人工智能:(Artificial Intelligence)属于计算机科学的一个分支
本板块内容主要发布人工智涉及到的技术,包含AI、深度学习、机器学习、自然语言处理(NLP)计算机视觉、语音识别等视频教程、资料。

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[机器学习] python数据分析与机器学习实战

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admin 发表于 2020-12-19 16:38:00
26350 104
49d4b8528a407349b65b347240e23e0b.jpg
8 O' i) q0 C4 ?: B$ W2 S2 hPython数据分析与机器学习实战
! ?, M4 x# T2 r- ~/ \2017年7月新课课程总时长:11小时12分钟! {% Y* o' L' t1 ?9 x- A# d; ~
适用人群
3 L; f& W8 o, E+ p) c数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。# _7 Z* G! Y4 M# f$ Q: ^
课程概述5 c: X8 Q8 C2 L0 u
课程概述:
  h) B0 p( r5 ^7 ~6 A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。
9 u5 Z+ G) t7 I课程特色:
* r+ v3 D+ {' B" ~1.xa0 通俗易懂,快速入门
2 ~/ p' \0 a) J, d9 w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 I" y; E" n' G; Y: ^/ f
2.xa0 Python主导,实用高效5 g  g& v4 {% _! m; y5 H6 q4 N% m* f
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。' n6 O; y# E3 F; @
3.xa0 案例为师,实战护航9 m7 o8 |- T: \% n
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。. u6 f" H; `* Z  P1 t
4.xa0 持续更新,一劳永逸
% [6 U  D+ e% ^3 ~% x9 BPython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。
6 ~8 b( q# Z7 O) \课程学习路线图:
7 z, `" P7 u! w# M0 N目录# w2 u% G. Y! ^5 p! A/ k0 `
章节1: Python科学计算库-Numpy
3 f4 @% v" o! p8 d. K4 j0 Sxa0 课时1课程介绍(主题与大纲)10:46; B7 c$ X9 P! [  C
xa0 课时2机器学习概述10:04
$ g9 m& x; S# |: E4 u3 V1 ]xa0 课时3使用Anaconda安装python环境(Python新手先看这个)13:10
, V0 _. J% o7 ?/ ^xa0 课时4课程数据,代码,PPT(在参考资料界面)
/ i, Z$ u/ {( ixa0 课时5科学计算库Numpy10:32: A/ `. d- T& B. j; Y8 B, Z/ p
xa0 课时6Numpy基础结构10:41
0 K% l- O: c4 bxa0 课时7Numpy矩阵基础05:55
9 i0 s' K$ W+ o2 i$ P+ v! qxa0 课时8Numpy常用函数12:02, E0 |; e5 _2 B7 S
xa0 课时9矩阵常用操作10:18
3 L1 n  k9 w8 |9 S# cxa0 课时10不同复制操作对比10:49
' F; G& K3 b- q章节2: python数据分析处理库-Pandas6 I. N! v! U& b
xa0 课时11Pandas数据读取11:50, S' b* h, r4 Y5 U" k/ I
xa0 课时12Pandas索引与计算10:264 A5 O+ [# j" W+ i
xa0 课时13Pandas数据预处理实例13:01
0 `* M3 [2 k# T! V% ?& Txa0 课时14Pandas常用预处理方法11:116 ~# j6 @& X) z( m. ?( h, T3 n
xa0 课时15Pandas自定义函数07:44
- X- I1 C1 L7 ]! O! d8 o( M- pxa0 课时16Series结构12:29* `3 n5 F* G2 x6 W6 c* ^
章节3: Python数据可视化库-Matplotlib
5 `' a% r5 k/ Q5 D, O* `" oxa0 课时17折线图绘制08:25
! S* ^  u3 R3 N& `) Vxa0 课时18子图操作14:05
5 Z1 t) ]! y0 F+ qxa0 课时19条形图与散点图10:12! V% }9 Q& r4 M3 t
xa0 课时20柱形图与盒图10:17
+ m  G! @) J9 G* Exa0 课时21细节设置06:13/ y% K  m* I5 t0 R/ B! E; l2 |/ ?
章节4: Python可视化库Seaborn
2 N- _9 P' A6 Uxa0 课时22Seaborn简介02:443 z! s7 @* {, f& _8 `# b4 Y( x. L
xa0 课时23整体布局风格设置07:48
1 r' U4 p! a" l6 K6 T( \+ Gxa0 课时24风格细节设置06:50* H) ?, Y8 c- n6 {" J% A7 T
xa0 课时25调色板10:40
$ }+ ~4 \9 \4 P, Cxa0 课时26调色板颜色设置08:18
3 B+ }0 {1 Z2 O( @+ @7 Y1 \$ Gxa0 课时27单变量分析绘图09:387 P3 O; E5 F& B/ z( \2 D$ B
xa0 课时28回归分析绘图08:53
( y; V) x- Z! [$ m4 g5 f# D5 [xa0 课时29多变量分析绘图10:36
; C8 k( d; V" Y' {xa0 课时30分类属忄生绘图09:40
! I1 k$ J9 `6 }0 o' S% m8 Oxa0 课时31Facetgrid使用方法08:50
  o/ ^1 b. h* Y+ {5 yxa0 课时32Facetgrid绘制多变量08:30
7 B% o6 W/ ^# P0 hxa0 课时33热度图绘制14:19
9 \7 ~1 L" o- a" m8 j+ v章节5: 回归算法
% w0 T( n, m8 |1 r% j6 [' yxa0 课时34回归算法综述09:42
! |% R5 r9 ]; K$ h; _5 oxa0 课时35回归误差原理推导13:01
5 }3 R& d4 M/ [0 }xa0 课时36回归算法如何得出最优解12:05* R* H: o# E) |- Y
xa0 课时37基于公式推导完成简易线忄生回归08:40
' x" S: t  x; o5 m5 Hxa0 课时38逻辑回归与梯度下降16:59
. V8 m* b% C# f% `& ~xa0 课时39使用梯度下降求解回归问题15:13
$ T% s. I& M9 J- s! S6 p1 |章节6: 决策树6 r0 x) K6 n/ Z; X+ n1 F- Q
xa0 课时40决策树算法综述09:40
( h* D  I0 t# ^5 y6 nxa0 课时41决策树熵原理13:20
; U2 r3 Q3 f5 s9 b: Txa0 课时42决策树构造实例11:00
6 i, \& D% K% V3 d- A& R/ `1 O' ?# S& rxa0 课时43信息增益原理05:27  N+ m& s- M% W; m) c3 G9 u- @
xa0 课时44信息增益率的作用16:39
8 J, l6 Z3 m" H2 M; y$ \/ }xa0 课时45决策树剪枝策略12:08
8 m9 k4 [/ A1 J% N" Pxa0 课时46随机森林模型09:152 n2 M5 p8 B0 T& s$ X
xa0 课时47决策树参数详解17:49: W9 B! K. _& E1 P" O
章节7: 贝叶斯算法; Y, e% h# V( B
xa0 课时48贝叶斯算法概述06:58. B! M! |$ z5 \+ u, E/ |
xa0 课时49贝叶斯推导实例07:38: c% H9 ?0 @: H: m4 ]
xa0 课时50贝叶斯拼写纠错实例11:46
% H% i8 q! d8 L0 F# K. nxa0 课时51垃圾邮件过滤实例14:10
3 P& f& z0 j, R7 q6 }, E3 axa0 课时52贝叶斯实现拼写检查器12:21# D% O& @2 I( N9 k6 R, ~* A9 m% W# Y
章节8: 支持向量机
% M& O' x- h4 @8 a' v& A4 hxa0 课时53支持向量机要解决的问题12:016 \$ m, G. j- O. }8 E5 w
xa0 课时54支持向量机目标函数10:01
9 L' j2 [- g. J  f: I( p* |9 ]xa0 课时55支持向量机目标函数求解10:051 y* x" r2 I/ ?8 k& t! H
xa0 课时56支持向量机求解实例14:18
. z! E( ~1 e/ r- W2 Mxa0 课时57支持向量机软间隔问题06:55
3 {) H5 d* j3 O: a8 _# `* Rxa0 课时58支持向量核变换10:17
' o: \! C  p$ Ixa0 课时59s*O算法求解支持向量机29:29
$ _3 l" H) A. {7 _7 p章节9: 神经网络8 z, z! ~, C% F  d( Q( I
xa0 课时60初识神经网络11:285 l% E' k$ c2 n8 O: j+ Z2 l
xa0 课时61计算机视觉所面临的挑战09:40
; j9 `# E/ S7 I- ^- ^- ~7 g" ?xa0 课时62K近邻尝试图像分类10:01! d% R  a& b: }/ q: v
xa0 课时63超参数的作用10:315 |6 j: R- ?( q# P$ q7 c
xa0 课时64线忄生分类原理09:35
" y5 B. t$ s5 ~# W% Z' mxa0 课时65神经网络-损失函数09:18
6 \# |+ F2 ?; Z$ xxa0 课时66神经网络-正则化惩罚项07:19
( u$ p7 ^1 r& S3 U% m5 wxa0 课时67神经网络-softmax分类器13:39
' M8 d* R1 }$ l# ^xa0 课时68神经网络-最优化形象解读06:471 \! K6 q8 e" [+ P9 c
xa0 课时69神经网络-梯度下降细节问题11:49
, ~" o3 R* |: c$ vxa0 课时70神经网络-反向传播15:17. U& X4 F- A$ x
xa0 课时71神经网络架构10:11
4 @% \! E* a+ p0 I5 Rxa0 课时72神经网络实例演示10:39
6 Q9 h; J' b; L2 D4 v$ Qxa0 课时73神经网络过拟合解决方案15:54% R8 U, ~! W+ n) N" f. v
xa0 课时74感受神经网络的强大11:30
0 ~; f" m$ i% d章节10: Xgboost集成算法
7 l- n3 t% ?2 a3 H! m1 B) @$ {xa0 课时75集成算法思想05:35
9 D3 Y  O' X$ o6 @xa0 课时76xgboost基本原理11:07
5 u  d" s/ E" fxa0 课时77xgboost目标函数推导12:181 m, J7 @- b& ]
xa0 课时78xgboost求解实例11:297 u: I2 V  z9 {; r
xa0 课时79xgboost安装03:325 ?+ @7 k2 B6 Q  k% V
xa0 课时80xgboost实战演示14:44$ n, ]( ^1 Z& C4 F
xa0 课时81Adaboost算法概述13:01
; L9 O0 B4 R* s章节11: 自然语言处理词向量模型-Word2Vec
6 s3 z4 ?/ T, E; @" \% oxa0 课时82自然语言处理与深度学习11:58! b" q+ m6 E+ {7 b
xa0 课时83语言模型06:16" e; r: P" m0 H! x/ S/ X3 ]3 q! h8 X
xa0 课时84-N-gram模型08:32
. v* l% ^' S: J; j; \' w2 R$ Uxa0 课时85词向量09:28/ n. k9 b  M- V& ^+ `+ B5 _
xa0 课时86神经网络模型10:03% `) A8 x# L& n$ k
xa0 课时87Hierarchical Softmax10:013 s7 Q: s, Y, V1 e
xa0 课时88CBOW模型实例11:21* p, P+ n* y9 @# t% ^
xa0 课时89CBOW求解目标05:392 R/ n# l/ l- N6 Z
xa0 课时90梯度上升求解10:112 Y* a$ S# G! s. y: V
xa0 课时91负采样模型07:15( A) d" v: E* b2 p
章节12: K近邻与聚类
- l& p6 L  n+ l2 O) D' f3 c  fxa0 课时92无监督聚类问题16:04
- f+ w8 S: R8 w% I. P# j! \% J+ Dxa0 课时93聚类结果与离群点分析12:55
8 E( ~/ c! \5 l6 J) }# i$ @xa0 课时94K-means聚类案例对NBA球员进行评估14:23* n" H, ^& J4 m7 w  X# V5 T
xa0 课时95使用Kmeans进行图像压缩07:58' M  D0 p% u) G
xa0 课时96K近邻算法原理12:34
* v9 z0 D. v' C2 kxa0 课时97K近邻算法代码实现18:44
# @0 X' P6 p: m, t' I) s. k' x章节13: PCA降维与SVD矩阵分解% Y0 j4 a& X1 E
xa0 课时98PCA基本原理10:48. ^# R- B" s2 Y& M
xa0 课时99PCA实例08:34
& Y' G. J2 S6 M+ Xxa0 课时100SVD奇异值分解原理10:08
# g3 t/ a3 a0 G$ N0 ^+ [/ Axa0 课时101SVD推荐系统应用实例13:31, Q2 O; e) r" J, [# }: u/ C
章节14: scikit-learn模型建立与评估
  L  F6 j- m' T5 p$ K8 `xa0 课时102使用python库分析汽车油耗效率15:09
0 I- a3 S/ \$ e+ J9 Wxa0 课时103使用scikit-learn库建立回归模型14:029 j0 q; ?/ `6 j) ^. Z4 a
xa0 课时104使用逻辑回归改进模型效果13:12. u& E" s9 x9 ^2 I, p
xa0 课时105 模型效果衡量标准20:09
( C* Q' C8 \$ `! w- y1 {5 d! W, }xa0 课时106ROC指标与测试集的价值14:31, T7 k; Y4 O  y! q# J! j3 O
xa0 课时107交叉验证15:15
5 h, W* X% ~+ m. v2 a5 H3 Kxa0 课时108多类别问题15:52
; Y8 T0 X3 s& ^# B; T% E+ L章节15: Python库分析科比生涯数据
8 U) e! T$ \+ K0 Sxa0 课时109Kobe Bryan生涯数据读取与简介07:45+ _5 v: Z8 V0 J$ w4 \
xa0 课时110特征数据可视化展示11:41
/ f* Q2 k$ O! ~( |" `2 E5 E" @xa0 课时111数据预处理12:32
3 s! @* z( m# l" `/ A6 @- I% \xa0 课时112使用Scikit-learn建立模型10:12$ u2 ^3 b$ n* s3 t6 b
章节16: 机器学习项目实战-泰坦尼克获救预测0 s7 ~0 d$ k! k/ F) v/ u1 u0 d8 u
xa0 课时113船员数据分析11:02
5 I) E+ R' g9 n, i' N) e) Y) ?# ~xa0 课时114数据预处理11:39
+ a6 f0 r" |  X, D/ r- Rxa0 课时115使用回归算法进行预测12:13
7 Z3 b2 `2 h' Z% h; e) m$ Y3 \xa0 课时116使用随机森林改进模型13:25% L* ^5 A4 ?# O3 ^1 f' Y8 I9 U
xa0 课时117随机森林特征重要忄生分析15:554 u; g) r  S. j' ?+ h
章节17: 机器学习项目实战-交易数据异常检测
& G7 |4 n9 g' H9 o* @( s* nxa0 课时118案例背景和目标08:32/ e) C% i1 Q4 b+ j9 @( ~
xa0 课时119样本不均衡解决方案10:18  v1 q/ |( Y" Q
xa0 课时120下采样策略06:36
( ?7 j( |# u+ q" oxa0 课时121交叉验证13:03! [+ W+ E7 N4 f2 I" \6 M
xa0 课时122模型评估方法13:06" [3 r5 ^5 T/ d2 y: X. h
xa0 课时123正则化惩罚08:096 t* I/ i0 o5 p4 T/ A1 A5 \
xa0 课时124逻辑回归模型07:37! l7 Q9 Q. {! R6 M! a" I  d5 I
xa0 课时125混淆矩阵08:532 p! Y  o, d1 i
xa0 课时126逻辑回归阈值对结果的影响10:01% I6 ]$ x2 o. t% F: Y6 i( n
xa0 课时127s*OTE样本生成策略15:51- R( O  Y6 Q* d/ r5 ]1 W5 `5 C
章节18: Python文本数据分析:新闻分类任务4 j* \+ b: V# }
xa0 课时128文本分析与关键词提取12:11
$ V: D7 ~% ]% wxa0 课时129相似度计算11:44
5 a; }$ u% q) xxa0 课时130新闻数据与任务简介10:20+ g% S  q! g% _5 P5 x0 J( V5 o
xa0 课时131TF-IDF关键词提取13:28
9 `) J# t1 X+ U6 G" lxa0 课时132LDA建模09:10. u' X, }- z! a
xa0 课时133基于贝叶斯算法进行新闻分类14:53
6 n9 N# v# w* G/ V+ F: |章节19: Python时间序列分析7 p% I2 O2 F5 \
xa0 课时134章节简介01:03
) c- y$ q+ W8 e9 h$ Exa0 课时135Pandas生成时间序列11:28
1 L9 G5 a% T+ @! c2 `xa0 课时136Pandas数据重采样09:220 h8 y4 P( ]5 g- @; T
xa0 课时137Pandas滑动窗口07:47
' J# @2 E* l  ?4 vxa0 课时138数据平稳忄生与差分法11:10! p0 D& j+ G" h
xa0 课时139ARIMA模型10:34
2 {, ^8 h4 G5 m  Y" ~4 cxa0 课时140相关函数评估方法10:46
6 h' i& ^$ C3 S  G$ N4 bxa0 课时141建立ARIMA模型07:48
5 {6 ]! j2 `2 ?1 X5 L* Q3 i0 Jxa0 课时142参数选择12:40
) Q4 l, q7 O' c% }4 q+ ~$ @xa0 课时143股票预测案例09:57
. `+ B2 I+ T$ U% p/ ?: v0 \! h8 }xa0 课时144使用tsfresh库进行分类任务12:04
  S" `5 B' \+ E0 i  f  q3 x6 m& O0 Cxa0 课时145维基百科词条EDA14:30. B0 \% t# q. `* _
章节20: 使用Gensim库构造中文维基百度数据词向量模型
- Y( x/ a2 ?0 O9 b* Z. ]xa0 课时146使用Gensim库构造词向量06:22, M/ M5 @' x& l
xa0 课时147维基百科中文数据处理10:275 @/ _  x- z+ m, ^6 s5 a
xa0 课时148Gensim构造word2vec模型08:527 y& C( T4 `+ W& ]0 ]
xa0 课时149测试模型相似度结果07:421 H7 S$ |- d0 [8 k% m
章节21: 机器学习项目实战-贷款申请最大化利润% g! ?& o5 n' |% d3 l
xa0 课时150数据清洗过滤无用特征12:08
+ G1 L, O( Y# G6 B7 mxa0 课时151数据预处理10:12
/ q6 X0 f7 H2 w4 z6 }$ t* ~4 ]5 sxa0 课时152获得最大利润的条件与做法13:26
/ i8 q! g0 a4 axa0 课时153预测结果并解决样本不均衡问题12:47! a+ R+ ], Y% N& Q6 Y
章节22: 机器学习项目实战-用户流失预警
( d; \$ q  n" X9 X. }! [xa0 课时154数据背景介绍06:35
; y/ i! R& `. {4 y  }" @6 Vxa0 课时155数据预处理10:05
  d; X* Q' N; t) lxa0 课时156尝试多种分类器效果08:32
# y5 B' E% D! X: ~1 wxa0 课时157结果衡量指标的意义19:50: X0 R( ?% o1 F# q% d5 E
xa0 课时158应用阈值得出结果06:26
6 q' _& {6 I6 z$ u4 j4 g章节23: 探索忄生数据分析-足球赛事数据集  b" e/ k' m, C" T+ [  O
xa0 课时159内容简介02:13' B. \* a, I6 F; D
xa0 课时160数据背景介绍10:30) [3 m+ J. Y1 \5 T+ f
xa0 课时161数据读取与预处理13:09
% E3 \' R7 }6 {, t% ?( D9 b+ W5 Yxa0 课时162数据切分模块14:42) R4 B! @+ F% ^" t
xa0 课时163缺失值可视化分析13:273 S: V( v, v* o7 S9 @
xa0 课时164特征可视化展示12:23, ~. e2 E9 k$ h( s. Y
xa0 课时165多特征之间关系分析11:21
3 [& D# n( h& d/ z/ P5 zxa0 课时166报表可视化分析10:38
# t8 x% p/ ]* o4 }! _. [xa0 课时167红牌和肤色的关系17:16
( W" j/ |2 Y& h: }0 X$ J1 W6 w+ [章节24: 探索忄生数据分析-农粮组织数据集
8 O1 z6 C/ Z5 cxa0 课时168数据背景简介11:057 v5 P) n& }5 ~
xa0 课时169数据切片分析17:26' j0 d4 _  `* V
xa0 课时170单变量分析15:21
/ _5 R; O4 g0 |! R" _1 C5 [xa0 课时171峰度与偏度11:37
  ~& A2 j* \! }4 Ixa0 课时172数据对数变换09:43
1 e# @9 w& a0 P0 l6 v0 i& \* Yxa0 课时173数据分析维度06:55, h" c7 l; V5 p6 h& \
xa0 课时174变量关系可视化展示12:22
/ F' ^' m' F) [, D, L章节25: 机器学习项目实战-HTTP日志聚类分析0 h- R* }3 Z, ^) [1 D. o# Q
xa0 课时175建立特征工程17:25' D# a) B1 p+ e0 n: m
xa0 课时176特征数据预处理10:34
8 P% R3 {% t4 Y! Axa0 课时177应用聚类算法得出异常IP点17:59
/ h5 ?; q3 F( Q  A* q9 ~) P, d- k, F. Z1 p* X
1 _  H0 w" i) u- u% S9 E0 n6 g
下载地址
; o* h% L& f( L5 K, l) ]! O
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, {9 s, k, W2 n0 `  x: k4 }
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tianfang 发表于 2020-12-27 01:01:23
网盘网盘下载网盘下载
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heroyes 发表于 2020-12-27 08:24:48
IT直通车更新教程就是快
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shuqi168 发表于 2020-12-27 19:03:35
IT直通车论坛,给我省了好几千块钱,太多需要的课程了
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agao2012 发表于 2020-12-27 23:44:56
IT直通车论坛,给我省了好几千块钱,太多需要的课程了
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KeepSayingNo 发表于 2020-12-29 07:33:14
不错 又更新教程了
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saucer 发表于 2020-12-31 12:27:21
网盘网盘下载网盘下载
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kukubaba 发表于 2021-1-1 11:39:22
ttttttttttttt
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wanghui0380 发表于 2021-1-1 20:39:16
祝IT直通车越办越好
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网络游侠 发表于 2021-1-2 17:44:38 来自手机
不错 又更新教程了
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