( P/ r3 f# [
    6 U/ i  [+ \% Y        课时122模型评估方法  13:06  ~- H+ |! ^) P- @9 b+ U, k
    ) \, G, Y- N. c. f        课时123正则化惩罚  08:09; @: n6 \' n* h- x' b( {( ?8 B% j7 P" t4 B3 W  t
            课时124逻辑回归模型  07:37
    : J9 b4 a: G) v4 Q2 j1 P9 a        课时125混淆矩阵  08:53) ~2 Q# t: v5 \, ?1 Y8 g2 X: l; q, m7 F
            课时126逻辑回归阈值对结果的影响  10:01
    # d, ?( S7 z$ W4 G" U+ o        课时127SMOTE样本生成策略  15:51
    1 a6 d  j( i% M# C3 D1 J) I* t1 Z, M) S! h$ e) j& k; E' p, H5 J  w+ t' {9 ^# `; z/ x
    章节18: Python文本数据分析:新闻分类任务) c% R5 H$ k' z3 a/ r$ {+ _1 q) P; S5 ^4 ]0 N+ [* V
            课时128文本分析与关键词提取  12:11" y) }, P8 i# @3 D& x. W
    + e+ g0 w) J: J9 F; b* k        课时129相似度计算  11:446 g- f, i* f/ L
    6 f5 _* H7 q! k! h7 y        课时130新闻数据与任务简介  10:20, G' @% i4 g/ @9 f/ A3 p' o4 o& \
            课时131TF-IDF关键词提取  13:28' X0 _- b0 x' ^; }' A4 l: w" `; `: Z$ v7 O' c" q' z
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            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& }
    " L8 B" Y, @0 y% y# ]9 [( d9 s, Z- r2 K* ^. [& K# v7 W' `  k" T- Q, F
    章节19: Python时间序列分析7 V6 L8 y% y& n/ H! m) C* [% a' T5 b3 Q( H4 I0 d2 Y: s
            课时134章节简介  01:03& o) P6 A" I) R+ v# B2 m+ r' E. h9 y* p; L; G( R% \- e0 f
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    . ~$ v0 ?6 w8 i3 ~' D: S' {! ^        课时137Pandas滑动窗口  07:476 w+ T# u! F  f; A5 y
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    0 q3 Y1 N  A& J3 ]/ ]( _        课时140相关函数评估方法  10:46
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    # _6 {- v' v- q) d
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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  @) s/ a1 p$ }/ `9 t
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    O(∩_∩)O谢谢
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