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admin 发表于 2020-12-19 16:10:07
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2 w2 O n3 @# }; v% }; P# @" Z1 ]' xPython数据分析与机器学习实战
6 T' G7 N. p. A4 K+ t5 \2017年7月新课xa0xa0课程总时长：11小时12分钟
* \' T2 x; P/ A3 O' H. i) A" }# d6 y" l9 N适用人群! D. T- s6 e# V+ V9 \/ n( j, T" c
数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。6 E0 n, ^+ y) D7 I
课程概述
( {" }' N7 @1 J x2 Y. o课程概述：& y) g1 z5 J* u" _: R. g# O0 [+ k
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。
: A$ O$ i C4 E3 w* W课程特色：
5 Q5 K$ @5 S; ~( G5 Z4 p# A1.xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0通俗易懂，快速入门4 z1 S, |$ x- p& z# A8 d
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。5 P2 n# i! c. ~6 ?& }% k
2.xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0Python主导，实用高效
3 Q% K% M5 j3 ~+ u6 R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。
) H# c0 i; W- I! W3.xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0案例为师，实战护航) j9 ?! ^: W% W z% R* {
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。3 L; t* J5 M; X3 \! N8 j, `
4.xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0持续更新，一劳永逸' v! }2 G: ]% J1 Z$ _. J
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。
$ Y6 c H, R' p7 z4 D课程学习路线图：
2 n5 d; F1 U) x' D目录
. A' S$ O, [& p# `章节1: Python科学计算库-Numpy3 G0 y- _) u. T- G/ z7 A
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时1课程介绍（主题与大纲）xa0xa010:465 p* D& r7 L' Q
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时2机器学习概述xa0xa010:04
' d) s8 h. v2 t$ N% Vxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时3使用Anaconda安装python环境（Python新手先看这个）xa0xa013:10' z/ A; G0 p( a: H8 C- ~
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时4课程数据，代码，PPT（在参考资料界面）
3 k3 Y1 N# P6 h1 _. d Uxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时5科学计算库Numpyxa0xa010:32( P1 t! E: j. N$ Y6 e
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时6Numpy基础结构xa0xa010:416 g R* o& l: q% w# _, L: v. ]' y# n
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时7Numpy矩阵基础xa0xa005:55
i, T7 L3 w: @2 _; n9 ?% b- Kxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时8Numpy常用函数xa0xa012:02
6 B9 E! @; M( J' C; Q* H+ ^xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时9矩阵常用操作xa0xa010:18
/ U: B0 Z2 g }. }! M$ v6 Zxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时10不同复制操作对比xa0xa010:49
' g$ d) {% f2 o, p% |) _0 S章节2: python数据分析处理库-Pandas: S/ o9 }+ D$ i* t) o5 y& v3 L$ S
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时11Pandas数据读取xa0xa011:50
! ]* t& ^+ I! ~$ A- f- K: J, Txa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时12Pandas索引与计算xa0xa010:26& \3 f: l8 _' p$ M7 L1 E
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时13Pandas数据预处理实例xa0xa013:01
' X0 x2 w( I. T# o# x* g+ A0 uxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时14Pandas常用预处理方法xa0xa011:11, |; a+ @5 _, W- l: q
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时15Pandas自定义函数xa0xa007:44- N* G) G! r. j6 s" ?2 t
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时16Series结构xa0xa012:29
( W5 R4 h9 D- J章节3: Python数据可视化库-Matplotlib
$ y8 T" A- E; W( N- k: p6 axa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时17折线图绘制xa0xa008:25/ j5 B- d! ^. s: l, G
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时18子图操作xa0xa014:05
# @; U1 f: w8 S. m4 oxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时19条形图与散点图xa0xa010:12$ b$ G5 P3 f# l5 y
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时20柱形图与盒图xa0xa010:17
3 W7 R, _% ?, U# [. z8 G6 Zxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时21细节设置xa0xa006:13
! _9 \6 o8 }- M% N章节4: Python可视化库Seaborn6 V4 H" `+ I( F# G8 q- F
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时22Seaborn简介xa0xa002:44
8 c) G& ^0 w% B' r) a1 Qxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时23整体布局风格设置xa0xa007:48, V2 O* p @/ c$ b
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时24风格细节设置xa0xa006:500 n1 k1 l& I5 d' p& H! |9 a
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时25调色板xa0xa010:40' P# b4 o* _+ I- R
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时26调色板颜色设置xa0xa008:18
' `4 F: X- t& t) _6 P/ q) \5 ixa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时27单变量分析绘图xa0xa009:38
( t1 j0 R3 L( J/ @' { u0 x( txa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时28回归分析绘图xa0xa008:53
7 D, M' W: U0 v, l- P7 X$ g+ jxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时29多变量分析绘图xa0xa010:36# v, K4 C: E+ A" c6 `
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时30分类属忄生绘图xa0xa009:40* \- a( m% J6 D i' p0 }
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时31Facetgrid使用方法xa0xa008:50& q% e$ {3 Z4 b3 P( j* S" d! X
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时32Facetgrid绘制多变量xa0xa008:30
' C, s& Z& g" Y9 }( Dxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时33热度图绘制xa0xa014:19
1 e5 z/ _$ y: O# `3 J9 i章节5: 回归算法
! G+ D# W* c& P* J& w0 E( T1 L. dxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时34回归算法综述xa0xa009:421 \, W" M' t% M8 }/ h+ B: y
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时35回归误差原理推导xa0xa013:01# h' u0 S: P0 U- v* `
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时36回归算法如何得出最优解xa0xa012:058 z8 `* D( H, v6 ?
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时37基于公式推导完成简易线忄生回归xa0xa008:40
; U) G. A/ |7 ^& q# [7 i! Qxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时38逻辑回归与梯度下降xa0xa016:59
0 ]; e: H$ P9 L4 l* R* txa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时39使用梯度下降求解回归问题xa0xa015:13( A' f: l3 ]3 Z" }! A* `
章节6: 决策树; O) |: R4 ?0 L" V
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时40决策树算法综述xa0xa009:40
# t: ?8 o# V; M& Y2 L1 {xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时41决策树熵原理xa0xa013:20
6 b# M Z" l- [3 xxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时42决策树构造实例xa0xa011:00# r' d, K9 n1 G( |+ y
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时43信息增益原理xa0xa005:272 `' V' ~( \: \
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时44信息增益率的作用xa0xa016:39: d7 s- k& u9 P( b! {* M5 P$ ?
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时45决策树剪枝策略xa0xa012:08
8 n, c/ q, y" A- `+ P( w. m3 Pxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时46随机森林模型xa0xa009:15: b2 d( b3 I6 H2 U& w6 t8 ~
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时47决策树参数详解xa0xa017:49
1 a4 O, }; }& U+ m4 J3 x) Z& J章节7: 贝叶斯算法
, t2 M# M- X8 |0 s3 wxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时48贝叶斯算法概述xa0xa006:58
, H3 i4 w) m$ ^# Nxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时49贝叶斯推导实例xa0xa007:38
/ B4 E+ ?6 V7 Y9 T5 l9 [xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时50贝叶斯拼写纠错实例xa0xa011:46
- F3 }9 s, o, oxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时51垃圾邮件过滤实例xa0xa014:10$ T2 N& j H! O: L4 T
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时52贝叶斯实现拼写检查器xa0xa012:21
5 K3 v2 u: @3 c! ]7 _& d章节8: 支持向量机# r, z6 w2 a3 b* ?/ v/ x$ b
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时53支持向量机要解决的问题xa0xa012:01* h) I1 |% E, {- U+ o
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时54支持向量机目标函数xa0xa010:01/ d4 T9 U @5 {& a, S' p
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时55支持向量机目标函数求解xa0xa010:056 q% }5 `% E3 c# D7 o: ^9 b
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时56支持向量机求解实例xa0xa014:18
7 z+ @% \- u# f( u+ xxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时57支持向量机软间隔问题xa0xa006:557 U/ Z+ u+ Y+ j4 E4 i7 U
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时58支持向量核变换xa0xa010:17
9 x( n# j3 h7 K6 uxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时59s*O算法求解支持向量机xa0xa029:29/ {! {# n2 Q! \7 Y
章节9: 神经网络
& f3 t: W4 b( P4 d4 _& Xxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时60初识神经网络xa0xa011:28
: J8 x1 e& y, Bxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时61计算机视觉所面临的挑战xa0xa009:401 E) i% S- X/ K E# \9 m, r
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时62K近邻尝试图像分类xa0xa010:01
* L+ U$ t2 [7 e o! oxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时63超参数的作用xa0xa010:31
- j5 Q- A) M( E& C* e, yxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时64线忄生分类原理xa0xa009:35
4 i5 K9 `; }( S' Oxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时65神经网络-损失函数xa0xa009:18
4 Q! D; G" v9 f7 bxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时66神经网络-正则化惩罚项xa0xa007:193 _) G4 d7 R! P. i: e
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时67神经网络-softmax分类器xa0xa013:396 a$ N$ Z6 |- G. o$ z0 v: N
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时68神经网络-最优化形象解读xa0xa006:47
( c& B# H; s! Bxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时69神经网络-梯度下降细节问题xa0xa011:493 m1 U7 y3 Z% x9 o
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时70神经网络-反向传播xa0xa015:17
' [* n& K! G( r; ]3 g9 d# q4 S7 V5 V/ Gxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时71神经网络架构xa0xa010:11
6 C* p5 {! k, t; H& [xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时72神经网络实例演示xa0xa010:396 n8 ]% ]/ z$ P% J2 o6 ^% c& D
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时73神经网络过拟合解决方案xa0xa015:54& J7 K' H5 S: I% j
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时74感受神经网络的强大xa0xa011:30/ E' X2 b0 O+ L7 ^
章节10: Xgboost集成算法8 O$ M$ M( z5 B; x x
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时75集成算法思想xa0xa005:35
) m O. O4 a4 S ?* nxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时76xgboost基本原理xa0xa011:07
% Y6 O1 `. r0 P% B# \4 o) Xxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时77xgboost目标函数推导xa0xa012:18
( L6 C% D% J! J4 cxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时78xgboost求解实例xa0xa011:29& t& M. ` D0 S6 |4 U3 X, ^( o
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时79xgboost安装xa0xa003:323 ?% M" G! D* V: `& l
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时80xgboost实战演示xa0xa014:44) E9 \/ X- k! \8 p/ W5 \& k) K
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时81Adaboost算法概述xa0xa013:013 A. o3 G5 r+ B% k( J" v
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