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[机器学习] python数据分析与机器学习实战

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admin 发表于 2020-12-19 16:10:07
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3 x3 f( V! G( N) uPython数据分析与机器学习实战1 u! u5 v6 `, h' z( v0 i
2017年7月新课xa0xa0课程总时长:11小时12分钟) I! M% h/ ]3 X. K% g( ~" K" w
适用人群
  @# L3 }$ s$ T( ?' }9 m% K8 F数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。4 U7 B* |6 _* `, G( j
课程概述- [# C8 I1 o& A8 Y: m$ ?" S
课程概述:9 y4 E: `( ~3 G( h* U) |
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。
4 G* ^% H" a% Z5 @课程特色:
& j% c8 ]/ y& p) |5 Q# Q- H8 J1.xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0通俗易懂,快速入门" Y0 W. K- S$ a$ 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。+ l; }9 }6 i& f2 w% _
2.xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0Python主导,实用高效
) G' ]% T( \9 w6 m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。
. O! v& y: r6 q2 F: ~) X3.xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0案例为师,实战护航
; e/ P6 Z1 \3 [' Q3 Q5 p. k6 n7 a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。" ~. |1 R* P2 q2 g; S: l" F$ N
4.xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0持续更新,一劳永逸1 ]# U2 P  [% G1 R' v$ }/ m4 m
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。* @- f- E8 A8 I
课程学习路线图:
( t) O5 y% v5 s. j* A2 d目录0 S* n9 v2 I; |+ M# X. q
章节1: Python科学计算库-Numpy
% v$ X4 a) Z2 E4 w/ dxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时1课程介绍(主题与大纲)xa0xa010:462 U, p+ M8 L4 c" D
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时2机器学习概述xa0xa010:04- {8 G9 \3 u! ?- @/ L7 y
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时3使用Anaconda安装python环境(Python新手先看这个)xa0xa013:10
7 w1 D3 l% F. fxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时4课程数据,代码,PPT(在参考资料界面)
: O6 {1 `0 H7 R5 Gxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时5科学计算库Numpyxa0xa010:32
$ B" B, x- d# O4 [3 `" hxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时6Numpy基础结构xa0xa010:419 I% {* `$ F, I( k5 E; H
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时7Numpy矩阵基础xa0xa005:556 H" I% |, i9 ?7 n$ L$ ~
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时8Numpy常用函数xa0xa012:02
* Q+ p* b8 K; P3 Oxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时9矩阵常用操作xa0xa010:18
5 g/ h+ Z! L: B& V% B1 Q# @' exa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时10不同复制操作对比xa0xa010:49' ~, M8 O0 x: t7 Q4 N6 W
章节2: python数据分析处理库-Pandas7 Z, }* n$ s% o2 g! U) S+ i
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时11Pandas数据读取xa0xa011:501 R' d( R+ Y. o9 m& q  ]5 ]% G% @
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时12Pandas索引与计算xa0xa010:26" `( q: F! z# L2 F5 Y
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时13Pandas数据预处理实例xa0xa013:016 H+ i# z- i3 M- m, \  k- N+ |
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时14Pandas常用预处理方法xa0xa011:116 P0 k8 r/ T1 Q' r) z: |
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时15Pandas自定义函数xa0xa007:44
$ l8 e1 |0 C' x$ E9 Yxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时16Series结构xa0xa012:29
1 {& a' U, Z0 E  t7 X章节3: Python数据可视化库-Matplotlib
2 t! m  h$ `* d/ z! M7 s6 f& O: Txa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时17折线图绘制xa0xa008:25
! ]; c7 {' ~5 L) H1 @xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时18子图操作xa0xa014:05
. i% o" m+ r) z, p! Jxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时19条形图与散点图xa0xa010:12( S- y! r/ B# M
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时20柱形图与盒图xa0xa010:17
1 O" W" a8 y/ c% d8 S) B( Wxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时21细节设置xa0xa006:13; o2 A( G7 O, U+ m% R* d6 f$ {9 E
章节4: Python可视化库Seaborn7 R' E& U3 H1 T' c9 V3 e
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时22Seaborn简介xa0xa002:44
  \4 W* O+ n* D6 S# s3 q) K5 N* i8 Fxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时23整体布局风格设置xa0xa007:48
) I: ?8 P( m" c1 l$ oxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时24风格细节设置xa0xa006:50  c  v- T. Y* v- ^- n
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时25调色板xa0xa010:408 v' D4 F6 O, Q- F% J2 }2 `3 _  b
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时26调色板颜色设置xa0xa008:18
; L' ~& i" L# v5 o2 `" i- lxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时27单变量分析绘图xa0xa009:38- m1 [$ w# }; a0 d$ E
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时28回归分析绘图xa0xa008:53- [7 a2 U  U7 e" i' E/ A
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时29多变量分析绘图xa0xa010:36; [5 r8 N; u- y4 f6 x. s
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时30分类属忄生绘图xa0xa009:40
4 h1 @: Y; Y9 J/ mxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时31Facetgrid使用方法xa0xa008:50
. h6 h- p* m2 y" d: H/ R, f) D0 O. @7 uxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时32Facetgrid绘制多变量xa0xa008:30
( u8 d8 j2 J$ a3 f4 f9 A! Vxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时33热度图绘制xa0xa014:19
: V0 O/ e$ _- K/ A1 y5 f. j6 x章节5: 回归算法1 g" y- w0 ~. I, G% r$ B. g
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时34回归算法综述xa0xa009:42, Y$ r- A6 i4 @5 N( T, F
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时35回归误差原理推导xa0xa013:01
, K1 k# x6 G- ^  h+ x0 \) ?xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时36回归算法如何得出最优解xa0xa012:051 P) [6 h/ A) l, T5 T6 s
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时37基于公式推导完成简易线忄生回归xa0xa008:40: g2 {2 d+ x& [. j
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时38逻辑回归与梯度下降xa0xa016:59
$ {7 q+ z1 I6 j9 Fxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时39使用梯度下降求解回归问题xa0xa015:13
( i4 ^1 k0 i5 q2 }; r- Y章节6: 决策树
2 X8 i9 ]7 n: |; d4 }# @xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时40决策树算法综述xa0xa009:40
! f3 A8 _' i- m6 T; H' ~, R0 ]xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时41决策树熵原理xa0xa013:206 q/ @. y* s9 z& H: Y
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时42决策树构造实例xa0xa011:00/ q  F. j* i0 Y
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时43信息增益原理xa0xa005:27+ r; ^; q, W$ z- C4 }
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时44信息增益率的作用xa0xa016:39
6 Y: u5 K5 }( A: F7 F/ Hxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时45决策树剪枝策略xa0xa012:08
/ i( F- t+ }- [* M7 T. Pxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时46随机森林模型xa0xa009:15
( [) F  y" f3 f2 F1 f# `+ G, f/ uxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时47决策树参数详解xa0xa017:49
' Y( |9 Q3 i5 Y/ f% L章节7: 贝叶斯算法
; c" W( c1 P- V' t( O$ w" p& Uxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时48贝叶斯算法概述xa0xa006:58
$ ^% }' b/ R( Rxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时49贝叶斯推导实例xa0xa007:38- ^, v# p- A; S& z/ B+ o
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时50贝叶斯拼写纠错实例xa0xa011:46
1 K# b& m% Q, T, |, L- fxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时51垃圾邮件过滤实例xa0xa014:10/ R* ?8 |7 \# p- t  q
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时52贝叶斯实现拼写检查器xa0xa012:21
! E) ]- w2 |" Y6 o% R6 Y( d! o章节8: 支持向量机
# ~& m; b' P2 |& [$ \, r- Xxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时53支持向量机要解决的问题xa0xa012:01
, l; O+ h8 _! }; ]xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时54支持向量机目标函数xa0xa010:014 u  W5 [' h5 `. g( u8 G( |5 v
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时55支持向量机目标函数求解xa0xa010:05
( F6 v, `. B+ s6 M2 V1 n! Bxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时56支持向量机求解实例xa0xa014:18
0 F/ ^2 G) r3 I8 t* Ixa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时57支持向量机软间隔问题xa0xa006:55
! o# {6 J$ W* A& ?5 S4 ]) x1 kxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时58支持向量核变换xa0xa010:17
) D* I! M& k; R5 Lxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时59s*O算法求解支持向量机xa0xa029:29* V6 i2 o! z/ b- x: q
章节9: 神经网络
% o, d5 J, |# N) }% `xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时60初识神经网络xa0xa011:288 z- a' l( s! b
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时61计算机视觉所面临的挑战xa0xa009:40% m+ y1 |; i2 n6 n
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时62K近邻尝试图像分类xa0xa010:01
7 K" w9 j+ G1 D8 hxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时63超参数的作用xa0xa010:313 O$ M/ a" e; x0 _
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时64线忄生分类原理xa0xa009:35
& N* u8 ]) A; v: K4 f" ~xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时65神经网络-损失函数xa0xa009:18
" g: u) p" C/ K9 L: `xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时66神经网络-正则化惩罚项xa0xa007:19
8 a' O' K0 W1 F: R6 Nxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时67神经网络-softmax分类器xa0xa013:398 _& i3 B, f  N6 m8 x
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时68神经网络-最优化形象解读xa0xa006:47
- ]+ k- ~7 X. m4 S7 u; pxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时69神经网络-梯度下降细节问题xa0xa011:497 o0 @( U, V  |7 C0 L8 d! Y8 U, R
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时70神经网络-反向传播xa0xa015:170 \( i, k2 v/ @$ |8 Q" K% x( z
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时71神经网络架构xa0xa010:11
( c& E% K3 U; cxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时72神经网络实例演示xa0xa010:39
* T) c0 l3 _+ uxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时73神经网络过拟合解决方案xa0xa015:54
; I! D9 s* b; b. K8 Ixa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时74感受神经网络的强大xa0xa011:30
2 Z& p. t9 ?* z! Q. V/ q$ Q章节10: Xgboost集成算法
2 }/ J: X1 u/ s  J8 }! Y1 \xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时75集成算法思想xa0xa005:35
! c, O5 U5 N# M$ axa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时76xgboost基本原理xa0xa011:07' k  }6 X: s& A) c- H5 Q
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时77xgboost目标函数推导xa0xa012:18& K4 T! W6 A( o  n! L) P( {
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时78xgboost求解实例xa0xa011:29, ^( N) k. \( ~# q
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时79xgboost安装xa0xa003:32
2 D1 U: }7 |3 wxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时80xgboost实战演示xa0xa014:440 ]" Z) Y3 K' u/ D: b, ]; s
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时81Adaboost算法概述xa0xa013:01$ k. J& ?6 Z0 X: M8 @- x

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lsq586 发表于 2020-12-27 00:43:30 来自手机
不错 又更新教程了
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tt16888 发表于 2020-12-27 01:55:58
学习了不少知识,感谢楼主!
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xrj784520 发表于 2020-12-27 02:03:42
IT直通车更新教程就是快
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yupeng3322 发表于 2020-12-27 19:33:28
不错 又更新教程了
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403727608 发表于 2020-12-28 12:19:43
教程不错很清晰,来下载新课程学习了
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chen199306 发表于 2020-12-29 07:58:07
讲的很详细,对于新手的我有帮助,100分
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网络游侠 发表于 2020-12-30 09:42:18
祝IT直通车越办越好
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stanleywong1985 发表于 2020-12-31 20:26:02 来自手机
6666666666666
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zhouqq126 发表于 2021-1-1 13:40:50
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