高端实战 Python数据分析与机器学习实战 Numpy/Pandas/Matplotlib等常用库精讲视频

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+ i6 Q# A# ?0 G) I- T- L$ X* w
7 s6 @+ F' Z' V  C  z* o, D" P课程简介:   
" {. ]% |& S$ k5 N) {1 G

" m6 D' `5 }. r, A" E5 _课程风格通俗易懂，真实案例实战。精心挑选真实的数据集为案例，通过Python数据科学库numpy,pandas,matplot结合机器学习库scikit-learn完成一些列的机器学习案例。课程以实战为基础，所有课时都结合代码演示如何使用这些python库来完成一个真实的数据案例。算法与项目相结合，选择经典kaggle项目，从数据预处理开始一步步代码实战带大家快速入门机器学习。旨在帮助同学们快速上手如何使用python库来完整机器学习案例。
9 k5 Y/ Z* I7 R: b3 |6 O  @& w

) }3 h# ^0 i9 Z! I7 G! Q3 N———————-课程目录——————————
9 W7 ^5 d( L  E& H! j
' m% I( R1 ^: A3 l; x$ f" a2 j
4 |. _7 H% {2 \! C│  ├<01-Python科学计算库-Numpy>
. ?: |8 {3 P5 J8 H/ s/ a" c' z1 A% e
│  │  ├课时01.课程介绍（主题与大纲）.flv

9 l4 O" G/ b+ G( J+ R│  │  ├课时02.机器学习概述.flv
) O! d' s6 R. {
│  │  ├课时03.使用Anaconda安装python环境.flv
+ T9 Q. z* O" s6 n1 e( A# c
  I0 P1 S/ f: v│  │  ├课时04.课程数据，代码，PPT（在参考资料界面）.swf
* k$ r. s& I, A: w' _
│  │  ├课时05.科学计算库Numpy.flv
0 |8 a/ s. H' ]: c( k
│  │  ├课时06.Numpy基础结构.flv

8 Z! R$ m& T1 P, C5 B. }' P) i" J. k│  │  ├课时07.Numpy矩阵基础.flv_d.flv

│  │  ├课时08.Numpy常用函数.flv_d.flv

│  │  ├课时09.矩阵常用操作.flv_d.flv

* k* [$ P* u! q, d, ]│  │  └课时10.不同复制操作对比.flv_d.flv

│  ├<02-python数据分析处理库-Pandas>
/ G" q+ b0 P: E( J6 p
+ v2 L. A/ k9 _; F& h' U│  │  ├课时11.Pandas数据读取.flv
7 r" H& h$ N1 D0 H; @; X
; p! L/ ~8 P* O* Q  e* J( r& q8 n│  │  ├课时12.Pandas索引与计算.flv_d.flv

│  │  ├课时13.Pandas数据预处理实例.flv_d.flv
3 ?& W& Z) n: o3 h- U3 D
0 y/ P" h9 h% V6 ~/ ~│  │  ├课时14.Pandas常用预处理方法.flv_d.flv
( r1 m$ M" a. p# v; e- E1 c1 o, _4 f
. |( W% A6 b8 i% N/ w0 W, Q1 f│  │  ├课时15.Pandas自定义函数.flv_d.flv
+ b  \# l4 D( z3 o& \3 s: q: C
3 o% G0 y# e/ A& |3 S│  │  └课时16.Series结构.flv_d.flv
- w1 u! r& ~; a9 x  d$ q- t( A
│  ├<03-Python数据可视化库-Matplotlib>
3 [) Q! r1 \+ g' |5 V
; I% O$ X  A3 r% z9 A" s│  │  ├课时17.折线图绘制.flv
/ m4 U# K2 z: e8 \, u9 U, T
% `7 o+ v1 w" S0 ^# k) j│  │  ├课时18.子图操作.flv_d.flv

│  │  ├课时19.条形图与散点图.flv_d.flv
; b# g5 u, ~# ^- m$ j- R& o8 l
# W4 i& e' J, w7 ]) ]: u5 a" i0 C│  │  ├课时20.柱形图与盒图.flv_d.flv
: A! d8 E/ q/ }, v! A
│  │  └课时21.细节设置.flv_d.flv
/ B7 Z6 F7 s% i
! |* }( ]# g, i: Y" m6 K. g9 @│  ├<04-Python可视化库Seaborn>

! e  O; W5 z7 F. i$ c│  │  ├课时22.Seaborn简介.flv
3 Q- }5 V  {( l1 R9 B
. W# Z8 m' C* L; V8 H) I: \│  │  ├课时23.整体布局风格设置.flv_d.flv

% q, {$ C% h; q0 Y7 e! M! Y3 c! ^│  │  ├课时24.风格细节设置.flv_d.flv
5 l1 M. D. p( \' Z
& D) {) c. @, j& E│  │  ├课时25.调色板.flv_d.flv
: P6 Q4 A- q$ B& S7 ^
6 a' }  \$ Z- K! c. d3 W│  │  ├课时26.调色板.flv_d.flv

│  │  ├课时27.调色板颜色设置.flv_d.flv
$ c5 A' U  }. B- g- }
6 v2 y) ~1 ]1 O│  │  ├课时28.单变量分析绘图.flv_d.flv

5 O7 D4 e4 a6 f3 X& V$ X│  │  ├课时29.回归分析绘图.flv_d.flv
5 y9 l9 [7 \6 F
│  │  ├课时30.多变量分析绘图.flv_d.flv

( S' V" U6 F# w$ j: ^& `# j│  │  ├课时31.分类属性绘图.flv_d.flv
# b. t3 F. M! o2 Y# G* B
/ X: C$ v% O4 q: o: [% n5 u│  │  ├课时32.Facetgrid使用方法.flv_d.flv

│  │  └课时33.Facetgrid绘制多变量.flv_d.flv
. {$ o4 A! U+ a' R5 ^+ B) h
│  ├<05-回归算法>
, C3 ^& d; r  Q! u9 b
. y& ^9 s$ _6 q" ]; q8 q" }│  │  ├课时34.热度图绘制.flv_d.flv

* |+ }! `, m& Z4 x4 v" O│  │  ├课时35.回归算法综述.flv_d.flv
( |: \% |+ ^5 b1 I6 W3 F
│  │  ├课时36.回归误差原理推导.flv_d.flv

3 n5 F0 o. r, N. z│  │  ├课时37.回归算法如何得出最优解.flv_d.flv

  o, F- P" \  ^│  │  ├课时38.基于公式推导完成简易线性回归.flv_d.flv
% `2 @* s6 Z, T1 q
2 E" S/ F. L4 e1 i  j/ T│  │  └课时39.逻辑回归与梯度下降.flv_d.flv
* C4 N9 j& w& d6 ?5 D6 F  f
│  ├<06-决策树>

- j1 q6 ?6 D, e$ z│  │  ├课时40.使用梯度下降求解回归问题.flv_d.flv

4 x* s5 M$ f" I: b$ A& A│  │  ├课时41.决策树算法综述.flv_d.flv
& z, k- A/ o$ `
│  │  ├课时42.决策树熵原理.flv_d.flv
+ w# ?7 e5 o* d
│  │  ├课时43.决策树构造实例.flv_d.flv

│  │  ├课时44.信息增益原理.flv_d.flv
& Z6 a+ q+ q; e& K3 K# f" O* t
5 }8 N/ ?9 w: c0 W│  │  ├课时45.信息增益率的作用.flv_d.flv

; e9 f( S6 u+ h' M7 }0 b│  │  ├课时46.决策树剪枝策略.flv_d.flv
6 a2 f0 U0 s& j8 Y# x3 n
│  │  └课时47.随机森林模型.flv_d.flv
0 k1 S: |( x% b) C7 G
│  ├<07-贝叶斯算法>
# ~! b* M8 Z8 k
│  │  ├课时48.决策树参数详解.flv_d.flv

│  │  ├课时49.贝叶斯算法概述.flv_d.flv
+ v& h; }- s6 z( D' j' s/ m% z8 r
│  │  ├课时50.贝叶斯推导实例.flv_d.flv
! [, K2 M! E; V0 i  H. ~4 ^) M
│  │  ├课时51.贝叶斯拼写纠错实例.flv_d.flv
$ p5 Q8 j( I+ {+ C* @3 y
4 W9 R7 I- S+ q0 u/ l5 r' W% b; {│  │  └课时52.垃圾邮件过滤实例.flv_d.flv
& H! U) ^. X. f) U3 [
│  ├<08-支持向量机>

│  │  ├课时53.贝叶斯实现拼写检查器.flv_d.flv

│  │  ├课时54.支持向量机要解决的问题.flv_d.flv
4 u9 B% `) h! ?& Z! g% G3 K: K
│  │  ├课时55.支持向量机目标函数.flv_d.flv
1 o# {7 w  V/ @
│  │  ├课时56.支持向量机目标函数求解.flv_d.flv

% B9 n, I. D& B│  │  ├课时57.支持向量机求解实例.flv_d.flv
, ~1 ]$ a! y& L. w
│  │  ├课时58.支持向量机软间隔问题.flv_d.flv
1 h" b" l5 ?; T: l2 c
" o2 o8 a$ ~) b( S% X│  │  └课时59.支持向量核变换.flv_d.flv
# K3 v* }( x& I- k, L3 L6 o: {% |7 H9 E
│  ├<09-神经网络>
: ~  S' I  `( G2 x* ~
│  │  ├课时60.SMO算法求解支持向量机.flv_d.flv
' P3 d! n1 D* [2 `: D. `$ w
% y, h9 o  E. k$ L, |6 \│  │  ├课时61.初识神经网络.flv_d.flv
0 ~6 G* P/ o, a8 D2 d* n: |0 s: A
4 S# b4 L3 k: b8 R  [5 N│  │  ├课时62.计算机视觉所面临的挑战.flv_d.flv
. ~1 ], N; C, ], d7 T  F
2 W' x  z: P$ c1 @2 b4 ^  N: D# O│  │  ├课时63.K近邻尝试图像分类.flv_d.flv

│  │  ├课时64.超参数的作用.flv_d.flv

+ R! H  G! }2 t& U7 E' N│  │  ├课时65.线性分类原理.flv_d.flv

+ o8 v0 u. I/ j, E│  │  ├课时66.神经网络-损失函数.flv_d.flv

( A- }3 P+ {5 l0 o│  │  ├课时67.神经网络-正则化惩罚项.flv_d.flv

: y( J7 G" F& N6 w; c' O│  │  ├课时68.神经网络-softmax分类器.flv_d.flv

: w! ^+ w/ H5 t; `- d. H# S│  │  ├课时69.神经网络-最优化形象解读.flv_d.flv

% s+ H4 X: }) c  w" A! F/ j5 U│  │  ├课时70.神经网络-梯度下降细节问题.flv_d.flv
5 Z1 q  D% ^" q# s/ R
│  │  ├课时71.神经网络-反向传播.flv_d.flv
2 q; n# a1 |1 C/ C- O
. G0 H; p* u: `" i5 ^/ q9 S│  │  ├课时72.神经网络架构.flv_d.flv

; _0 E! c6 g8 Z! }+ Y: {+ o│  │  ├课时73.神经网络实例演示.flv_d.flv
- B  {& N" u8 Q0 z
9 A) U% `- }9 ]$ X│  │  └课时74.神经网络过拟合解决方案.flv_d.flv
2 q8 a* y* n, D' w' O
│  ├<10-Xgboost集成算法>

│  │  ├课时75.感受神经网络的强大.flv_d.flv
7 Y8 J3 ?3 ?9 a. v$ D* K* M7 t
│  │  ├课时76.集成算法思想.flv_d.flv
% L2 U8 a: V$ J" z6 }
│  │  ├课时77.xgboost基本原理.flv_d.flv

" ]9 [! y5 Y; \/ o5 ~│  │  ├课时78.xgboost目标函数推导.flv_d.flv

* l7 y9 V- n, P, P3 Z' a│  │  ├课时79.xgboost求解实例.flv_d.flv
: u( v$ C+ v$ d9 R8 ^; y
) P9 L+ E+ `$ P" p│  │  ├课时80.xgboost安装.flv_d.flv
/ ]; v$ A* P- U& V+ U2 a
│  │  └课时81.xgboost实战演示.flv_d.flv
/ [( l5 d$ |8 y/ u+ W
1 x& U) f) u- k6 p│  ├<11-自然语言处理词向量模型-Word2Vec>
6 ~1 X7 l" ^8 w7 O! `: L
│  │  ├课时82.Adaboost算法概述.flv_d.flv

: h5 g8 A7 c8 a  k' \. `8 D│  │  ├课时83.自然语言处理与深度学习加微信ff1318860.flv_d.flv

* \4 J1 h+ J9 [* l4 I' ~│  │  ├课时84.语言模型.flv_d.flv
2 ^1 r( l$ ^1 |" x5 d0 n
8 }+ L( @2 a, u$ @7 I+ P/ u│  │  ├课时85.-N-gram模型.flv_d.flv

│  │  ├课时86.词向量.flv_d.flv

│  │  ├课时87.神经网络模型.flv_d.flv

│  │  ├课时88.Hierarchical.Softmax.flv_d.flv
" u, `6 h2 D( b6 N- E* _2 d
│  │  ├课时89.CBOW模型实例.flv_d.flv

│  │  ├课时90.CBOW求解目标.flv_d.flv

/ L& y) N) f# i7 N  @│  │  └课时91.梯度上升求解.flv_d.flv

│  ├<12-K近邻与聚类>

$ S. c+ k. _2 P$ {/ _4 M│  │  ├课时92.负采样模型.flv_d.flv

) y6 X! C1 C+ F  b  G5 z│  │  ├课时93.无监督聚类问题.flv_d.flv
& }1 M: }! T" g
8 z5 @, a% C$ L│  │  ├课时94.聚类结果与离群点分析.flv_d.flv
% L/ D4 }$ _5 g7 \$ j% Y9 o: l
  y3 l: `. l0 [, R│  │  ├课时95.K-means聚类案例对NBA球员进行评估.flv_d.flv

│  │  ├课时96.使用Kmeans进行图像压缩.flv_d.flv
/ ]( [  i0 f/ k9 w+ R9 S/ \6 E( i
5 g- k; N  q* C: Y; y; @│  │  └课时97.K近邻算法原理.flv_d.flv
# |+ E$ V4 r7 |- u+ p
│  ├<13-PCA降维与SVD矩阵分解>

2 x5 j" p9 F- X' a$ A4 p9 s│  │  ├课时100.PCA实例.flv_d.flv

% s$ ^" H- K3 R$ o│  │  ├课时101.SVD奇异值分解原理.flv_d.flv
! \1 X9 H) C( V7 C9 G! X. z
7 X( D. E: ?9 }8 L! c5 `4 O5 g│  │  ├课时98.K近邻算法代码实现.flv_d.flv
0 B/ n' |0 x4 f. l% w) s$ K3 X
) a$ h, K1 G9 A│  │  └课时99.PCA基本原理.flv_d.flv

│  ├<14-scikit-learn模型建立与评估>
) H( O8 m9 A) x  V' B! t
│  │  ├课时102.SVD推荐系统应用实例.flv_d.flv

5 D8 e3 x7 B+ r: j# s, p│  │  ├课时103.使用python库分析汽车油耗效率.flv
* y& w) A% I, G& a
8 n' ^2 D) }0 V% M│  │  ├课时104.使用scikit-learn库建立回归模型.flv_d.flv
# q1 ?, X+ d6 y" J9 {( B% ~  C1 ^% V
│  │  ├课时105.使用逻辑回归改进模型效果.flv_d.flv
0 a: }! E- _- t' C# g% E4 c
│  │  ├课时106..模型效果衡量标准.flv_d.flv
; M- S$ t0 g2 ?2 e, S
  p4 N* B) X  n: ]│  │  ├课时107.ROC指标与测试集的价值.flv_d.flv

8 f% |; U  H/ ]  P0 N, {3 ^4 v4 u│  │  └课时108.交叉验证.flv_d.flv

5 q9 L( {8 S. Z: w6 }. a- p* a, V│  ├<15-Python库分析科比生涯数据>

; N$ o4 t2 D- G6 V" g│  │  ├课时109.多类别问题.flv_d.flv
$ z% l3 q$ L2 ]0 \, _: h$ K7 L# ]- _
│  │  ├课时110.Kobe.Bryan生涯数据读取与简介.flv
2 ?, m0 Q' s2 N
4 q% I: n4 D  {) ]$ F9 n│  │  ├课时111.特征数据可视化展示.flv_d.flv
& K7 J% A0 n5 q* S
2 [5 t+ }( [9 |2 a! @6 }  h# R│  │  └课时112.数据预处理.flv_d.flv

│  ├<16-机器学习项目实战-泰坦尼克获救预测>

# ^& K- T/ ?$ F) q│  │  ├课时113.使用Scikit-learn建立模型.flv_d.flv
! }; Z2 K1 j! d  h1 @' |8 d' h
│  │  ├课时114.船员数据分析.flv

5 U( f  z/ v) W& _│  │  ├课时115.数据预处理.flv_d.flv

8 Z# g( w9 _3 Y! e" R( V  J: ]│  │  ├课时116.使用回归算法进行预测.flv_d.flv
4 ^. Q# e8 @" a9 S, d+ @) j
│  │  └课时117.使用随机森林改进模型.flv_d.flv
* {: L" X; @5 t& w! N2 f
│  ├<17-机器学习项目实战-交易数据异常检测>
4 t& n9 ]  s1 C
│  │  ├课时118.随机森林特征重要性分析.flv_d.flv

│  │  ├课时119.案例背景和目标.flv_d.flv
5 P# j4 A5 G/ C9 ?( L  d9 s
│  │  ├课时120.样本不均衡解决方案.flv_d.flv

│  │  ├课时121.下采样策略.flv_d.flv
5 `; G! K/ g0 [2 J8 X0 x9 C4 O, H* W
│  │  ├课时122.交叉验证.flv_d.flv

' U7 Z& S3 ~3 {1 W│  │  ├课时123.模型评估方法.flv_d.flv

│  │  ├课时124.正则化惩罚.flv_d.flv
3 d% f$ x" r- K: V
│  │  ├课时125.逻辑回归模型.flv_d.flv
/ d$ |; r- F, k# `! y$ m& D
│  │  ├课时126.混淆矩阵.flv_d.flv

│  │  └课时127.逻辑回归阈值对结果的影响.flv_d.flv
" T5 {4 I# T% x; S# b+ N
) e% H* o. ]3 L; X│  ├<18-Python文本数据分析：新闻分类任务>
; S* v8 X9 w9 R5 r5 u
│  │  ├课时128.SMOTE样本生成策略.flv_d.flv
' V( S- e, [0 Y  ?6 i2 r- P
. M2 P! b3 d: i7 Y# r# ?5 B│  │  ├课时129.文本分析与关键词提取.flv_d.flv
' Z) Q( g  {; n( }6 Q% ~# l' o
2 U# U6 K. X* t│  │  ├课时130.相似度计算.flv_d.flv
& P* Q& q7 e, [
│  │  ├课时131.新闻数据与任务简介.flv_d.flv
2 w, K3 M; `  G  M9 c4 _: L# F
│  │  ├课时132.TF-IDF关键词提取.flv_d.flv

2 k2 @; a5 i# `  P. O6 `* s9 i- z: o│  │  └课时133.LDA建模.flv_d.flv

│  ├<19-Python时间序列分析>
4 X( B6 c( O9 L" {5 @& e
' }( B+ _+ n$ x/ R" ~' C│  │  ├课时134.基于贝叶斯算法进行新闻分类.flv_d.flv

) [& j6 o0 Q! {4 U5 G│  │  ├课时135.章节简介.flv

" V1 G2 d: d  s. F# e4 }6 b│  │  ├课时136.Pandas生成时间序列.flv_d.flv
7 [8 d5 I4 s% x: L8 I  a3 ~9 g6 U
│  │  ├课时137.Pandas数据重采样.flv_d.flv

' v& Q; y1 Q6 [' b) G│  │  ├课时138.Pandas滑动窗口.flv_d.flv

│  │  ├课时139.数据平稳性与差分法.flv_d.flv

│  │  ├课时140.ARIMA模型.flv_d.flv
# P7 O+ w" v% e. `; \) c
% O# B4 t% p4 Z' N: |- X* f│  │  ├课时141.相关函数评估方法.flv_d.flv

│  │  ├课时142.建立ARIMA模型.flv_d.flv

│  │  ├课时143.参数选择.flv_d.flv

6 j' Y3 \8 O- S7 ?" F+ [│  │  ├课时144.股票预测案例.flv_d.flv
* w# o, p# T& n
7 W3 Z; _1 |# [- ]: P│  │  └课时145.使用tsfresh库进行分类任务.flv_d.flv
* b% G, L$ p$ @* y6 F) E! ~
7 d' O- H; S6 p8 J│  ├<20-使用Gensim库构造中文维基百度数据词向量模型>
4 ~$ O& t# D+ l; }; B, \
; C& Y* R& y- g) f4 c! A│  │  ├课时146.维基百科词条EDA.flv_d.flv
. J9 b9 x9 W$ }/ ?3 B. q
+ A1 }" q% G% w$ T7 k5 N│  │  ├课时147.使用Gensim库构造词向量.flv_d.flv
4 X( S5 {$ a* \  }6 K' O
│  │  ├课时148.维基百科中文数据处理.flv_d.flv

6 D% a5 p1 H. z$ C/ q/ m+ D3 [8 k│  │  └课时149.Gensim构造word2vec模型.flv_d.flv

│  ├<21-机器学习项目实战-贷款申请最大化利润>

│  │  ├课时150.测试模型相似度结果.flv_d.flv

4 S* N8 }. [( u, Y* U│  │  ├课时151.数据清洗过滤无用特征.flv_d.flv
3 q; |& u5 {( _7 o0 B
& L$ C" I3 O% i& W4 Q) Y( A│  │  ├课时152.数据预处理.flv_d.flv

( R9 w% v% [4 B  s. R; l9 C│  │  └课时153.获得最大利润的条件与做法.flv_d.flv
$ Y; h& w; }- j% k- y3 o3 o  R+ D
  R# _+ Q. \* \. k! ~* ]│  ├<22-机器学习项目实战-用户流失预警>
4 D4 Q" \- w+ V; S
│  │  ├课时154.预测结果并解决样本不均衡问题.flv_d.flv

! S; ~: R2 v0 P% ~% z! }/ k│  │  ├课时155.数据背景介绍.flv_d.flv
/ E7 s% `  Z$ [
6 b: y( W1 h) `  b: {! D│  │  ├课时156.数据预处理.flv_d.flv
9 f* S. R, m$ ^+ M  ~. ]# E' V
│  │  ├课时157.尝试多种分类器效果.flv_d.flv
( i& g# H; Z9 Z
│  │  └课时158.结果衡量指标的意义.flv_d.flv
# Z9 G% d/ m9 \8 w$ h: I3 {/ a: D  i
- d: K4 O2 I8 t! ?) u- s8 Q│  ├<23-探索性数据分析-足球赛事数据集>
3 f. E/ B! e$ d. m4 z
5 j0 A( b( z2 M( E( V" G│  │  ├课时159.应用阈值得出结果.flv_d.flv

│  │  ├课时160.内容简介.flv_d.flv

│  │  ├课时161.数据背景介绍.flv
& {5 x8 b' U% C# K) j' j* n+ z
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