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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
数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。
课程概述
课程概述：
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。
课程特色：
1. 通俗易懂，快速入门
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. Python主导，实用高效
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。
3. 案例为师，实战护航
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。
4. 持续更新，一劳永逸
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。
课程学习路线图：
目录
章节1: Python科学计算库-Numpy
课时1课程介绍（主题与大纲） 10:46
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
课时4课程数据，代码，PPT（在参考资料界面）
课时5科学计算库Numpy 10:32
课时6Numpy基础结构 10:41
课时7Numpy矩阵基础 05:55
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
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
课时16Series结构 12:29
章节3: Python数据可视化库-Matplotlib
课时17折线图绘制 08:25
课时18子图操作 14:05
课时19条形图与散点图 10:12
课时20柱形图与盒图 10:17
课时21细节设置 06:13
章节4: Python可视化库Seaborn
课时22Seaborn简介 02:44
课时23整体布局风格设置 07:48
课时24风格细节设置 06:50
课时25调色板 10:40
课时26调色板颜色设置 08:18
课时27单变量分析绘图 09:38
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
课时32Facetgrid绘制多变量 08:30
课时33热度图绘制 14:19
章节5: 回归算法
课时34回归算法综述 09:42
课时35回归误差原理推导 13:01
课时36回归算法如何得出最优解 12:05
课时37基于公式推导完成简易线性回归 08:40
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
课时40决策树算法综述 09:40
课时41决策树熵原理 13:20
课时42决策树构造实例 11:00
课时43信息增益原理 05:27
课时44信息增益率的作用 16:39
课时45决策树剪枝策略 12:08
课时46随机森林模型 09:15
课时47决策树参数详解 17:49
章节7: 贝叶斯算法
课时48贝叶斯算法概述 06:58
课时49贝叶斯推导实例 07:38
课时50贝叶斯拼写纠错实例 11:46
课时51垃圾邮件过滤实例 14:10
课时52贝叶斯实现拼写检查器 12:21
章节8: 支持向量机
课时53支持向量机要解决的问题 12:01
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
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
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 09:35
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 07:19
课时67神经网络-softmax分类器 13:39
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
课时70神经网络-反向传播 15:17
课时71神经网络架构 10:11
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
课时74感受神经网络的强大 11:30
章节10: Xgboost集成算法
课时75集成算法思想 05:35
课时76xgboost基本原理 11:07
课时77xgboost目标函数推导 12:18
课时78xgboost求解实例 11:29
课时79xgboost安装 03:32
课时80xgboost实战演示 14:44
课时81Adaboost算法概述 13:01
章节11: 自然语言处理词向量模型-Word2Vec
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
课时84-N-gram模型 08:32
课时85词向量 09:28
课时86神经网络模型 10:03
课时87Hierarchical Softmax 10:01
课时88CBOW模型实例 11:21
课时89CBOW求解目标 05:39
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 12:34
课时97K近邻算法代码实现 18:44
章节13: PCA降维与SVD矩阵分解
课时98PCA基本原理 10:48
课时99PCA实例 08:34
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
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
课时103使用scikit-learn库建立回归模型 14:02
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 14:31
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
课时110特征数据可视化展示 11:41
课时111数据预处理 12:32
课时112使用Scikit-learn建立模型 10:12
章节16: 机器学习项目实战-泰坦尼克获救预测
课时113船员数据分析 11:02
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
课时117随机森林特征重要性分析 15:55
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
课时119样本不均衡解决方案 10:18
课时120下采样策略 06:36
课时121交叉验证 13:03
课时122模型评估方法 13:06
课时123正则化惩罚 08:09
课时124逻辑回归模型 07:37
课时125混淆矩阵 08:53
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
章节18: Python文本数据分析：新闻分类任务
课时128文本分析与关键词提取 12:11
课时129相似度计算 11:44
课时130新闻数据与任务简介 10:20
课时131TF-IDF关键词提取 13:28
课时132LDA建模 09:10
课时133基于贝叶斯算法进行新闻分类 14:53
章节19: Python时间序列分析
课时134章节简介 01:03
课时135Pandas生成时间序列 11:28
课时136Pandas数据重采样 09:22
课时137Pandas滑动窗口 07:47
课时138数据平稳性与差分法 11:10
课时139ARIMA模型 10:34
课时140相关函数评估方法 10:46
课时141建立ARIMA模型 07:48
课时142参数选择 12:40
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
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
课时146使用Gensim库构造词向量 06:22
课时147维基百科中文数据处理 10:27
课时148Gensim构造word2vec模型 08:52
课时149测试模型相似度结果 07:42
章节21: 机器学习项目实战-贷款申请最大化利润
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
课时153预测结果并解决样本不均衡问题 12:47
章节22: 机器学习项目实战-用户流失预警
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
课时158应用阈值得出结果 06:26
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
课时163缺失值可视化分析 13:27
课时164特征可视化展示 12:23
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 17:16
章节24: 探索性数据分析-农粮组织数据集
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 09:43
课时173数据分析维度 06:55
课时174变量关系可视化展示 12:22
章节25: 机器学习项目实战-HTTP日志聚类分析
课时175建立特征工程 17:25
课时176特征数据预处理 10:34
课时177应用聚类算法得出异常IP点 17:59
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发表于 2017-10-9 02:16:00
发表于 2017-10-10 13:23:41
发表于 2017-10-13 12:03:28
