Python資料分析與機器學習實戰 Numpy/Pandas/Matplotlib等常用庫精講
課程簡介: 課程風格通俗易懂，真實案例實戰。精心挑選真實的資料集為案例，通過Python資料科學庫numpy,pandas,matplot結合機器學習庫scikit-learn完成一些列的機器學習案例。課程以實戰為基礎，所有課時都結合程式碼演示如何使用這些python庫來完成一個真實的資料案例。演算法與專案相結合，選擇經典kaggle專案，從資料預處理開始一步步程式碼實戰帶大家快速入門機器學習。旨在幫助同學們快速上手如何使用python庫來完整機器學習案例。 ----------------------課程目錄------------------------------ │ ├<01-Python科學計算庫-Numpy> │ │ ├課時01.課程介紹（主題與大綱）.flv │ │ ├課時02.機器學習概述.flv │ │ ├課時03.使用Anaconda安裝python環境.flv │ │ ├課時04.課程資料，程式碼，PPT（在參考資料介面）.swf │ │ ├課時05.科學計算庫Numpy.flv │ │ ├課時06.Numpy基礎結構.flv │ │ ├課時07.Numpy矩陣基礎.flv_d.flv │ │ ├課時08.Numpy常用函式.flv_d.flv │ │ ├課時09.矩陣常用操作.flv_d.flv │ │ └課時10.不同複製操作對比.flv_d.flv │ ├<02-python資料分析處理庫-Pandas> │ │ ├課時11.Pandas資料讀取.flv │ │ ├課時12.Pandas索引與計算.flv_d.flv │ │ ├課時13.Pandas資料預處理例項.flv_d.flv │ │ ├課時14.Pandas常用預處理方法.flv_d.flv │ │ ├課時15.Pandas自定義函式.flv_d.flv │ │ └課時16.Series結構.flv_d.flv │ ├<03-Python資料視覺化庫-Matplotlib> │ │ ├課時17.折線圖繪製.flv │ │ ├課時18.子圖操作.flv_d.flv │ │ ├課時19.條形圖與散點圖.flv_d.flv │ │ ├課時20.柱形圖與盒圖.flv_d.flv │ │ └課時21.細節設定.flv_d.flv │ ├<04-Python視覺化庫Seaborn> │ │ ├課時22.Seaborn簡介.flv │ │ ├課時23.整體佈局風格設定.flv_d.flv │ │ ├課時24.風格細節設定.flv_d.flv │ │ ├課時25.調色盤.flv_d.flv │ │ ├課時26.調色盤.flv_d.flv │ │ ├課時27.調色盤顏色設定.flv_d.flv │ │ ├課時28.單變數分析繪圖.flv_d.flv │ │ ├課時29.迴歸分析繪圖.flv_d.flv │ │ ├課時30.多變數分析繪圖.flv_d.flv │ │ ├課時31.分類屬性繪圖.flv_d.flv │ │ ├課時32.Facetgrid使用方法.flv_d.flv │ │ └課時33.Facetgrid繪製多變數.flv_d.flv │ ├<05-迴歸演算法> │ │ ├課時34.熱度圖繪製.flv_d.flv │ │ ├課時35.迴歸演算法綜述.flv_d.flv │ │ ├課時36.迴歸誤差原理推導.flv_d.flv │ │ ├課時37.迴歸演算法如何得出最優解.flv_d.flv │ │ ├課時38.基於公式推導完成簡易線性迴歸.flv_d.flv │ │ └課時39.邏輯迴歸與梯度下降.flv_d.flv │ ├<06-決策樹> │ │ ├課時40.使用梯度下降求解迴歸問題.flv_d.flv │ │ ├課時41.決策樹演算法綜述.flv_d.flv │ │ ├課時42.決策樹熵原理.flv_d.flv │ │ ├課時43.決策樹構造例項.flv_d.flv │ │ ├課時44.資訊增益原理.flv_d.flv │ │ ├課時45.資訊增益率的作用.flv_d.flv │ │ ├課時46.決策樹剪枝策略.flv_d.flv │ │ └課時47.隨機森林模型.flv_d.flv │ ├<07-貝葉斯演算法> │ │ ├課時48.決策樹引數詳解.flv_d.flv │ │ ├課時49.貝葉斯演算法概述.flv_d.flv │ │ ├課時50.貝葉斯推導例項.flv_d.flv │ │ ├課時51.貝葉斯拼寫糾錯例項.flv_d.flv │ │ └課時52.垃圾郵件過濾例項.flv_d.flv │ ├<08-支援向量機> │ │ ├課時53.貝葉斯實現拼寫檢查器.flv_d.flv │ │ ├課時54.支援向量機要解決的問題.flv_d.flv │ │ ├課時55.支援向量機目標函式.flv_d.flv │ │ ├課時56.支援向量機目標函式求解.flv_d.flv │ │ ├課時57.支援向量機求解例項.flv_d.flv │ │ ├課時58.支援向量機軟間隔問題.flv_d.flv │ │ └課時59.支援向量核變換.flv_d.flv │ ├<09-神經網路> │ │ ├課時60.SMO演算法求解支援向量機.flv_d.flv │ │ ├課時61.初識神經網路.flv_d.flv │ │ ├課時62.計算機視覺所面臨的挑戰.flv_d.flv │ │ ├課時63.K近鄰嘗試影象分類.flv_d.flv │ │ ├課時64.超引數的作用.flv_d.flv │ │ ├課時65.線性分類原理.flv_d.flv │ │ ├課時66.神經網路-損失函式.flv_d.flv │ │ ├課時67.神經網路-正則化懲罰項.flv_d.flv │ │ ├課時68.神經網路-softmax分類器.flv_d.flv │ │ ├課時69.神經網路-最優化形象解讀.flv_d.flv │ │ ├課時70.神經網路-梯度下降細節問題.flv_d.flv │ │ ├課時71.神經網路-反向傳播.flv_d.flv │ │ ├課時72.神經網路架構.flv_d.flv │ │ ├課時73.神經網路例項演示.flv_d.flv │ │ └課時74.神經網路過擬合解決方案.flv_d.flv │ ├<10-Xgboost整合演算法> │ │ ├課時75.感受神經網路的強大.flv_d.flv │ │ ├課時76.整合演算法思想.flv_d.flv │ │ ├課時77.xgboost基本原理.flv_d.flv │ │ ├課時78.xgboost目標函式推導.flv_d.flv │ │ ├課時79.xgboost求解例項.flv_d.flv │ │ ├課時80.xgboost安裝.flv_d.flv │ │ └課時81.xgboost實戰演示.flv_d.flv │ ├<11-自然語言處理詞向量模型-Word2Vec> │ │ ├課時82.Adaboost演算法概述.flv_d.flv │ │ ├課時83.自然語言處理與深度學習加微信ff1318860.flv_d.flv │ │ ├課時84.語言模型.flv_d.flv │ │ ├課時85.-N-gram模型.flv_d.flv │ │ ├課時86.詞向量.flv_d.flv │ │ ├課時87.神經網路模型.flv_d.flv │ │ ├課時88.Hierarchical.Softmax.flv_d.flv │ │ ├課時89.CBOW模型例項.flv_d.flv │ │ ├課時90.CBOW求解目標.flv_d.flv │ │ └課時91.梯度上升求解.flv_d.flv │ ├<12-K近鄰與聚類> │ │ ├課時92.負取樣模型.flv_d.flv │ │ ├課時93.無監督聚類問題.flv_d.flv │ │ ├課時94.聚類結果與離群點分析.flv_d.flv │ │ ├課時95.K-means聚類案例對NBA球員進行評估.flv_d.flv │ │ ├課時96.使用Kmeans進行影象壓縮.flv_d.flv │ │ └課時97.K近鄰演算法原理.flv_d.flv │ ├<13-PCA降維與SVD矩陣分解> │ │ ├課時100.PCA例項.flv_d.flv │ │ ├課時101.SVD奇異值分解原理.flv_d.flv │ │ ├課時98.K近鄰演算法程式碼實現.flv_d.flv │ │ └課時99.PCA基本原理.flv_d.flv │ ├<14-scikit-learn模型建立與評估> │ │ ├課時102.SVD推薦系統應用例項.flv_d.flv │ │ ├課時103.使用python庫分析汽車油耗效率.flv │ │ ├課時104.使用scikit-learn庫建立迴歸模型.flv_d.flv │ │ ├課時105.使用邏輯迴歸改進模型效果.flv_d.flv │ │ ├課時106..模型效果衡量標準.flv_d.flv │ │ ├課時107.ROC指標與測試集的價值.flv_d.flv │ │ └課時108.交叉驗證.flv_d.flv │ ├<15-Python庫分析科比生涯資料> │ │ ├課時109.多類別問題.flv_d.flv │ │ ├課時110.Kobe.Bryan生涯資料讀取與簡介.flv │ │ ├課時111.特徵資料視覺化展示.flv_d.flv │ │ └課時112.資料預處理.flv_d.flv │ ├<16-機器學習專案實戰-泰坦尼克獲救預測> │ │ ├課時113.使用Scikit-learn建立模型.flv_d.flv │ │ ├課時114.船員資料分析.flv │ │ ├課時115.資料預處理.flv_d.flv │ │ ├課時116.使用迴歸演算法進行預測.flv_d.flv │ │ └課時117.使用隨機森林改進模型.flv_d.flv │ ├<17-機器學習專案實戰-交易資料異常檢測> │ │ ├課時118.隨機森林特徵重要性分析.flv_d.flv │ │ ├課時119.案例背景和目標.flv_d.flv │ │ ├課時120.樣本不均衡解決方案.flv_d.flv │ │ ├課時121.下采樣策略.flv_d.flv │ │ ├課時122.交叉驗證.flv_d.flv │ │ ├課時123.模型評估方法.flv_d.flv │ │ ├課時124.正則化懲罰.flv_d.flv │ │ ├課時125.邏輯迴歸模型.flv_d.flv │ │ ├課時126.混淆矩陣.flv_d.flv │ │ └課時127.邏輯迴歸閾值對結果的影響.flv_d.flv │ ├<18-Python文字資料分析：新聞分類任務> │ │ ├課時128.SMOTE樣本生成策略.flv_d.flv │ │ ├課時129.文字分析與關鍵詞提取.flv_d.flv │ │ ├課時130.相似度計算.flv_d.flv │ │ ├課時131.新聞資料與任務簡介.flv_d.flv │ │ ├課時132.TF-IDF關鍵詞提取.flv_d.flv │ │ └課時133.LDA建模.flv_d.flv │ ├<19-Python時間序列分析> │ │ ├課時134.基於貝葉斯演算法進行新聞分類.flv_d.flv │ │ ├課時135.章節簡介.flv │ │ ├課時136.Pandas生成時間序列.flv_d.flv │ │ ├課時137.Pandas資料重取樣.flv_d.flv │ │ ├課時138.Pandas滑動視窗.flv_d.flv │ │ ├課時139.資料平穩性與差分法.flv_d.flv │ │ ├課時140.ARIMA模型.flv_d.flv │ │ ├課時141.相關函式評估方法.flv_d.flv │ │ ├課時142.建立ARIMA模型.flv_d.flv │ │ ├課時143.引數選擇.flv_d.flv │ │ ├課時144.股票預測案例.flv_d.flv │ │ └課時145.使用tsfresh庫進行分類任務.flv_d.flv │ ├<20-使用Gensim庫構造中文維基百度資料詞向量模型> │ │ ├課時146.維基百科詞條EDA.flv_d.flv │ │ ├課時147.使用Gensim庫構造詞向量.flv_d.flv │ │ ├課時148.維基百科中文資料處理.flv_d.flv │ │ └課時149.Gensim構造word2vec模型.flv_d.flv │ ├<21-機器學習專案實戰-貸款申請最大化利潤> │ │ ├課時150.測試模型相似度結果.flv_d.flv │ │ ├課時151.資料清洗過濾無用特徵.flv_d.flv │ │ ├課時152.資料預處理.flv_d.flv │ │ └課時153.獲得最大利潤的條件與做法.flv_d.flv │ ├<22-機器學習專案實戰-使用者流失預警> │ │ ├課時154.預測結果並解決樣本不均衡問題.flv_d.flv │ │ ├課時155.資料背景介紹.flv_d.flv │ │ ├課時156.資料預處理.flv_d.flv │ │ ├課時157.嘗試多種分類器效果.flv_d.flv │ │ └課時158.結果衡量指標的意義.flv_d.flv │ ├<23-探索性資料分析-足球賽事資料集> │ │ ├課時159.應用閾值得出結果.flv_d.flv │ │ ├課時160.內容簡介.flv_d.flv │ │ ├課時161.資料背景介紹.flv │ │ ├課時162.資料讀取與預處理.flv_d.flv │ │ ├課時163.資料切分模組.flv_d.flv │ │ ├課時164.缺失值視覺化分析.flv_d.flv │ │ ├課時165.特徵視覺化展示.flv_d.flv │ │ ├課時166.多特徵之間關係分析.flv_d.flv │ │ └課時167.報表視覺化分析.flv_d.flv │ ├<24-探索性資料分析-農糧組織資料集> │ │ ├課時168.紅牌和膚色的關係.flv_d.flv │ │ ├課時169.資料背景簡介.flv_d.flv │ │ ├課時170.資料切片分析.flv_d.flv │ │ ├課時171.單變數分析.flv_d.flv │ │ ├課時172.峰度與偏度.flv_d.flv │ │ ├課時173.資料對數變換.flv_d.flv │ │ └課時174.資料分析維度.flv_d.flv │ ├<25-機器學習專案實戰-HTTP日誌聚類分析> │ │ ├課時175.變數關係視覺化展示.flv_d.flv │ │ ├課時176.建立特徵工程.flv_d.flv │ │ ├課時177.特徵資料預處理.flv_d.flv │ │ └課時178.應用聚類演算法得出異常IP點.flv_d.flv