人工智能:(Artificial Intelligence)属于计算机科学的一个分支
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[机器学习] python数据分析与机器学习实战基于Python3.5视频教程完整版附课件和代码

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admin 发表于 2020-12-17 23:57:13
26659 102
45f19ae070872350706095e0a7c3fb86.jpg ( Z& \( Q, T6 g% B; U
这套课程讲的非常细,而且完全从安装开始,手把手来教,不是照ppt念那种,绝对是小白最喜欢的那种学习方式。从数据分析讲到机器学习。而且用的是Python3.5,anaconda4.2版本很新,配套资料特别完整。
课程介绍:
使用数据领域最主流语言Python及其分析与建模库作为核心武器。对于机器学习经典算法给出完整的原理推导并基于实例进行讲解,基于案例演示如何应用机器学习算法解决实际问题。
适用人群:
数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。
课程特色:
1.通俗易懂,快速入门- k- R: S" r! }! h
对机器学习经典算法结合数学推导进行形象解释,实例演示。
$ g" X+ b3 ?4 j6 U2.Python主导,实用高效5 E, i% ]$ z0 v- @$ c+ }
使用数据领域最主流语言Python及其分析与建模库作为课程核心工具。
) T  I( F" Q; y7 i5 f3.案例为师,实战护航
8 _# Z3 \; t! D2 p, Y基于真实数据集,从零开始结合Python工具与机器学习算法完成整个案例实战。
' Q2 Y% |; [" m! f& s& ^; a# ?& e4.持续更新,一劳永逸# \- M5 i, g' Y3 K6 k3 f/ `
Python数据分析与机器学习课程会支持更新下去,逐步加入更多算法与案例。
课程目录:3 X" X/ w" z5 Y' V& e
01.课程介绍(主题与大纲)6 ?7 G+ \; J" l
02.机器学习概述
/ N% o' e" `7 f% f* k03.使用Anaconda安装python环境0 a- z& y* e* e1 r$ W' ^  H0 U6 T
04.课程数据,代码,PPT(在参考资料界面)
) [  U* s" C3 f  v05.科学计算库Numpy
4 F. u1 W8 ^4 ^) ^, I8 T* H06.Numpy基础结构
, ?/ D8 i1 E7 O( P07.Numpy矩阵基础; |1 H& G3 w8 @3 \  ]
08.Numpy常用函数
+ K; }# B1 R7 z2 S( c3 _09.矩阵常用操作: |' l* A, \$ M! m/ E  W2 A1 u- J
10.不同复制操作对比
5 B# j4 e8 }' D6 {) X' W; {11.Pandas数据读取2 x- R4 Z1 Y6 R# e# u" w' H
12.Pandas索引与计算- |* y! U1 c9 |% U5 j1 v" t
13.Pandas数据预处理实例
( c" i0 @7 i5 K9 A* G9 S6 l/ J14.Pandas常用预处理方法+ q0 M( p/ ^8 e. }
15.Pandas自定义函数4 g( ~$ b# l2 \0 J- _
16.Series结构
- f+ q# `  x5 [, ~2 l. A17.折线图绘制$ S( `) Q6 G- W, o
18.子图操作
8 \8 l2 M% J$ W19.条形图与散点图# S3 L2 t9 h! P8 _
20.柱形图与盒图8 [) e% r. \$ Q* c5 \
21.细节设置) w" p- ~. C' k# j7 X9 L" z
22.Seaborn简介
% ~% u4 W2 V6 I' K" r23.整体布局风格设置  }% @" T) \) X: U' j, b
24.风格细节设置/ c, @- Z$ l, w
25.调色板2 G! W1 S- |+ v# F
26.调色板. Y5 X! D" I7 C6 U! G
27.调色板颜色设置% f: }8 M8 s/ Q5 K$ R' p( m4 F- y
28.单变量分析绘图( W: H0 }' y9 D" r
29.回归分析绘图
' P6 M* k2 x' G" e  ~  p; E30.多变量分析绘图
) Q- ]; @5 D# E: N) I31.分类属忄生绘图0 h3 _7 Y. N3 p& K+ u5 r  s
32.Facetgrid使用方法3 N9 b1 O& R1 D! e9 W/ u' D
33.Facetgrid绘制多变量
7 e* B6 E/ r5 K9 e0 I( }34.热度图绘制) z+ s: }) R6 i8 v
35.回归算法综述9 U* v6 A# a3 W& e
36.回归误差原理推导9 Q+ L5 D, P! u
37.回归算法如何得出最优解: ?3 H! o' [' t4 u' o* m7 Z( y
38.基于公式推导完成简易线忄生回归
5 D8 q. B! T5 t# v) o+ ^- g39.逻辑回归与梯度下降
& J  ^  N/ X& h' J3 E* y40.使用梯度下降求解回归问题( |+ N" T* R+ X: v* @, o5 s
41.决策树算法综述
+ Z- h9 j  h  k+ i2 ?42.决策树熵原理
& t6 J4 J2 S  A6 m. n43.决策树构造实例
4 y4 `7 s+ ^$ h: R44.信息增益原理" p) R: e) w' K
45.信息增益率的作用
$ Z) Q6 M* v0 X/ z/ t$ g46.决策树剪枝策略
/ c4 s$ x) y% Y. h; m47.随机森林模型
# z$ Z% B) f, W6 l7 o' G  T4 k48.决策树参数详解8 G! J" y$ W6 x( v" a8 {6 \
49.贝叶斯算法概述
: ?! q0 ]" G  R! {# X50.贝叶斯推导实例: n/ _9 j9 h* d$ o& g
51.贝叶斯拼写纠错实例
- G+ Z' L$ E8 N) a3 w52.垃圾邮件过滤实例
8 j% Q# _' e3 {8 q* m' w: Q53.贝叶斯实现拼写检查器
5 c* p1 \" J, h9 [/ _* E+ p, F54.支持向量机要解决的问题
3 o9 h( i  c- d) U3 p55.支持向量机目标函数
) L* w; I) u% v+ R. x* I56.支持向量机目标函数求解
* m4 g5 s1 Z# V+ i0 D4 P5 b+ Y& f57.支持向量机求解实例" b% A+ Q9 T( n# Z. O9 e
58.支持向量机软间隔问题
/ W- O; Z# W2 N; T$ z59.支持向量核变换6 f5 a# H# b  T7 K* w( F: \& Y
60.s*O算法求解支持向量机7 H. G* b; P- [6 u! n* Z
61.初识神经网络
/ f; I9 R4 ?5 D$ b% F62.计算机视觉所面临的挑战
" B5 V3 v4 a) I+ Q63.K近邻尝试图像分类
2 q" ^5 e. C$ m: o64.超参数的作用
9 Q5 m  a! O4 F0 x8 i) H! F8 n65.线忄生分类原理
$ K* m" H* ^3 K4 Q7 I66.神经网络-损失函数; v7 q) h( {0 Q6 E
67.神经网络-正则化惩罚项* `) r- d" ~( i" t1 @
68.神经网络-softmax分类器
8 y) v+ ^2 B# S8 k6 I2 j/ p' G69.神经网络-最优化形象解读
4 z. l) n% _2 X$ `0 V70.神经网络-梯度下降细节问题
+ B4 A4 }* `* R7 i2 G  G) k71.神经网络-反向传播8 h+ z" m' V; Y8 G
72.神经网络架构
8 i1 J4 E! y/ Y+ l1 M( l9 r2 K  F7 L73.神经网络实例演示
/ n8 t! O& p' a& A% U- _74.神经网络过拟合解决方案2 g: q9 x/ j: _3 i: [
75.感受神经网络的强大2 w- @' L. g; y  ^
76.集成算法思想
2 {# T: S; A$ j. R4 Z. ]77.xgboost基本原理
1 B, s7 P; M& o) ^78.xgboost目标函数推导
/ e& s1 o* I% Z* V& d! R& T3 v7 ]79.xgboost求解实例
! O3 w# Q: ?4 }1 m- J80.xgboost安装
5 ~6 |; E4 _0 t% l81.xgboost实战演示
" f& o* A( t! J" H82.Adaboost算法概述
$ [; [% l! k/ e4 M0 I$ o2 a$ p83.自然语言处理与深度学习加微信ff1318860$ X) w" _) h1 ]$ K, N2 o
84.语言模型8 G  e' X1 z$ |  N- d4 z& s
85.-N-gram模型
0 E8 v" {' ]) t' F$ F86.词向量
( E$ }. n5 H5 G& ?; O87.神经网络模型; H. d& s4 d* O( p% _$ M# H
88.Hierarchical.Softmax# H* Z3 b; N/ I6 o9 Y
89.CBOW模型实例
) k0 _2 ^' v+ y+ j90.CBOW求解目标
! l1 C* c$ n. k; t( z/ X2 t91.梯度上升求解# Q* S4 D$ k" p- Q9 ]- i" J
92.负采样模型  N9 N. B$ _  Z2 c! ~6 o  [
93.无监督聚类问题
' _$ H2 m) b  [+ R2 U0 q94.聚类结果与离群点分析
' t1 m1 r0 d( s8 P" e0 w3 ], n95.K-means聚类案例对NBA球员进行评估( t; [# A; u: q
96.使用Kmeans进行图像压缩
! E' K% W( O; |, A. U97.K近邻算法原理. E" P1 [! [5 p. r6 h& d  {# n6 s
98.K近邻算法代码实现' B4 _2 K$ m( E$ g9 d
99.PCA基本原理+ ]: y( G4 l8 h$ K6 E+ Y1 j
100.PCA实例
8 S) |* z7 J7 K5 b* K7 h101.SVD奇异值分解原理
/ h! J5 h$ J$ a# l/ x' [102.SVD推荐系统应用实例( C9 r: M9 f1 {; E
103.使用python库分析汽车油耗效率# k# q  L( I3 P
104.使用scikit-learn库建立回归模型
- E' f4 I( Z* Q5 `2 c7 E105.使用逻辑回归改进模型效果
3 J- H% M: G0 x8 [5 k106..模型效果衡量标准" l4 N- H1 x3 r3 Q. K9 u! i* Q
107.ROC指标与测试集的价值! z2 ]' h/ z' P$ a+ @! {1 J) s
108.交叉验证
% q8 _) |0 U; m0 G109.多类别问题9 h* O2 [& d9 _. s
110.Kobe.Bryan生涯数据读取与简介
9 }! n8 V' Z: H0 ^& l+ ^' _111.特征数据可视化展示7 S+ n! [; s/ g/ y  T0 p
112.数据预处理' I3 v' g2 O* s6 n0 @# ^* O8 r0 `
113.使用Scikit-learn建立模型! f9 M+ f5 s" a% r4 y. X, `+ h
114.船员数据分析
1 _  x9 I3 V$ \115.数据预处理: e4 x: N) k' b; r' s6 J: E, W6 z
116.使用回归算法进行预测6 ^% k! f. I  x! c7 d$ J; W! _
117.使用随机森林改进模型4 r, y8 ~- H: n; z3 ~+ O6 O! ^8 [9 {* Y
118.随机森林特征重要忄生分析
; ]" n$ T1 t/ j4 O3 v7 y119.案例背景和目标5 q3 Z1 ~' |& y2 T2 K% R9 |
120.样本不均衡解决方案5 Y1 B; [# D$ q, u" l% K
121.下采样策略8 J2 p( h( e3 }# C
122.交叉验证
) m0 j4 G! v  \3 R123.模型评估方法
! l# \$ S$ ?( C2 G2 t6 x! Q3 m( ^. E124.正则化惩罚
) b& L( T6 \, n7 @125.逻辑回归模型0 [+ `5 H3 e2 ^! E
126.混淆矩阵
* x5 P7 J! ]) Y2 C0 W* _  N8 m7 s: h127.逻辑回归阈值对结果的影响
& f4 d$ o( |* ]128.s*OTE样本生成策略
# B- x" e8 Z" _! o, a8 g129.文本分析与关键词提取
" P0 [2 \- N% F0 \: F/ M- u130.相似度计算
6 M+ H, ]. J! ], }3 ^$ L8 p6 B  X2 ]131.新闻数据与任务简介
9 |6 C, o+ o2 X0 `$ j2 C' |132.TF-IDF关键词提取
1 t2 j" B" P& e133.LDA建模
2 U0 m, ^0 o- @* W2 x! L134.基于贝叶斯算法进行新闻分类
, [- m5 O2 ]: f6 u135.章节简介
# P& n; ~% e, j' O  a% X$ R136.Pandas生成时间序列' j- W! P! U# u2 ~5 Y) i
137.Pandas数据重采样$ ]. [1 C& j4 `& Z1 E$ t
138.Pandas滑动窗口1 s! L/ W: I/ j# \  W
139.数据平稳忄生与差分法# B, s0 w; q- L% u" u6 K* ]
140.ARIMA模型9 t1 C, h8 L: k% O" h$ m; o
141.相关函数评估方法8 h8 G' `* S5 v! d1 _. {2 l8 E
142.建立ARIMA模型- P  [/ i4 C* E. R5 U* {! @
143.参数选择
/ V: i) n; X1 S4 l4 i' {144.股票预测案例4 e* y4 Z3 E% a
145.使用tsfresh库进行分类任务6 N1 w: S0 y. g* U$ P3 J# q
146.维基百科词条EDA$ S1 H) x9 }4 @0 w4 g
147.使用Gensim库构造词向量
: E( U; U) c! _2 k3 R! @7 e148.维基百科中文数据处理
3 [; ]9 K9 |/ L1 D2 E- v7 T9 A8 \149.Gensim构造word2vec模型
  S# J  z; Y% B+ d+ `( J0 m: w* G150.测试模型相似度结果
) m  l3 v' X; c- z151.数据清洗过滤无用特征. @$ v0 T5 w! W/ Q  ?
152.数据预处理
, X4 M) D6 ^* {" N: |! C  v& @2 n$ J153.获得最大利润的条件与做法
& d+ [, R/ k6 q9 U154.预测结果并解决样本不均衡问题
* f& T' ~0 u9 v& Q" S155.数据背景介绍
) \1 B1 i( t5 N" J$ U156.数据预处理
# V$ I3 X0 U, a% O. b0 v157.尝试多种分类器效果" N% E+ H8 V3 M: f7 _3 q
158.结果衡量指标的意义
) ^5 q) w: L& ?# d$ p- i* M- H+ M# p159.应用阈值得出结果. V& i% \8 c3 Q# Q
160.内容简介
/ J( `2 i$ I+ \/ Q161.数据背景介绍
# b" z! |- b5 a% I7 K, ~& ]162.数据读取与预处理
. Q2 y5 n6 e8 n% c, C4 l# }163.数据切分模块
. m8 d% x( p6 H164.缺失值可视化分析
; C6 O: p% e. i2 ~  P0 l1 `165.特征可视化展示
: `; R+ o8 E; ~7 m; F166.多特征之间关系分析
: O/ `( `' `; k* B; |167.报表可视化分析
: _! m" b9 Z* k* I! J+ N/ C' A8 n168.红牌和肤色的关系. G4 v9 L6 V! Y$ i
169.数据背景简介
( ?# ]! W) l* f9 |1 u: _170.数据切片分析% z) r& y# y9 A- I+ v
171.单变量分析5 t8 E7 ^% }  B& a* L3 i* c
172.峰度与偏度
- H3 g) G2 z2 u6 ^173.数据对数变换1 J  \- A6 Z! A% `: P. ^. A$ U9 J
174.数据分析维度
' o7 n, o# T) K* ?175.变量关系可视化展示
' m, x% Z0 b3 Y: d6 [8 |176.建立特征工程
& b0 O) ^- K9 h9 L- R" S177.特征数据预处理5 V( G) |8 u, w0 V* D: a% T! m
178.应用聚类算法得出异常IP点

8 D2 [1 T# P3 @: z/ k下载地址
) _2 N% y' m# X- U& d
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' t+ S# \+ V- }  n' [$ G& M. ~' k; d7 H4 H1 I) r
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treesky 发表于 2020-12-27 00:26:43
谢谢分享,注册对了!
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stanleywong1985 发表于 2020-12-27 18:56:34
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wuyq5 发表于 2020-12-28 10:29:17
祝IT直通车越办越好
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heroyes 发表于 2020-12-28 15:19:40
祝IT直通车越办越好
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a1375473 发表于 2020-12-29 07:40:05 来自手机
谢谢分享,注册对了!
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saucer 发表于 2020-12-29 08:21:43
收割一波好资源
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271654589 发表于 2020-12-29 09:26:50
谢谢分享,注册对了!
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qybao 发表于 2020-12-30 21:31:53
感谢分享66666
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acmain_chm 发表于 2020-12-31 13:07:46
楼主辛苦了!
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