cd40585dc6146bf1848cbd115437f6ae.jpg (170.06 KB, 下载次数: 39) 下载附件 保存到相册 2020-12-19 16:08 上传 Python 数据分析与机器学习实战 2017年7月新课xa0xa0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.xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0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.xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0Python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.xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0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.xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0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 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时1课程介绍（主题与大纲）xa0xa010:46 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时2机器学习概述xa0xa010:04 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时3使用Anaconda安装python环境（Python新手先看这个）xa0xa013:10 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时4课程数据，代码，PPT（在参考资料界面） xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时5科学计算库Numpyxa0xa010:32 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时6Numpy基础结构xa0xa010:41 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时7Numpy矩阵基础xa0xa005:55 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时8Numpy常用函数xa0xa012:02 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时9矩阵常用操作xa0xa010:18 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时10不同复制操作对比xa0xa010:49 章节2: python数据分析处理库-Pandas xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时11Pandas数据读取xa0xa011:50 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时12Pandas索引与计算xa0xa010:26 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时13Pandas数据预处理实例xa0xa013:01 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时14Pandas常用预处理方法xa0xa011:11 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时15Pandas自定义函数xa0xa007:44 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时16Series结构xa0xa012:29 章节3: Python数据可视化库-Matplotlib xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时17折线图绘制xa0xa008:25 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时18子图操作xa0xa014:05 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时19条形图与散点图xa0xa010:12 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时20柱形图与盒图xa0xa010:17 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时21细节设置xa0xa006:13 章节4: Python可视化库Seaborn xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时22Seaborn简介xa0xa002:44 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时23整体布局风格设置xa0xa007:48 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时24风格细节设置xa0xa006:50 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时25调色板xa0xa010:40 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时26调色板颜色设置xa0xa008:18 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时27单变量分析绘图xa0xa009:38 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时28回归分析绘图xa0xa008:53 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时29多变量分析绘图xa0xa010:36 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时30分类属忄生绘图xa0xa009:40 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时31Facetgrid使用方法xa0xa008:50 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时32Facetgrid绘制多变量xa0xa008:30 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时33热度图绘制xa0xa014:19 章节5: 回归算法 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时34回归算法综述xa0xa009:42 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时35回归误差原理推导xa0xa013:01 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时36回归算法如何得出最优解xa0xa012:05 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时37基于公式推导完成简易线忄生回归xa0xa008:40 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时38逻辑回归与梯度下降xa0xa016:59 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时39使用梯度下降求解回归问题xa0xa015:13 章节6: 决策树 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时40决策树算法综述xa0xa009:40 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时41决策树熵原理xa0xa013:20 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时42决策树构造实例xa0xa011:00 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时43信息增益原理xa0xa005:27 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时44信息增益率的作用xa0xa016:39 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时45决策树剪枝策略xa0xa012:08 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时46随机森林模型xa0xa009:15 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时47决策树参数详解xa0xa017:49 章节7: 贝叶斯算法 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时48贝叶斯算法概述xa0xa006:58 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时49贝叶斯推导实例xa0xa007:38 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时50贝叶斯拼写纠错实例xa0xa011:46 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时51垃圾邮件过滤实例xa0xa014:10 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时52贝叶斯实现拼写检查器xa0xa012:21 章节8: 支持向量机 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时53支持向量机要解决的问题xa0xa012:01 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时54支持向量机目标函数xa0xa010:01 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时55支持向量机目标函数求解xa0xa010:05 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时56支持向量机求解实例xa0xa014:18 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时57支持向量机软间隔问题xa0xa006:55 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时58支持向量核变换xa0xa010:17 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时59s*O算法求解支持向量机xa0xa029:29 章节9: 神经网络 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时60初识神经网络xa0xa011:28 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时61计算机视觉所面临的挑战xa0xa009:40 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时62K近邻尝试图像分类xa0xa010:01 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时63超参数的作用xa0xa010:31 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时64线忄生分类原理xa0xa009:35 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时65神经网络-损失函数xa0xa009:18 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时66神经网络-正则化惩罚项xa0xa007:19 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时67神经网络-softmax分类器xa0xa013:39 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时68神经网络-最优化形象解读xa0xa006:47 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时69神经网络-梯度下降细节问题xa0xa011:49 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时70神经网络-反向传播xa0xa015:17 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时71神经网络架构xa0xa010:11 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时72神经网络实例演示xa0xa010:39 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时73神经网络过拟合解决方案xa0xa015:54 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时74感受神经网络的强大xa0xa011:30 章节10: Xgboost集成算法 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时75集成算法思想xa0xa005:35 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时76xgboost基本原理xa0xa011:07 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时77xgboost目标函数推导xa0xa012:18 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时78xgboost求解实例xa0xa011:29 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时79xgboost安装xa0xa003:32 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时80xgboost实战演示xa0xa014:44 xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时81Adaboost算法概述xa0xa013:01