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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admin 发表于 2021-7-6 12:41:41
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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: t: M+ \5 q0 B

" 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) B. k0 S+ ]6 g, M& z! _

) }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% e8 B3 q+ M" p0 q
│  │  ├课时01.课程介绍(主题与大纲).flv8 T  W1 @3 G! ?; U7 }

9 l4 O" G/ b+ G( J+ R│  │  ├课时02.机器学习概述.flv
) O! d' s6 R. {  J! d& d/ J# z5 ?9 R3 q) |
│  │  ├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' _, _. t  [0 M2 }% R5 |* B
│  │  ├课时05.科学计算库Numpy.flv
0 |8 a/ s. H' ]: c( k: k. p) t+ y+ x5 q
│  │  ├课时06.Numpy基础结构.flv# D( s5 U3 g8 i' Q

8 Z! R$ m& T1 P, C5 B. }' P) i" J. k│  │  ├课时07.Numpy矩阵基础.flv_d.flv$ j' x: h" Z5 a& v
  s( Y5 B# k" G) G0 B8 [
│  │  ├课时08.Numpy常用函数.flv_d.flv+ Y! @% H6 C  x! X& y% b' u! n. p3 Z( b
  b  ]) ]. h+ }
│  │  ├课时09.矩阵常用操作.flv_d.flv1 q; [+ t7 S4 }/ a5 q! L( F

* k* [$ P* u! q, d, ]│  │  └课时10.不同复制操作对比.flv_d.flv9 n9 n) L' x# O# V
/ H, i- G* E  u: ^- ^' a" D
│  ├<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/ i! `9 C  K4 L: c* U( H$ g8 S
: l. m! K0 V" M/ r0 t
│  │  ├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( A6 A! C0 O, O* i
│  ├<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, I% s) ~+ u7 v0 K& n, I
+ p2 u( |6 M+ J0 t  K# c
│  │  ├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# b2 m2 Y7 n/ Y/ i& C
│  │  └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>& c* c! ?- K( O6 W" A

! 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. I$ b& L) r1 Q# ?! K, Z1 \

% 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; S/ M' X2 U' p) i3 ~/ |
* Y$ z+ w5 j+ H" y& M
│  │  ├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.flv1 j. K, {) W6 z  f0 P1 P  h

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 F2 q4 d) I9 B- N5 D: j+ |! P
│  │  ├课时30.多变量分析绘图.flv_d.flv1 L# E- v! U% b

( 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.flv6 H* ^3 F0 ?% \
% J" s# _% w5 t% x6 t
│  │  └课时33.Facetgrid绘制多变量.flv_d.flv
. {$ o4 A! U+ a' R5 ^+ B) h2 m6 ^, S6 i" U. T6 {, B1 u
│  ├<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& a+ G7 B& j5 K

* |+ }! `, m& Z4 x4 v" O│  │  ├课时35.回归算法综述.flv_d.flv
( |: \% |+ ^5 b1 I6 W3 F' E0 S, N, Z6 Q7 r; y
│  │  ├课时36.回归误差原理推导.flv_d.flv7 b8 y1 v- p* y

3 n5 F0 o. r, N. z│  │  ├课时37.回归算法如何得出最优解.flv_d.flv7 S. m' p3 Y( O" D& q

  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/ J6 _# B1 z7 L8 Y
│  ├<06-决策树>" h  }" q- I! j& u, O

- j1 q6 ?6 D, e$ z│  │  ├课时40.使用梯度下降求解回归问题.flv_d.flv3 W2 D  ^& i! O6 u) A* W* C

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$ `4 @- F% C' N9 j7 p/ {* y
│  │  ├课时42.决策树熵原理.flv_d.flv
+ w# ?7 e5 o* d1 S9 h. I/ u& E# z3 h) D3 \  ~% {
│  │  ├课时43.决策树构造实例.flv_d.flv" N" K, F2 I: N  K
' \  i: N, n1 b+ T& L+ u
│  │  ├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* l. A, z) z( {6 D

; 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. R$ A9 b8 g3 l3 T% O6 ]
│  │  └课时47.随机森林模型.flv_d.flv
0 k1 S: |( x% b) C7 G% V+ K9 q$ J! @9 t+ c. W$ Z7 l- z
│  ├<07-贝叶斯算法>
# ~! b* M8 Z8 k! k5 a( D; I0 z4 ]* a
│  │  ├课时48.决策树参数详解.flv_d.flv' f8 N9 w9 O- p9 k  U
+ D2 r2 T4 D( D' T1 v2 l* o
│  │  ├课时49.贝叶斯算法概述.flv_d.flv
+ v& h; }- s6 z( D' j' s/ m% z8 r( U9 o7 E$ l0 `9 X( {* ?5 p
│  │  ├课时50.贝叶斯推导实例.flv_d.flv
! [, K2 M! E; V0 i  H. ~4 ^) M/ q( W. B0 Z, x
│  │  ├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 [, Y& J. `) ~7 T! {% s( P* j1 M" H
│  ├<08-支持向量机>: f, O, P# A! U$ Q* J
- Y7 B. ?+ e7 b( b: V* d( \  U6 a
│  │  ├课时53.贝叶斯实现拼写检查器.flv_d.flv3 W& J  Z$ z$ r' v" I
" I* i, s" C$ Y# Y: q. P$ K9 }
│  │  ├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: o' W$ o$ e& l. _, D
│  │  ├课时55.支持向量机目标函数.flv_d.flv
1 o# {7 w  V/ @& C6 s% f& `0 D, R$ O! D
│  │  ├课时56.支持向量机目标函数求解.flv_d.flv7 g3 @; K) O( G7 r6 Q( B  T1 `

% B9 n, I. D& B│  │  ├课时57.支持向量机求解实例.flv_d.flv
, ~1 ]$ a! y& L. w7 v2 w* A  I3 ?2 J0 _" F  f0 Q$ L9 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/ S" b- e+ o% R
│  ├<09-神经网络>
: ~  S' I  `( G2 x* ~; G/ e. k, x- S- ^6 G& r5 C
│  │  ├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% z$ O4 W- Z/ g$ w& d, ^& L
3 z; M7 M8 a6 t- V
│  │  ├课时64.超参数的作用.flv_d.flv$ f2 f- W- `! Q; L7 g" w. s' \* r

+ R! H  G! }2 t& U7 E' N│  │  ├课时65.线性分类原理.flv_d.flv6 r6 B1 }6 l" B& p  v" L

+ o8 v0 u. I/ j, E│  │  ├课时66.神经网络-损失函数.flv_d.flv# B% W; O  {3 a; k

( A- }3 P+ {5 l0 o│  │  ├课时67.神经网络-正则化惩罚项.flv_d.flv: C" o- k( d+ |8 c3 J! N

: y( J7 G" F& N6 w; c' O│  │  ├课时68.神经网络-softmax分类器.flv_d.flv( A' t3 a' g& M, P# I5 p$ v

: w! ^+ w/ H5 t; `- d. H# S│  │  ├课时69.神经网络-最优化形象解读.flv_d.flv- J, T7 q& v' p+ t

% 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; D# y# {+ t6 k  V
│  │  ├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# U1 c; T, j6 Y- A

; _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& n' e1 `, b3 X' t5 l, ~. @
│  ├<10-Xgboost集成算法>+ e, B' o- k/ V$ x
' Q" V) Q- m0 M" D6 N* L1 E
│  │  ├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, B1 s4 L" n0 c5 _. Z
│  │  ├课时76.集成算法思想.flv_d.flv
% L2 U8 a: V$ J" z6 }) n) e, m4 O  D) j0 O& u
│  │  ├课时77.xgboost基本原理.flv_d.flv! Y* B. |) v! v- R% Z( ?

" ]9 [! y5 Y; \/ o5 ~│  │  ├课时78.xgboost目标函数推导.flv_d.flv, m/ f1 f4 N; \* j5 q

* 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. f0 H; ?" G. K) Y3 y
│  │  └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# A/ d& P0 e9 L! I* V# @
│  │  ├课时82.Adaboost算法概述.flv_d.flv# N. A2 J% n* z* h: s& v" V. J

: 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.flv3 g9 ?% Q( f& n3 A

* \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- b$ I5 }5 v9 Z( Q7 @; }
- l' d, r; d& E9 [' w4 U: y" o& u3 N
│  │  ├课时86.词向量.flv_d.flv; A" m3 B* t/ S, M/ x
& `# _/ P8 @3 J) N, ^
│  │  ├课时87.神经网络模型.flv_d.flv( U* }2 y% S  a$ j" K7 K( H
- Z, b7 [( M- i
│  │  ├课时88.Hierarchical.Softmax.flv_d.flv
" u, `6 h2 D( b6 N- E* _2 d% Y/ |7 G  R' P
│  │  ├课时89.CBOW模型实例.flv_d.flv8 a/ l5 ?/ Q4 A  Z! v
4 s& o* h; w5 C
│  │  ├课时90.CBOW求解目标.flv_d.flv5 b3 n3 E0 T2 m5 c* X

/ L& y) N) f# i7 N  @│  │  └课时91.梯度上升求解.flv_d.flv1 J, ^1 a; }- i" _/ e
4 p4 Y) O. G' D* g
│  ├<12-K近邻与聚类>4 W' P! ^0 B8 x, a, R, Q' O

$ S. c+ k. _2 P$ {/ _4 M│  │  ├课时92.负采样模型.flv_d.flv+ c+ H  M5 O% v% u1 g4 u* U

) 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* r) k  @  k$ j+ L. t0 u
+ v- y* X8 D7 N) S$ F8 O) B
│  │  ├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+ p2 v- N& a3 {* U, k, N+ ^7 D* Q
│  ├<13-PCA降维与SVD矩阵分解>) K* ^( r/ t$ @( z# Z) u

2 x5 j" p9 F- X' a$ A4 p9 s│  │  ├课时100.PCA实例.flv_d.flv, H  Z& I9 \2 y$ X

% 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) \- t0 Z4 d& `6 w# v( z" k: X' D
7 W1 M, u: b2 T( S: s7 P  X
│  ├<14-scikit-learn模型建立与评估>
) H( O8 m9 A) x  V' B! t, p3 K+ N) N+ q* n
│  │  ├课时102.SVD推荐系统应用实例.flv_d.flv2 t+ P4 u: S3 L' z8 U

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  r6 Z* v, h5 N, v, G
│  │  ├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# c; W$ C2 |4 Z% s
│  │  ├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# ]# t- U) V3 H9 L$ T' z+ N2 M

8 f% |; U  H/ ]  P0 N, {3 ^4 v4 u│  │  └课时108.交叉验证.flv_d.flv. i1 f( ~( s1 S5 @3 X' ~6 v  O6 L6 `

5 q9 L( {8 S. Z: w6 }. a- p* a, V│  ├<15-Python库分析科比生涯数据>+ r( c/ F" Y7 r' W9 V

; 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# ]- _% X2 a! f6 J+ R' i8 v. E
│  │  ├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.flv1 m  z9 p/ R6 C
& V- ^, d4 K/ ]3 z
│  ├<16-机器学习项目实战-泰坦尼克获救预测>1 w5 y$ A! m- Q! o" w/ ~% n5 g9 p

# ^& 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+ _- ?* q6 P; V4 j% s6 v2 l
│  │  ├课时114.船员数据分析.flv" ^8 [6 N" r3 S

5 U( f  z/ v) W& _│  │  ├课时115.数据预处理.flv_d.flv, x; O9 |9 ^% H) |! O# P

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+ i+ e" x4 Q6 ~3 N/ y
│  │  └课时117.使用随机森林改进模型.flv_d.flv
* {: L" X; @5 t& w! N2 f" q: K8 W+ z2 N3 @; ]5 `8 R
│  ├<17-机器学习项目实战-交易数据异常检测>
4 t& n9 ]  s1 C7 o6 ^2 O- `4 X1 J2 _
│  │  ├课时118.随机森林特征重要性分析.flv_d.flv+ {8 X6 ^5 H/ e; U8 q% m( W3 [
) K6 a* O: b* X) a5 [+ O
│  │  ├课时119.案例背景和目标.flv_d.flv
5 P# j4 A5 G/ C9 ?( L  d9 s) P4 V- x0 \3 ]4 K
│  │  ├课时120.样本不均衡解决方案.flv_d.flv7 o6 L  C  I" t2 d3 b
$ y8 F; ^. ]7 f9 L" K3 z3 f2 d2 X# P2 K
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睿智奔腾小马 发表于 2021-7-6 12:47:16
谢谢分享学习~
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我不是黄蓉500 发表于 2021-7-25 16:32:41
祝IT直通车越办越好
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星火车品 发表于 2021-7-28 21:44:32
谢谢分享学习~
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zgl7900 发表于 2021-7-29 15:42:27 来自手机
感谢~~~~~~~~~~~~
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第一个甲马俳 发表于 2021-7-30 21:09:07 来自手机
<<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>>[复制链接]
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纆g 发表于 2021-8-11 20:15:25 来自手机
谢谢分享学习~
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ssffgsa 发表于 2021-8-14 08:15:33
6666666666666
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心醉的斜阳呈 发表于 2021-8-14 14:33:40
谢谢分享~~~~~
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计儿坏 发表于 2021-8-18 09:22:00
谢谢分享学习~
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