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admin 发表于 2021-6-12 21:12:10
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[Python] 高端实战 Python数据分析与机器学习实战 Numpy/Pandas/Matplotlib等常用库精讲
9 G: L5 B( c2 O) C( b) ^===============课程目录===============
2 w& V( x2 G+ s9 W
0 d; n" p# }3 `: x4 L. H+ i; N& A
3 d' M2 W8 h7 B: X5 S7 B/ P9 R& B. f" v B% A9 S1 y k# x$ K
3 K5 D+ \/ j/ A* O( e! J│ ├<01-Python科学计算库-Numpy>* g% i; Z% L% t8 R5 R6 F" O9 _ C4 e
* E" T- N$ L# @4 H$ s
│ │ ├课时01.课程介绍（主题与大纲）.flv
8 a. u' b0 q1 V7 S: J. u+ i( R w( j# f
│ │ ├课时02.机器学习概述.flv
/ i: Y8 h7 _. \! P" [3 c# g, @$ d5 |: ~2 w
│ │ ├课时03.使用Anaconda安装python环境.flv
2 p0 D; @* x, E" M. ~
' E" s& U8 N$ e( x& z o, w- p& Z│ │ ├课时04.课程数据，代码，PPT（在参考资料界面）.swf% R9 b$ i U9 s* }1 R2 [2 C% g
; X* j6 P6 g* d+ { G' o, E
│ │ ├课时05.科学计算库Numpy.flv
2 Q- w% ]! r/ ~' w3 z% Q7 P0 u$ i) ^* M% n) a3 U! Q" \) U! l# a: [
│ │ ├课时06.Numpy基础结构.flv
. O/ b3 X! ^( u
2 b6 ]& e3 [) b& V9 p; X│ │ ├课时07.Numpy矩阵基础.flv_d.flv
1 ]7 B6 @* p! T5 M, n
: _ X, o% e4 g│ │ ├课时08.Numpy常用函数.flv_d.flv
" {, S% t+ Z) z5 Q* H3 \4 i, \; K. C
* b1 a- O1 J. E! |, g A│ │ ├课时09.矩阵常用操作.flv_d.flv
2 P) |) f, Y, k4 d0 v2 A2 l! g& s/ U3 x5 |
│ │ └课时10.不同复制操作对比.flv_d.flv
/ @+ W( Q8 g" b* ]% i5 ^! ~! Q. @1 i
│ ├<02-python数据分析处理库-Pandas>; o9 T8 k. A3 f
0 T0 h4 C; {- F: _9 |) C8 Z+ a% _3 P
│ │ ├课时11.Pandas数据读取.flv' ^3 K. v& c+ E' W8 j2 v# Y/ ^
' I a# U- L/ ]( `. K
│ │ ├课时12.Pandas索引与计算.flv_d.flv6 o4 U5 z& Z. s. c6 ~2 N6 `" [
o1 |( }/ l9 y5 f% @│ │ ├课时13.Pandas数据预处理实例.flv_d.flv
( p% V/ \/ S: Q% [- D
( b3 {' Y8 }4 y/ U│ │ ├课时14.Pandas常用预处理方法.flv_d.flv6 q+ \: S$ R* s
) E) [1 J5 E0 j$ y. ~│ │ ├课时15.Pandas自定义函数.flv_d.flv& l7 t" @: n; v+ d
6 g2 ~, Z( A2 Q: h
│ │ └课时16.Series结构.flv_d.flv' D: {' Q$ A! V5 V+ K5 Z
7 O% S( K; t; G" H6 e% P) M# G│ ├<03-Python数据可视化库-Matplotlib>
% i" K9 p; g7 j# q' E. B% A6 o
# _ a" T; i8 C, _, x│ │ ├课时17.折线图绘制.flv
6 ^. I& Z1 O! F6 Q, g' v
" f" d( d) \& E; I! s* U4 C│ │ ├课时18.子图操作.flv_d.flv
: e2 b( |( T" _4 a8 b
! ~& s8 i% m1 l8 {# G5 W│ │ ├课时19.条形图与散点图.flv_d.flv
5 u% E# _1 q! q$ I; |: a; ?( I+ Z! K! {+ f6 J* i& F
│ │ ├课时20.柱形图与盒图.flv_d.flv
- o& g8 e5 ^. ?" ]8 X
; a; P. E+ |8 @, ^9 e1 |│ │ └课时21.细节设置.flv_d.flv
# i3 s; ~# j& p) x4 t, D/ g" n; o! f
. I4 W& n. q; }/ K; n│ ├<04-Python可视化库Seaborn>
$ L8 R2 v" V9 f+ }. W+ G$ i
7 t% X# Z8 e+ h+ a4 e( i│ │ ├课时22.Seaborn简介.flv- ]8 v+ {- ?4 C6 K, z) X0 v: c
1 a: H, K! j: l/ C
│ │ ├课时23.整体布局风格设置.flv_d.flv
) H" k# l' Y; F: N a& ~; g* I: X# D" A! ]0 `* }8 n
│ │ ├课时24.风格细节设置.flv_d.flv: ~' J' t3 ?2 j2 J
( Z+ |- k& ]0 @│ │ ├课时25.调色板.flv_d.flv
1 p, A% {6 p3 K! H# ~
& @: v5 y4 s0 `4 s) [: F3 f" S+ o│ │ ├课时26.调色板.flv_d.flv
5 L2 u4 z. V" U u
; s" z1 U& P3 O, P) @) k! U# y; m│ │ ├课时27.调色板颜色设置.flv_d.flv
& n; M' D" S" c: _
8 k0 z1 r, s2 f+ H! ~6 X, u3 @3 X│ │ ├课时28.单变量分析绘图.flv_d.flv
) ^2 F# G) L8 G$ W. w& r) z# F2 P+ f' y3 A0 X. [; W. a" L
│ │ ├课时29.回归分析绘图.flv_d.flv0 J, ]" }$ i" R7 p0 e
2 u! I9 t) g# E4 R
│ │ ├课时30.多变量分析绘图.flv_d.flv% Z7 j4 [3 C2 D9 j. B* N
# {9 V/ B. \* Z2 R+ y' d
│ │ ├课时31.分类属忄生绘图.flv_d.flv
- Z* X8 [+ ^6 F! C4 p s* ]
6 j* F+ y* x# |% f8 l; E│ │ ├课时32.Facetgrid使用方法.flv_d.flv
& Q: k" j1 ~* ]' f
& j! N* _- q0 d1 b+ _# B: \│ │ └课时33.Facetgrid绘制多变量.flv_d.flv3 G N; C: J" x% Y! f6 w( D6 e
5 D, L$ o4 y# z+ x) i: B
│ ├<05-回归算法>* G+ l3 s% k6 [
# J3 ^. l3 g- v; v, h0 o5 r) @
│ │ ├课时34.热度图绘制.flv_d.flv0 z% t4 F$ j, f) P
5 \( E- z \) v7 M* ^& d
│ │ ├课时35.回归算法综述.flv_d.flv
3 T8 q0 i. |7 J7 l7 Q1 I# b$ h' H/ ^2 E9 _8 [, z0 E# Y4 w- T) C
│ │ ├课时36.回归误差原理推导.flv_d.flv& l# _% q4 b& ]; D9 G
H7 {& o8 @8 E4 e( K! H1 z7 H│ │ ├课时37.回归算法如何得出最优解.flv_d.flv& b1 \4 R6 A: K" z( W; L, v2 q
# x. M& c! X) Y r% h' |
│ │ ├课时38.基于公式推导完成简易线忄生回归.flv_d.flv( u+ D. Q* Z5 e1 L1 I- _; U: z; |
* U& e& v6 c! T2 A│ │ └课时39.逻辑回归与梯度下降.flv_d.flv# a# m+ \ k% B4 |0 u) ^1 E; x
8 x% v7 C. q: h
│ ├<06-决策树>
) b4 U U9 v; b' H+ s% ^; P* q1 C' {) @" o: p7 h& [
│ │ ├课时40.使用梯度下降求解回归问题.flv_d.flv/ p9 @5 F% M. n* T/ p6 c
# e- i0 Q# S$ I8 S│ │ ├课时41.决策树算法综述.flv_d.flv
- F, t$ r y8 e5 F" p0 H
" _" t- f' H' G│ │ ├课时42.决策树熵原理.flv_d.flv# f% t' ~/ @$ { Q; f$ k
' I5 ]% A4 t4 r! J$ g% p│ │ ├课时43.决策树构造实例.flv_d.flv
/ v: I5 X( o3 W2 u) [ [$ E0 [" Z1 S6 y
│ │ ├课时44.信息增益原理.flv_d.flv7 ?( w9 }' {5 r- K2 A0 |9 |/ k
7 E; K0 D5 l( u3 c8 d8 {
│ │ ├课时45.信息增益率的作用.flv_d.flv2 f/ z7 I' W3 p. t/ q$ J0 ~& W
% h( b2 G6 |1 q5 V│ │ ├课时46.决策树剪枝策略.flv_d.flv8 g+ d+ I4 ?& m
+ O" O# W' M- h% W│ │ └课时47.随机森林模型.flv_d.flv
4 K+ F, b. Q; N0 k1 P+ e) S6 e
8 w) N$ g( k+ U/ r$ f│ ├<07-贝叶斯算法>* M% v* h) m! c2 o. ~6 d
. H" @) @" I2 [# ~│ │ ├课时48.决策树参数详解.flv_d.flv! Q! D4 }+ i* R( r+ k. C$ v/ m
# L- d! x2 t$ s% b( `$ g
│ │ ├课时49.贝叶斯算法概述.flv_d.flv
4 F' r$ A' a/ O& N' v0 `( \: N# E
( g2 u5 E: N$ K& h- |% U│ │ ├课时50.贝叶斯推导实例.flv_d.flv
- x# j& ?; r# o
* ^0 W+ \4 j1 A│ │ ├课时51.贝叶斯拼写纠错实例.flv_d.flv0 `5 a# `9 g- v- O
9 M- J5 T) f2 v$ ~1 t
│ │ └课时52.垃圾邮件过滤实例.flv_d.flv
: ]. E$ P m0 t7 H/ @ j1 r2 f7 C5 B9 }5 @7 q2 b/ w$ U$ u
│ ├<08-支持向量机>
9 `+ } @' ?/ `. }& [6 A* ]7 I/ u/ ~+ \% h
│ │ ├课时53.贝叶斯实现拼写检查器.flv_d.flv
/ W- v$ S* F9 ]0 D) V/ J9 Y \+ B7 r
│ │ ├课时54.支持向量机要解决的问题.flv_d.flv
& d5 ]' L4 D3 ^4 A* k* d
% G1 ^, y/ T1 M* Z* L" j+ M│ │ ├课时55.支持向量机目标函数.flv_d.flv! Z! \: x1 ?9 B- a& ~+ C( U# L
1 ? W/ ?% o* G1 X" w) N! G/ P' l
│ │ ├课时56.支持向量机目标函数求解.flv_d.flv& T# ?( c4 z( D$ Q
/ c5 ?$ m; I1 y; f│ │ ├课时57.支持向量机求解实例.flv_d.flv
! _2 ?% `1 T' p
1 F5 G5 t" P: i& l* ?" S│ │ ├课时58.支持向量机软间隔问题.flv_d.flv9 ]4 C9 U7 n8 k! N: Z+ r6 {/ [
! @! S6 G; C6 u) _2 C4 c* H' r6 d
│ │ └课时59.支持向量核变换.flv_d.flv5 m+ t3 {$ j/ X3 k: P1 \5 q6 b
! I# ^7 l6 o- z│ ├<09-神经网络>1 f( C. s7 @1 C
' U6 `2 h7 G( e) s- v
│ │ ├课时60.s*O算法求解支持向量机.flv_d.flv4 b0 E' c2 s! H; ~7 O
. \+ ~+ R7 i1 x# z; m- F│ │ ├课时61.初识神经网络.flv_d.flv* z; [( R+ u' J
* d' _! P5 Y1 h' f
│ │ ├课时62.计算机视觉所面临的挑战.flv_d.flv+ F5 r1 s; k2 E' X& f8 R: b4 [+ I
) l D5 t: X4 W8 N& \9 L│ │ ├课时63.K近邻尝试图像分类.flv_d.flv
" X8 P- E: V3 ?0 \9 l. `) T2 q- t% L R: {) |3 Y
│ │ ├课时64.超参数的作用.flv_d.flv
6 x9 @/ W3 M4 [+ w/ J' [9 b( r6 ]! G9 n1 c; B& U0 l8 s
│ │ ├课时65.线忄生分类原理.flv_d.flv
. W* {: }% a! _0 n2 }9 Y( T
0 \4 i1 Z8 s, T# ?& T7 h( \; b2 F% A│ │ ├课时66.神经网络-损失函数.flv_d.flv
: h% e' q1 q4 `' N* |( c$ @( z7 C4 i4 ?3 _- {2 O$ b0 P8 r
│ │ ├课时67.神经网络-正则化惩罚项.flv_d.flv% m+ k$ P4 c# n3 O. N
* O2 x6 K0 _* C) b0 ?4 e' j0 @│ │ ├课时68.神经网络-softmax分类器.flv_d.flv
& p* X' C% K4 h6 L+ e# u4 _
9 M5 q6 f3 F2 l& G7 A5 b% J│ │ ├课时69.神经网络-最优化形象解读.flv_d.flv5 b( v0 {/ S- n1 f% Z2 U9 Q5 g
; X# U0 r s6 a' ~' m│ │ ├课时70.神经网络-梯度下降细节问题.flv_d.flv
, g6 I- l$ }+ x: I* p" S2 y: V1 e; ~7 Z. `" ?1 D2 T, [5 p; l
│ │ ├课时71.神经网络-反向传播.flv_d.flv1 m8 F3 W% ?) }, b9 J: o
& \+ X X: Y: s7 i│ │ ├课时72.神经网络架构.flv_d.flv
8 O7 {$ A ], T* F X4 J( P2 F0 _3 j9 t5 P6 @
│ │ ├课时73.神经网络实例演示.flv_d.flv
& G% e- m2 s' b3 e6 d
" \( K" F- I1 d# Q│ │ └课时74.神经网络过拟合解决方案.flv_d.flv
4 d s9 k5 }1 l/ F0 e3 _! d4 {& e! A' o8 p9 v; h
│ ├<10-Xgboost集成算法>
) ], y; [7 x! @4 }/ `8 y) T( ~
/ B- K5 F: A1 t( d* B0 {/ N│ │ ├课时75.感受神经网络的强大.flv_d.flv! S9 r: q1 J% f: c6 q! A9 K. _
- Q+ l# C8 ~! N8 F* R
│ │ ├课时76.集成算法思想.flv_d.flv
! d* K4 P/ t% q" T# @3 M. t
$ S6 \8 G( |4 t9 `( E; n0 Q│ │ ├课时77.xgboost基本原理.flv_d.flv
) f- Y H+ u$ c O& b* g) E8 E9 R2 _! \! ^5 L7 H
│ │ ├课时78.xgboost目标函数推导.flv_d.flv! h& T! A% x( D7 t8 m4 C
4 Q' ^( u; {% l
│ │ ├课时79.xgboost求解实例.flv_d.flv
& R( Q' G2 x& l! E3 ]2 B+ c' e% G g# I
│ │ ├课时80.xgboost安装.flv_d.flv
2 Y* |; t* Z, w/ n/ O( [
" `0 ]4 U: N8 C+ @2 \: ]* n│ │ └课时81.xgboost实战演示.flv_d.flv0 W& Q3 S/ V6 W+ d3 ~1 R" \
- V: [+ `* j6 D. J2 q; k* _│ ├<11-自然语言处理词向量模型-Word2Vec>
2 _$ W; u0 x: ^# q! z2 W/ b6 g. y0 R
! R7 A: e4 ?; }7 p8 o0 P│ │ ├课时82.Adaboost算法概述.flv_d.flv% R+ i6 U( x/ X, {
) ]( S. [1 O. f( B
│ │ ├课时83.自然语言处理与深度学习加微信ff1318860.flv_d.flv) ?0 Y0 u5 ^$ t ]# t5 s
2 i; v2 ~% [7 }: c
│ │ ├课时84.语言模型.flv_d.flv
2 R% A: {, w/ j- Q6 c# ~4 u9 j) j6 Q& A+ g" E% J+ D: e. |
│ │ ├课时85.-N-gram模型.flv_d.flv
& G8 @7 f ]2 \$ U N- P! g% ]' X1 i; X8 D# u" r% G9 r* w
│ │ ├课时86.词向量.flv_d.flv% s' q/ }2 ]; @( F1 `2 g
7 a9 d+ P* I- d. D1 Y6 W
│ │ ├课时87.神经网络模型.flv_d.flv. `% Y4 R% r, _- D/ [1 V5 H
. `9 q# s3 F0 ~$ `' N8 o│ │ ├课时88.Hierarchical.Softmax.flv_d.flv
9 B' \; P0 c0 q- B' G5 O/ }1 J N$ _( f" V& y$ R6 {
│ │ ├课时89.CBOW模型实例.flv_d.flv
' u9 }7 x, u/ I) ?- n1 t- i
9 v0 \$ c( P, n$ \& X, K│ │ ├课时90.CBOW求解目标.flv_d.flv
& F2 p- |8 l: k/ y2 G# D [! A1 A) V% t. w% ^
│ │ └课时91.梯度上升求解.flv_d.flv
7 t8 }, z0 n2 \$ N7 {% r
: i7 t2 [6 g& C' `. A5 T) s│ ├<12-K近邻与聚类>4 z- u* F; W. s h- G8 ^% k7 @6 i
0 D5 O$ x% ~0 ]( E5 b8 o$ Z│ │ ├课时92.负采样模型.flv_d.flv6 F: N6 \' d9 m4 Q) v
' j: R! D, v- p0 A9 I
│ │ ├课时93.无监督聚类问题.flv_d.flv H e5 M) S" P
3 l1 @2 F3 r- P* X) M. N* l5 [│ │ ├课时94.聚类结果与离群点分析.flv_d.flv9 n2 H! I! x$ M2 N; E0 O" Z
9 M0 Y+ C2 }$ H) [0 e8 s│ │ ├课时95.K-means聚类案例对NBA球员进行评估.flv_d.flv# Q/ J8 N, X/ e7 Y; O" |0 b, h* w( [
0 L6 @; ?9 e9 |+ W. v' d" I! Z( s, S
│ │ ├课时96.使用Kmeans进行图像压缩.flv_d.flv: b/ \1 b4 i. Y
9 o6 C' f2 B$ ]7 w- q& F
│ │ └课时97.K近邻算法原理.flv_d.flv& i! T" [" n8 ^3 B4 I: `2 o
( R5 V8 T5 G& m8 Y$ @7 W│ ├<13-PCA降维与SVD矩阵分解>% H, z: Y, C0 W; {& B
3 v/ K1 n) P. |$ c! }│ │ ├课时100.PCA实例.flv_d.flv# z$ U n2 z% F3 p$ F' z* H
/ [& F; z, l1 F! G8 ]│ │ ├课时101.SVD奇异值分解原理.flv_d.flv, L- u5 Q, L; K9 b
: s, r. c8 O# `, r% z
│ │ ├课时98.K近邻算法代码实现.flv_d.flv. ~. B0 Z. I3 G% G* J# @5 ?
2 T& w$ _/ w" s- D) K- [$ {6 f│ │ └课时99.PCA基本原理.flv_d.flv
) Q6 B) p% }/ ^' ~: D
: I% \+ ~& D( t) p, k│ ├<14-scikit-learn模型建立与评估>. W$ p+ \' M e ?+ N, `7 J
' b( e+ s4 A( ]% u) K│ │ ├课时102.SVD推荐系统应用实例.flv_d.flv
- p' o5 t" R- K& Z+ D# B; B8 H& H Q% A% {6 w8 B/ T" T
│ │ ├课时103.使用python库分析汽车油耗效率.flv+ P) I6 `* T: s
2 C4 D4 r% N0 {. }│ │ ├课时104.使用scikit-learn库建立回归模型.flv_d.flv
5 q! c7 h, d. Z4 Y) B) a0 d4 z! R6 t. Z1 J# G
│ │ ├课时105.使用逻辑回归改进模型效果.flv_d.flv
# s5 `; B4 q$ i# R: d( W- k
$ s# i0 h2 g! }$ J/ B! R│ │ ├课时106..模型效果衡量标准.flv_d.flv
4 h; P$ {. d0 a/ E" h/ J m
' L ~' n* }9 B0 y│ │ ├课时107.ROC指标与测试集的价值.flv_d.flv+ M, {! b$ |6 r/ J# U
* f1 q u: s0 x# v0 I u' b
│ │ └课时108.交叉验证.flv_d.flv0 O# a' H& y n" q0 _
' n# t& y$ j( s│ ├<15-Python库分析科比生涯数据>
+ ~( l" V7 S: s! I4 P
, p1 N$ ~- f6 v│ │ ├课时109.多类别问题.flv_d.flv* i9 P" k- j. Q1 G1 z. @
$ E8 s; a7 Y6 @$ G( w# i
│ │ ├课时110.Kobe.Bryan生涯数据读取与简介.flv
5 y5 @5 ]5 z& l8 {" ]3 t+ ^
; n/ P2 [- Y* ?6 \5 y& P│ │ ├课时111.特征数据可视化展示.flv_d.flv: {' S! p8 s* q3 G `1 `
5 d, q$ q" L7 X/ H
│ │ └课时112.数据预处理.flv_d.flv
' T/ m" B3 j T. c' q
, u/ w7 d6 o( ]! _: l) A│ ├<16-机器学习项目实战-泰坦尼克获救预测>
" I5 g+ Z5 L0 o: Q1 N( V8 o( j& j* B6 `# ?3 z- f. f
│ │ ├课时113.使用Scikit-learn建立模型.flv_d.flv
* f" ~" N2 [" c% N* o$ X' b# g/ V1 U# p( Y
│ │ ├课时114.船员数据分析.flv, k7 H4 W" t7 i# y
% x2 ]$ d( d1 ` C f) y2 X5 b4 F
│ │ ├课时115.数据预处理.flv_d.flv
/ U3 Q1 S7 U% P9 L' n9 h/ b% C# C* E+ f
│ │ ├课时116.使用回归算法进行预测.flv_d.flv
. O' S9 S, h* B( P+ c, W$ l
* C4 E" n( X/ B) I+ M4 y│ │ └课时117.使用随机森林改进模型.flv_d.flv- r& Q; |+ \8 p' Y' w- l; U
& c0 p* w' C X6 u│ ├<17-机器学习项目实战-交易数据异常检测>
" u X# l+ q# l9 {( D) j9 H" S6 ?2 p% w
│ │ ├课时118.随机森林特征重要忄生分析.flv_d.flv* o1 J) U) B5 \ l; S
$ G( R* C- |, T* ^! M% b9 d│ │ ├课时119.案例背景和目标.flv_d.flv
5 s0 @% g( m; l+ ?' @ R1 A& ^. s
- S* `+ |) v/ l$ R│ │ ├课时120.样本不均衡解决方案.flv_d.flv& G7 X/ _# w) ?3 p+ `
; U" c7 Y' H$ J/ r2 c│ │ ├课时121.下采样策略.flv_d.flv D' d/ z7 f' B/ E9 W8 N( [
! G3 s/ S3 i h% c$ a$ F4 w
│ │ ├课时122.交叉验证.flv_d.flv2 X: D/ r4 T0 f2 Z
6 L! U; Q9 c; {6 F( M│ │ ├课时123.模型评估方法.flv_d.flv
* n' {7 i. A7 @" ?! q9 \) u2 s% t; N
│ │ ├课时124.正则化惩罚.flv_d.flv
0 E* M5 `% S O) s$ w# n2 Y
# U7 q* |. l) U5 o4 h V, v│ │ ├课时125.逻辑回归模型.flv_d.flv
# a; H4 }# V2 D, \. I
- ]0 i9 K9 R0 V/ K1 }│ │ ├课时126.混淆矩阵.flv_d.flv
+ b4 n% P* v9 ` H/ r7 `- ^* H3 L; l1 r
│ │ └课时127.逻辑回归阈值对结果的影响.flv_d.flv
8 P1 V. x2 o5 Q- e% r$ H% y9 K% H( X) W, w1 M
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