python数据分析与机器学习实战

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python数据分析与机器学习实战

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分类属性绘图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性回归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59SMO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线性分类原理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


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原文地址:《python数据分析与机器学习实战》 发布于2020-10-26

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