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python数据分析与机器学习实战 2017年7月新课 课程总时长:11小时12分钟 适用人群
/ q" c! s8 S0 K, B1 B% {7 s" ^数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。
" M+ H# J' f$ ?( N课程概述% J& p6 K0 n# }* ?. {
课程概述:
" j3 G, h; r; ~' B+ Y; ~使用数据领域最主流语言Python及其分析与建模库作为核心武器。对于机器学习经典算法给出完整的原理推导并基于实例进行讲解,基于案例演示如何应用机器学习算法解决实际问题。
/ q* c/ O. H; A, G+ s# n9 s7 a! F# w2 F% l" p1 [
课程特色:
; U/ L4 {9 ]9 c/ D; E, P$ j, p' o1. 通俗易懂,快速入门- N+ I' k/ w! x, E
对机器学习经典算法结合数学推导进行形象解释,实例演示。2 L( B, w& O0 W6 I Z9 s
2. Python主导,实用高效
: r" o: l# W$ Y0 G! g' q8 \( j2 m使用数据领域最主流语言Python及其分析与建模库作为课程核心工具。" Q$ R" ]% r4 a" a' Z3 I* o. g& o" g
3. 案例为师,实战护航
) N s) v7 J3 C: B: [0 s2 C2 V基于真实数据集,从零开始结合Python工具与机器学习算法完成整个案例实战。$ T( ^3 F0 o4 ~) M# d) N$ `
4. 持续更新,一劳永逸
; C& y* L0 Y7 {) d. U* ^. `Python数据分析与机器学习课程会支持更新下去,逐步加入更多算法与案例。& X9 N7 D. C4 y- u- R; r$ i
. r# p- `( f% L) M
课程学习路线图:; J) b4 `" u m/ l" S3 u" k
0 V) h* F/ z% o0 Q5 ^
) ]2 O+ S$ j0 k6 ^6 V$ ?目录& N) a: C+ p. P2 y6 l% c/ ^/ n' w
章节1: Python科学计算库-Numpy+ Q4 F3 R$ w8 u9 S6 N1 L3 i
课时1课程介绍(主题与大纲) 10:46: D& n8 u$ w- T' O3 d. J9 D
课时2机器学习概述 10:04
, a* h0 D3 v9 c0 I4 d) p# E 课时3使用Anaconda安装python环境(Python新手先看这个) 13:10
' g; T6 i' {* S; F 课时4课程数据,代码,PPT(在参考资料界面)
; V1 I% g7 B4 Y) T5 u+ f+ t6 @/ Q& f 课时5科学计算库Numpy 10:32' q7 \ d# R9 O9 G4 \
课时6Numpy基础结构 10:412 K% H0 ?; K7 _1 c
课时7Numpy矩阵基础 05:55
7 {( R* c" x+ ]$ n& X 课时8Numpy常用函数 12:02
- ^( s$ \9 \, U8 P& \; h$ i2 T X6 [ 课时9矩阵常用操作 10:184 O; t& v" E7 q3 M8 W2 a
课时10不同复制操作对比 10:49* z; g7 g3 }( p3 i1 X
+ C$ d: O1 v( q! M" B4 K章节2: python数据分析处理库-Pandas2 w4 P. ?1 J+ Z/ @
课时11Pandas数据读取 11:50. V5 G( b# ?; Q; n6 ~0 h7 E, _2 C
课时12Pandas索引与计算 10:26
/ ^' q: q3 [: i1 U" w 课时13Pandas数据预处理实例 13:01# [7 }. H4 Q$ E" b9 |
课时14Pandas常用预处理方法 11:11# p/ {% o- C' V1 |- s* P8 d
课时15Pandas自定义函数 07:44) a0 f+ C. a! k2 T
课时16Series结构 12:290 j6 K) c8 e d' Z5 W
0 T9 \' W7 b/ w# U* w
章节3: Python数据可视化库-Matplotlib" J3 F$ p0 v- ]" @5 B
课时17折线图绘制 08:25
# k* U% R0 Q/ _% v 课时18子图操作 14:05
' P+ \3 S8 K$ p" ?* n6 I; V 课时19条形图与散点图 10:127 D% N" X- s+ v* u; t
课时20柱形图与盒图 10:172 X1 m' D+ @$ q4 I
课时21细节设置 06:139 t4 V' k- T* V+ E* Z0 S, R+ J/ x4 |
- k/ d% [' x: T* K; S章节4: Python可视化库Seaborn
5 C0 }+ o R' J 课时22Seaborn简介 02:44 F& s3 j$ c, b# g! Q$ t
课时23整体布局风格设置 07:48
6 S) H( F; z4 a' E 课时24风格细节设置 06:502 R2 h; C n. o9 j8 g+ c- G) ^6 N( B
课时25调色板 10:409 d$ R h, ]7 S# k L+ {& ^, a
课时26调色板颜色设置 08:18
, t' r: r+ G' Q7 A& f, K* R. c 课时27单变量分析绘图 09:382 k# I" K8 F( u6 V0 r( s& {9 I
课时28回归分析绘图 08:53
6 W/ w( l2 Z- ?( @$ f2 o: K 课时29多变量分析绘图 10:36' x; G6 P2 ^/ q( b8 @8 X W& @
课时30分类属性绘图 09:40
& |6 ^+ h A& I D1 w7 p 课时31Facetgrid使用方法 08:50
L( E' G* x* z# @/ ]3 m 课时32Facetgrid绘制多变量 08:30. T: D, F4 [8 X9 p7 k9 @$ r2 e
课时33热度图绘制 14:19
4 j2 P0 ^& b2 C: z9 R3 ~$ S+ K3 l+ _% `4 Y% S
章节5: 回归算法
. a" n/ [; m1 m6 w) w G. b( P 课时34回归算法综述 09:42
. L# [$ U& n2 D% z5 H e6 o9 [ 课时35回归误差原理推导 13:01
) J" w# X0 a# G! E+ I5 I" k 课时36回归算法如何得出最优解 12:052 T% z+ u5 W" d# j( q9 C
课时37基于公式推导完成简易线性回归 08:40
4 [, C& U1 q8 }8 u 课时38逻辑回归与梯度下降 16:595 r& ^+ K8 u* L8 A# m4 h) n
课时39使用梯度下降求解回归问题 15:13
& d+ y: \, B- \& ]8 ]; |3 F: r- j. }6 l* S
章节6: 决策树; Z9 ?/ L/ q7 K
课时40决策树算法综述 09:40+ S3 Z3 J% w: \. m
课时41决策树熵原理 13:20
0 e* S0 ]! Z# e/ D 课时42决策树构造实例 11:00
0 b ^+ b8 f: a- ~ 课时43信息增益原理 05:273 s6 e1 L3 U" q3 W
课时44信息增益率的作用 16:391 {' `% o0 x) X
课时45决策树剪枝策略 12:08
- R! G! i" }& d" a$ c 课时46随机森林模型 09:15$ l2 [. y3 B7 p# [. u
课时47决策树参数详解 17:49
3 p, W+ l5 \- Y% e, w( V5 ]0 x; R. ~
$ ~- b4 O- n7 u9 Q章节7: 贝叶斯算法
. b' g f3 P% ~- A% ` 课时48贝叶斯算法概述 06:58" }0 Q1 _3 [7 e8 |& r; A3 h8 Q
课时49贝叶斯推导实例 07:38
; m, e6 H1 v2 X 课时50贝叶斯拼写纠错实例 11:46. E2 p2 X5 {5 g; ^% O) P
课时51垃圾邮件过滤实例 14:104 \( [3 |& t$ R0 m( Q: P
课时52贝叶斯实现拼写检查器 12:21
4 C8 Y% U: P/ c+ W: x
: g# ?( f. U8 O( R: \. C% l- r章节8: 支持向量机( p# e5 F3 r' E
课时53支持向量机要解决的问题 12:01: h- N5 C0 d( X9 V: j2 R3 @
课时54支持向量机目标函数 10:01$ ~% n8 ^7 t+ a% s. P }/ F
课时55支持向量机目标函数求解 10:05
+ E5 X1 L. K' s0 F( ~# p 课时56支持向量机求解实例 14:18* N0 @2 A5 q: C
课时57支持向量机软间隔问题 06:559 p( |) X1 I% `' i
课时58支持向量核变换 10:17
$ D V/ h# a5 R 课时59SMO算法求解支持向量机 29:29: D0 \! |' _7 ^
. ~7 F* ?$ o* @/ z: T
章节9: 神经网络7 q+ Y1 T% y0 e# i
课时60初识神经网络 11:28 B3 I i/ W/ I; ~
课时61计算机视觉所面临的挑战 09:40
( Z! W0 v7 x2 F. u+ t. r6 b& d2 V 课时62K近邻尝试图像分类 10:01
/ B5 t: g+ p. a 课时63超参数的作用 10:31. V+ _- h# I3 C7 x! C
课时64线性分类原理 09:35
& G' ?& z* y- Q+ V) G5 _" B 课时65神经网络-损失函数 09:18
p& K( }! w4 J- ~' Q3 Y! S 课时66神经网络-正则化惩罚项 07:19& j$ Y& A. z+ A, |' `
课时67神经网络-softmax分类器 13:39 [' N- {1 g" `2 w0 S% q
课时68神经网络-最优化形象解读 06:47 W! |; q+ v+ t1 L/ ]: s' N
课时69神经网络-梯度下降细节问题 11:49' ^, z) D# ?, s( [0 F
课时70神经网络-反向传播 15:17
# a @2 ~- r8 Z ? 课时71神经网络架构 10:112 w% |) H3 k8 T
课时72神经网络实例演示 10:39$ J. L% Z* I8 o, H# W( c
课时73神经网络过拟合解决方案 15:54& @. `: z- a/ q
课时74感受神经网络的强大 11:30" ]; C7 K" O8 S" }6 s) r# Y
( q# ^. Y2 F! u" a0 o
章节10: Xgboost集成算法
& _! j1 \9 q* @1 P7 Y 课时75集成算法思想 05:35; H0 D' n( z/ l! C, S
课时76xgboost基本原理 11:07
, }6 d/ f! y7 t& c9 T C& w 课时77xgboost目标函数推导 12:18
, H8 l& r- B i! ~8 \, W 课时78xgboost求解实例 11:292 v! ]1 _. S G
课时79xgboost安装 03:32
- c' k) W* G) c3 D' d 课时80xgboost实战演示 14:44
) l6 J- q; [) N8 t 课时81Adaboost算法概述 13:013 d/ _) I2 L, V% G* D
& E6 W9 u: m6 z) j6 }% J! w
章节11: 自然语言处理词向量模型-Word2Vec
% c2 `+ @6 w# \% G8 s 课时82自然语言处理与深度学习 11:58
" P: ]9 J u! Q# w$ H 课时83语言模型 06:16
9 F0 `. X% s( M: a0 X4 o: b4 S8 y 课时84-N-gram模型 08:32
/ B2 A6 n H6 P& D: n2 g 课时85词向量 09:28
4 { _- A! m0 q 课时86神经网络模型 10:03
0 P( T5 V" g% Y6 d! P 课时87Hierarchical Softmax 10:01
6 I# R \1 G+ h 课时88CBOW模型实例 11:212 S5 v6 t; E, a4 y+ v0 p
课时89CBOW求解目标 05:39
3 g% u9 [. X+ v6 [9 L4 D 课时90梯度上升求解 10:11 I# t9 H$ {. n' f5 Y8 h
课时91负采样模型 07:15
# F. r8 ]( Z- y. S/ C! ^, _
4 U, x, W7 C2 a5 _/ t. N# B章节12: K近邻与聚类8 s [1 S$ m! l; I ^* H" l
课时92无监督聚类问题 16:04
( E; h1 `6 L" q( m6 L; p 课时93聚类结果与离群点分析 12:55
& W0 r3 I3 M& n" y3 R; E; [( e 课时94K-means聚类案例对NBA球员进行评估 14:23
. H) c6 m0 P+ R; X( C 课时95使用Kmeans进行图像压缩 07:58
. Z' [: Z6 `( f" I 课时96K近邻算法原理 12:34
! p- {( X, F% {8 e- T. g 课时97K近邻算法代码实现 18:44% a4 s ], m- t- C! \, J! Y
4 K/ k. I, U9 ~' b章节13: PCA降维与SVD矩阵分解! k5 {! n" V8 X7 ]# I( c
课时98PCA基本原理 10:488 h% v2 ]" m9 j, `1 ~* O
课时99PCA实例 08:34+ _4 Y( |3 n5 ^/ k
课时100SVD奇异值分解原理 10:08
/ r, m4 d) a7 W: }+ \0 X8 G1 W& M 课时101SVD推荐系统应用实例 13:317 B* x0 I* `2 _5 H4 b
9 n8 E$ n5 R4 T章节14: scikit-learn模型建立与评估
- N9 D: p/ @! t# ?# k1 D 课时102使用python库分析汽车油耗效率 15:09
4 ]/ }3 j' H5 ^1 d4 B, D 课时103使用scikit-learn库建立回归模型 14:02 A) i. b# y) n; E9 X& `& ~
课时104使用逻辑回归改进模型效果 13:122 C d, ?$ @0 _7 [' a& M" [! i
课时105 模型效果衡量标准 20:091 j- Q! z$ s9 }* s N
课时106ROC指标与测试集的价值 14:31
% L" g+ y5 q( R$ W# i 课时107交叉验证 15:15
8 [" S0 D% V/ c0 m7 H( m 课时108多类别问题 15:52 A; _6 W& T( k6 s6 T- K9 f$ r2 m2 ?
5 n' B* H/ T1 U2 p$ m4 h章节15: Python库分析科比生涯数据( [8 y7 P3 h" k N$ h( k* E
课时109Kobe Bryan生涯数据读取与简介 07:45
7 v5 T7 j; Y( m) e" v' t 课时110特征数据可视化展示 11:41, ]+ F2 L( Z1 N
课时111数据预处理 12:32% J; Q. B0 z% z0 f$ W2 y
课时112使用Scikit-learn建立模型 10:12
! c* x' V6 w& r) ~# ~" M$ D3 M m5 i; o1 s: A( X& ^
章节16: 机器学习项目实战-泰坦尼克获救预测
- L; |- ]7 I4 x1 N 课时113船员数据分析 11:024 k( D0 Y9 h' y- |
课时114数据预处理 11:39
& p% d: r7 R9 p4 h2 F8 v 课时115使用回归算法进行预测 12:13
7 M5 e' z' S6 W. P$ ~, H9 S! P6 v 课时116使用随机森林改进模型 13:25
6 a' N/ Q! B$ e7 l4 Z. P; n 课时117随机森林特征重要性分析 15:55& Y# z% x1 u5 u9 L$ ^6 u! x
( I9 U0 T p+ w- E# w
章节17: 机器学习项目实战-交易数据异常检测$ W/ E4 U8 ]) R$ U
课时118案例背景和目标 08:32
. `1 i& c3 C! W( k8 L 课时119样本不均衡解决方案 10:18
) c$ @& A7 @) Q6 q5 ` 课时120下采样策略 06:36
& a0 S# p3 V: U# g9 k 课时121交叉验证 13:03
) D3 W' l0 ~! C 课时122模型评估方法 13:06# L$ S& L! |- G) a+ `
课时123正则化惩罚 08:09
' j7 [: H% r* d 课时124逻辑回归模型 07:37- `8 b# @" }. l4 @/ j
课时125混淆矩阵 08:53
0 U2 m% `- l7 `/ ~% J1 f3 t! { 课时126逻辑回归阈值对结果的影响 10:01
8 I$ n6 n+ k5 \ 课时127SMOTE样本生成策略 15:51
6 H J9 Q7 ~$ w' \2 j. U
/ T. X3 Q% `6 j* u8 K# p% C章节18: Python文本数据分析:新闻分类任务# V# a! n( o' m6 i1 ]* B0 n, U( G+ S% d
课时128文本分析与关键词提取 12:11: d3 y4 F2 u9 A5 C# m! S
课时129相似度计算 11:44
6 E3 y9 R; S/ {2 k, F. I/ ~$ s 课时130新闻数据与任务简介 10:207 f) M5 X9 ~0 Q% |; }- e g2 D! U4 a
课时131TF-IDF关键词提取 13:28
, A4 B7 j; I, b" ~ 课时132LDA建模 09:10
2 ~# y1 i4 A. [1 F6 ^9 `- U: d 课时133基于贝叶斯算法进行新闻分类 14:537 H8 Y1 @8 `1 ~( Q, B$ [
& @2 B0 _2 K0 }* ^2 `! G& G, X2 |
章节19: Python时间序列分析5 E5 E' H9 |; \" b' X" [
课时134章节简介 01:034 p, x& |& L/ W( j0 p
课时135Pandas生成时间序列 11:28
7 |" Z- O+ `4 P& o* y1 g 课时136Pandas数据重采样 09:22: l3 z# s7 y* X& M
课时137Pandas滑动窗口 07:47( }6 d4 q; K, ~3 r
课时138数据平稳性与差分法 11:10
: D6 g- w* @' R& {; a. T 课时139ARIMA模型 10:34
7 \4 R/ T' H- W0 N2 {, q 课时140相关函数评估方法 10:46- |: H6 T% { D; u$ Z
课时141建立ARIMA模型 07:48# K4 B( U. ]/ ]5 ^- M
课时142参数选择 12:40* C! ]& O" R2 v0 i/ t# Z9 N8 ?% y9 z
课时143股票预测案例 09:57! Y0 M, ]6 u! S X3 e, N
课时144使用tsfresh库进行分类任务 12:04
: L+ [; P6 c7 r! e q, O 课时145维基百科词条EDA 14:305 e1 `; X& a5 F& E" q, x
: q: M( O6 R! C9 ]' ~
章节20: 使用Gensim库构造中文维基百度数据词向量模型
1 E3 N/ J- T' C 课时146使用Gensim库构造词向量 06:22; ?0 C& b$ N* B! h/ A
课时147维基百科中文数据处理 10:27* W+ D4 x6 z8 B9 r5 f, k
课时148Gensim构造word2vec模型 08:52
! C. \# u8 w# K8 t; @' t7 h 课时149测试模型相似度结果 07:42
3 i) D1 |8 X. ?2 z# U+ ~* x7 Z& M# e: h
章节21: 机器学习项目实战-贷款申请最大化利润
. F2 P' E& r8 E% }# C) T 课时150数据清洗过滤无用特征 12:08' x" w+ Z; ~# V0 z z6 _3 T
课时151数据预处理 10:12# k" Y4 I! i7 L4 c" @9 H( P
课时152获得最大利润的条件与做法 13:26* Z5 @: B! R" j
课时153预测结果并解决样本不均衡问题 12:479 o- d& H0 R9 F# h* K- A
+ s( s# H- C! }! ~+ c! [章节22: 机器学习项目实战-用户流失预警
" }- I. i. i) m z8 H0 X0 m" Y 课时154数据背景介绍 06:353 v. g1 X( C, z) s
课时155数据预处理 10:05( D) J- J( E# J$ N# M8 b1 N. R
课时156尝试多种分类器效果 08:32
# [& R8 h) P. D6 y6 T0 @. D 课时157结果衡量指标的意义 19:50
s$ [6 l6 t' O& ~9 q. y9 u6 K 课时158应用阈值得出结果 06:26
9 Z+ K# E+ T; d2 m$ [+ Q+ L" G" z. B( z
章节23: 探索性数据分析-足球赛事数据集) ^+ j. F: x+ r4 G% Z( g r
课时159内容简介 02:13
# L& c7 ?4 x' y2 `' N! F 课时160数据背景介绍 10:30
- q- ~+ O: K c3 e+ [ 课时161数据读取与预处理 13:09
; w) D7 w' d. X ~% A 课时162数据切分模块 14:42
$ N+ Q d- L8 S0 b 课时163缺失值可视化分析 13:27
- N' L' u: y& ^, E 课时164特征可视化展示 12:23
6 W! _' O+ J1 ]$ r2 W) ~( R2 ] 课时165多特征之间关系分析 11:21
0 i6 ~3 K8 |" v6 m 课时166报表可视化分析 10:38& w) l: R' N; v
课时167红牌和肤色的关系 17:166 l0 f7 B& r% }& t7 s0 G. t3 }
3 i. L) f/ e/ K" Q' R& s0 P3 R
章节24: 探索性数据分析-农粮组织数据集 X! z9 q7 p% X5 a u4 d
课时168数据背景简介 11:051 L6 M# G/ ]8 p6 V/ J Q+ ^! ]
课时169数据切片分析 17:26! S6 c4 g3 | R0 }3 l8 |& N; |
课时170单变量分析 15:21
0 H+ Q' b! L! M& { 课时171峰度与偏度 11:37! Z: K9 q [( `6 p0 U5 i; o
课时172数据对数变换 09:43
+ N& [2 P0 J4 Y) n2 _% ]/ V7 x 课时173数据分析维度 06:55; K" ?( t5 k; o2 h* v- V' L! x
课时174变量关系可视化展示 12:22
" U* q( w! F, _1 T, T9 [+ o
( b+ Q6 W |1 R+ b( N章节25: 机器学习项目实战-HTTP日志聚类分析
0 G, B9 f' W n/ H. z( ? 课时175建立特征工程 17:25( i# }# H* j5 R, i0 r. z. A6 @! I
课时176特征数据预处理 10:34
0 d5 G5 c' m* u) ^0 ? 课时177应用聚类算法得出异常IP点 17:59
# e3 w, p/ W8 [1 l* |1 ~
% @) ]( ? `3 |' f* t
/ P. s7 U* X% X4 ?下载地址:itjc20" `: H2 T" c/ {- [$ L3 J
& Z5 P- U# m8 h. s) d
( t2 _& \1 v! W% v) H |
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