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admin 发表于 2020-12-19 16:10:07
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( `7 O; l2 \. G# MPython数据分析与机器学习实战$ X% Y3 \& R' r( f
2017年7月新课xa0xa0课程总时长：11小时12分钟
2 h" K! C9 Y1 f/ A" O% ?4 D2 \适用人群
$ X& L% Y. u- F8 |4 [数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。
6 i9 f, x( H% \* O! T. u课程概述$ p6 U! u4 n2 L- f1 x4 N
课程概述：" A6 L+ L- T, E3 R/ K! L
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。
/ k. S6 n2 O* b课程特色：2 ~: ~/ \$ x. _9 U3 j- y" C! d% C
1.xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0通俗易懂，快速入门
( w2 k5 _+ @: q' n( t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 Q$ t7 ]- |% v4 J: i2.xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0Python主导，实用高效& x& I$ ^" f3 Q' v2 w* E# o
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。
7 M g+ e1 x9 [! ?' F/ J1 p5 f0 y3.xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0案例为师，实战护航6 Z8 m6 D2 _5 {2 L
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。/ W4 Q9 U+ W3 r
4.xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0持续更新，一劳永逸- ?- }- D4 y4 ]- {+ k% g- U
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。/ h V! U5 M1 a* ~
课程学习路线图：) S. p, }! K9 `8 A g
目录
1 e) w! k2 P: b章节1: Python科学计算库-Numpy
0 s1 T+ W4 y% p8 v; e1 Yxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时1课程介绍（主题与大纲）xa0xa010:46; q* |% ~1 X, R
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时2机器学习概述xa0xa010:04
2 S# y. w" E0 |' o F' Lxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时3使用Anaconda安装python环境（Python新手先看这个）xa0xa013:10$ `4 f& P& k, K6 |) c5 G
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时4课程数据，代码，PPT（在参考资料界面）
- r$ u. z$ d5 Txa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时5科学计算库Numpyxa0xa010:322 ]0 I' F' T* `* }- B4 S, g! {5 q
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时6Numpy基础结构xa0xa010:41
7 e7 ]6 V- b! r6 a$ F; G# ~xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时7Numpy矩阵基础xa0xa005:557 f9 n% N) w5 s+ {0 u, f
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时8Numpy常用函数xa0xa012:02$ K$ `6 e9 p8 T) S
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时9矩阵常用操作xa0xa010:18
* X$ O/ S% s/ i+ |- J% nxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时10不同复制操作对比xa0xa010:495 U0 @: n. S, S7 Q
章节2: python数据分析处理库-Pandas0 t! C e5 `1 S/ m6 H
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时11Pandas数据读取xa0xa011:50
8 j/ e) c3 ~* P" i L' k8 Txa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时12Pandas索引与计算xa0xa010:267 M) f, |$ ^( p1 B j
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时13Pandas数据预处理实例xa0xa013:011 J: G' o( s* X0 O
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时14Pandas常用预处理方法xa0xa011:11
5 ~6 e5 i# J9 f/ X; Oxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时15Pandas自定义函数xa0xa007:44
2 Z$ a. m3 T& d6 ixa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时16Series结构xa0xa012:29
- m# Q5 n6 Z; Y% j3 Y. [章节3: Python数据可视化库-Matplotlib) l, ~1 q- g A4 W+ ?
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时17折线图绘制xa0xa008:25
; P" ]2 x( p) B) oxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时18子图操作xa0xa014:05
2 g Q2 ~! h' u5 `, e$ N9 {3 Nxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时19条形图与散点图xa0xa010:12, M( g8 g7 w- b! F% K
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时20柱形图与盒图xa0xa010:17
' m8 }9 L: ?: h2 Axa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时21细节设置xa0xa006:13
; Q4 d* \2 E- i+ l/ a章节4: Python可视化库Seaborn! p u# R1 c" Y" x8 X* n5 _: [$ d" P
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时22Seaborn简介xa0xa002:44
9 I! s! U& Y* ], P" }xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时23整体布局风格设置xa0xa007:482 {9 I. G5 y1 K$ j1 U, I. Q/ h5 P
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时24风格细节设置xa0xa006:500 [! v" i* a' B w$ H. _4 R% i
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时25调色板xa0xa010:40" k: D: Q" o- u* t1 a# t) B
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时26调色板颜色设置xa0xa008:18
d# q( h `" @2 @ hxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时27单变量分析绘图xa0xa009:38% ]. V! b$ f; q& R
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时28回归分析绘图xa0xa008:53
( t0 J& g1 F9 Cxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时29多变量分析绘图xa0xa010:36
u, {* ~% P7 ~: u2 ] ?0 Hxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时30分类属忄生绘图xa0xa009:40
6 ^+ H) U6 ~. x3 B) dxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时31Facetgrid使用方法xa0xa008:50' K/ @3 ] }4 D! C* t! s1 U
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时32Facetgrid绘制多变量xa0xa008:308 B: B- W" r/ \5 ^* r
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时33热度图绘制xa0xa014:19
5 p6 Q. @4 V7 m# g章节5: 回归算法
7 W5 O. [+ |1 o9 w) Z' n# Axa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时34回归算法综述xa0xa009:42- ] O7 Z/ W! N. k* ^2 ?
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时35回归误差原理推导xa0xa013:01
6 U0 ]* y3 o& c# }3 }5 Z n: vxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时36回归算法如何得出最优解xa0xa012:052 Y+ {) n s9 s7 M9 x
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时37基于公式推导完成简易线忄生回归xa0xa008:40
3 a' b' T. r" m. d( i$ uxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时38逻辑回归与梯度下降xa0xa016:598 a& w; {. x+ m7 N
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时39使用梯度下降求解回归问题xa0xa015:13& v/ }4 Z7 R' A
章节6: 决策树
5 d d# C# r. @9 hxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时40决策树算法综述xa0xa009:406 Q' E- y8 V; {! q9 w9 N0 ?
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时41决策树熵原理xa0xa013:200 `; w# W: F" q8 I! l
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时42决策树构造实例xa0xa011:00
: w6 d9 _0 U- sxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时43信息增益原理xa0xa005:27
/ @9 P- I! G* J6 j6 C. Rxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时44信息增益率的作用xa0xa016:394 Q- \" }6 j& n% U4 d: L
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时45决策树剪枝策略xa0xa012:08, g7 j2 O+ F& C/ m, v# N9 M* O% N
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时46随机森林模型xa0xa009:15% W. y3 I3 y6 P; r- U [0 T m) H1 F
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时47决策树参数详解xa0xa017:49
" w& d; y( M8 p) c& U! E# g章节7: 贝叶斯算法8 e+ n" K% \+ l2 f
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时48贝叶斯算法概述xa0xa006:58+ m) h+ n8 D: o: r& \/ d; D+ Y
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时49贝叶斯推导实例xa0xa007:38
; H. ?5 B" O* _* T" b3 F$ @7 oxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时50贝叶斯拼写纠错实例xa0xa011:46
& ^. {( J# I" m: Y& ~: U; qxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时51垃圾邮件过滤实例xa0xa014:10
' N1 M* N2 s+ z1 D/ H* nxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时52贝叶斯实现拼写检查器xa0xa012:21( s/ R; h7 L4 h( a0 ^
章节8: 支持向量机
1 P. q* i* E* O+ y9 N- G7 {& Jxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时53支持向量机要解决的问题xa0xa012:01$ J: O3 q- o5 a; ]% r: V
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时54支持向量机目标函数xa0xa010:01
7 k6 y! H+ n: o- U) b$ R) pxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时55支持向量机目标函数求解xa0xa010:05
) S7 G# D9 o5 ixa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时56支持向量机求解实例xa0xa014:18' U- |$ i* ~: a3 R4 k
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时57支持向量机软间隔问题xa0xa006:55
5 x& ]/ d5 A+ q1 {xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时58支持向量核变换xa0xa010:17
; j+ m1 K4 Y$ S9 ~$ m& Yxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时59s*O算法求解支持向量机xa0xa029:29
% B* y1 j1 L8 j8 r章节9: 神经网络
~. B# F- ^, A: T% _. c1 lxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时60初识神经网络xa0xa011:28
6 x8 d X; |$ n- w8 m" |/ A, x6 Cxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时61计算机视觉所面临的挑战xa0xa009:40$ \7 d5 f8 C2 Y- h& y. b
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时62K近邻尝试图像分类xa0xa010:01
/ S3 O' O. R0 Y1 v0 C9 ?) N: q) rxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时63超参数的作用xa0xa010:31. |& [! A6 G/ r0 X8 X* c& n
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时64线忄生分类原理xa0xa009:35
5 M2 V& |6 d* Rxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时65神经网络-损失函数xa0xa009:18
3 y6 b% V4 Q) O! f) T$ Oxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时66神经网络-正则化惩罚项xa0xa007:19
+ D" e1 t8 |9 F) p* Z( {: Q5 zxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时67神经网络-softmax分类器xa0xa013:39$ a! K7 O# |3 t: p3 d" G4 j8 n, |3 N
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时68神经网络-最优化形象解读xa0xa006:47
5 m9 J6 w; M7 y% Uxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时69神经网络-梯度下降细节问题xa0xa011:49
5 Y8 a0 Q s2 A! Nxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时70神经网络-反向传播xa0xa015:17
( r" i$ }& f9 J5 {7 Dxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时71神经网络架构xa0xa010:11% [+ U" P! Z5 h" F
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时72神经网络实例演示xa0xa010:39* h9 y" w' ]! {5 |- b; u$ K
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时73神经网络过拟合解决方案xa0xa015:54. Q9 x2 h8 v O; j* E
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时74感受神经网络的强大xa0xa011:30( `4 P W0 u% B9 \0 L8 i
章节10: Xgboost集成算法$ E* |3 X: |: l$ I. n z" C& E
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时75集成算法思想xa0xa005:358 [. a: l* `. O, f) ]- Z1 ^+ J
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时76xgboost基本原理xa0xa011:07: i) S# g8 P& q( F
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时77xgboost目标函数推导xa0xa012:18
: q8 n+ m9 E! Txa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时78xgboost求解实例xa0xa011:29" s! k* u i2 H# \0 e; y9 m
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时79xgboost安装xa0xa003:32& ~+ V, P- A; l( U
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时80xgboost实战演示xa0xa014:44
1 r7 y' W4 b% x: ] X0 f1 lxa0 xa0xa0 xa0xa0xa0课时81Adaboost算法概述xa0xa013:01
% b* D& h( i) _; m7 T5 d$ l# W( b. G6 @" Z- G0 C8 V0 l4 B
, X/ h: x: i# k6 f8 C; l
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