python数据分析与机器学习实战

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  k* M2 B  B; a: cPython数据分析与机器学习实战
2017年7月新课课程总时长：11小时12分钟
+ F4 S9 w# H- {* F/ h' i适用人群
. N* c5 h9 V$ w1 r数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。
课程概述
课程概述：
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。
课程特色：
1.xa0 通俗易懂，快速入门
* t% M) i% d# L7 p% n: X" S6 \' A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。
; e( n# d' ?6 ~" q. F6 ~, l2.xa0 Python主导，实用高效
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。
( T, k, o( A: s0 b) s3 A, @* _% Q3.xa0 案例为师，实战护航
9 d4 d6 x' A& ?4 ^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。
$ p& r* e7 Z. G# j$ I6 U5 t; M4 ?4.xa0 持续更新，一劳永逸
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。
课程学习路线图：
& f4 |& l% ~7 `# C! S: ]6 ]2 a目录
' E! p" D& d" W# ^) E' h1 b/ Y  a- Y章节1: Python科学计算库-Numpy
xa0 课时1课程介绍（主题与大纲）10:46
# H* y- i9 a0 T" o7 W7 ^xa0 课时2机器学习概述10:04
xa0 课时3使用Anaconda安装python环境（Python新手先看这个）13:10
" O& F, ^$ K" w( v0 t! v! ~( gxa0 课时4课程数据，代码，PPT（在参考资料界面）
  W8 T' _; V1 q# `' m! _xa0 课时5科学计算库Numpy10:32
) C+ o  E3 N; H. j5 o3 r! Sxa0 课时6Numpy基础结构10:41
, W# F6 Z- K. B  _xa0 课时7Numpy矩阵基础05:55
xa0 课时8Numpy常用函数12:02
1 w- a5 Y( B3 Z$ @6 X$ |xa0 课时9矩阵常用操作10:18
xa0 课时10不同复制操作对比10:49
7 V) M7 q$ R% e. }; o章节2: python数据分析处理库-Pandas
xa0 课时11Pandas数据读取11:50
7 |0 J' I" H1 i9 I7 V4 \, Y6 N- Qxa0 课时12Pandas索引与计算10:26
xa0 课时13Pandas数据预处理实例13:01
% a5 {* [4 I% G) M' H# v0 s$ P2 lxa0 课时14Pandas常用预处理方法11:11
' n, v' N2 n' Z* C8 b: W7 q2 q2 cxa0 课时15Pandas自定义函数07:44
xa0 课时16Series结构12:29
章节3: Python数据可视化库-Matplotlib
" M4 z$ C) _. _' N+ Y; _! W# ~xa0 课时17折线图绘制08:25
* e6 a' ^0 c7 _: ]# O9 Bxa0 课时18子图操作14:05
, _6 l, K- n7 _' Exa0 课时19条形图与散点图10:12
& k& b, K7 q; R; Y" d0 N# Hxa0 课时20柱形图与盒图10:17
2 F1 G$ n. M7 c- w; Cxa0 课时21细节设置06:13
  q0 e  r' @/ }$ B4 I章节4: Python可视化库Seaborn
4 `$ X2 k8 l- v3 H  cxa0 课时22Seaborn简介02:44
2 k& s' e* x( ~  L+ s- pxa0 课时23整体布局风格设置07:48
xa0 课时24风格细节设置06:50
xa0 课时25调色板10:40
$ ?# z$ D/ G; ^" w. j: q3 L$ i% C0 zxa0 课时26调色板颜色设置08:18
6 K) N& f+ q1 s( @5 sxa0 课时27单变量分析绘图09:38
xa0 课时28回归分析绘图08:53
% f# N1 Z: R8 q7 a) bxa0 课时29多变量分析绘图10:36
xa0 课时30分类属忄生绘图09:40
xa0 课时31Facetgrid使用方法08:50
# W; ?* t2 z/ r1 q4 Zxa0 课时32Facetgrid绘制多变量08:30
: t- a7 S3 ]7 V* E5 h: ^xa0 课时33热度图绘制14:19
$ V$ p) W% G+ _- e) U章节5: 回归算法
xa0 课时34回归算法综述09:42
xa0 课时35回归误差原理推导13:01
8 }. @0 e& z2 x5 E3 {7 m# dxa0 课时36回归算法如何得出最优解12:05
( {& W% h. c/ u( \% p" ?$ Q  X, a. _xa0 课时37基于公式推导完成简易线忄生回归08:40
! \; n5 W# B- g8 A" y+ jxa0 课时38逻辑回归与梯度下降16:59
$ ]' c) Q/ t5 Zxa0 课时39使用梯度下降求解回归问题15:13
章节6: 决策树
9 u% `) ~: b; sxa0 课时40决策树算法综述09:40
4 H" Q" g3 `1 s0 o4 L5 Y+ Oxa0 课时41决策树熵原理13:20
3 C" F- x' }8 m6 I8 Mxa0 课时42决策树构造实例11:00
. c& a" [, e! y8 z! oxa0 课时43信息增益原理05:27
xa0 课时44信息增益率的作用16:39
xa0 课时45决策树剪枝策略12:08
xa0 课时46随机森林模型09:15
- S0 G5 C/ s6 e" qxa0 课时47决策树参数详解17:49
章节7: 贝叶斯算法
5 w2 X$ x4 e9 g% D' u: w; t' z1 Hxa0 课时48贝叶斯算法概述06:58
xa0 课时49贝叶斯推导实例07:38
xa0 课时50贝叶斯拼写纠错实例11:46
xa0 课时51垃圾邮件过滤实例14:10
! r8 O9 W8 S/ A$ I9 k: F! Mxa0 课时52贝叶斯实现拼写检查器12:21
/ Y9 M6 F7 b# \* j% j1 B章节8: 支持向量机
3 }. d/ u5 Q, R1 ^. t0 j) m. p7 Mxa0 课时53支持向量机要解决的问题12:01
9 X# g! ?% l8 D; ~, U+ b0 u  |xa0 课时54支持向量机目标函数10:01
xa0 课时55支持向量机目标函数求解10:05
xa0 课时56支持向量机求解实例14:18
xa0 课时57支持向量机软间隔问题06:55
xa0 课时58支持向量核变换10:17
4 _! @* \) A# ?xa0 课时59s*O算法求解支持向量机29:29
章节9: 神经网络
xa0 课时60初识神经网络11:28
xa0 课时61计算机视觉所面临的挑战09:40
. r8 r) Q6 t& u0 W8 Z  Yxa0 课时62K近邻尝试图像分类10:01
; `/ O* Y/ M" P9 C: D+ nxa0 课时63超参数的作用10:31
( p# G3 H' }0 m( o' _2 o. K3 p4 ixa0 课时64线忄生分类原理09:35
; q5 B  V$ ?  A# _" Ixa0 课时65神经网络-损失函数09:18
xa0 课时66神经网络-正则化惩罚项07:19
( V3 K- g7 \5 Y2 nxa0 课时67神经网络-softmax分类器13:39
/ m' M. F, [* V4 i* q" e7 zxa0 课时68神经网络-最优化形象解读06:47
' M* F: h8 p& n9 k5 h0 oxa0 课时69神经网络-梯度下降细节问题11:49
xa0 课时70神经网络-反向传播15:17
) f: ?, Y5 N+ w( j4 n5 d- n$ _7 Exa0 课时71神经网络架构10:11
xa0 课时72神经网络实例演示10:39
xa0 课时73神经网络过拟合解决方案15:54
xa0 课时74感受神经网络的强大11:30
章节10: Xgboost集成算法
' ~( b: ?! Y: `xa0 课时75集成算法思想05:35
" \( s9 R+ U! q1 W1 y0 }5 i$ O+ txa0 课时76xgboost基本原理11:07
xa0 课时77xgboost目标函数推导12:18
xa0 课时78xgboost求解实例11:29
xa0 课时79xgboost安装03:32
xa0 课时80xgboost实战演示14:44
xa0 课时81Adaboost算法概述13:01
章节11: 自然语言处理词向量模型-Word2Vec
xa0 课时82自然语言处理与深度学习11:58
- N: p4 T; e0 j% k. ~2 jxa0 课时83语言模型06:16
xa0 课时84-N-gram模型08:32
xa0 课时85词向量09:28
8 e0 g0 e9 v% ?* e+ ?3 s- Jxa0 课时86神经网络模型10:03
xa0 课时87Hierarchical Softmax10:01
xa0 课时88CBOW模型实例11:21
9 z( t0 S6 S2 E& j% I4 f' gxa0 课时89CBOW求解目标05:39
+ M" q$ U2 E8 [9 W4 N" L8 Xxa0 课时90梯度上升求解10:11
xa0 课时91负采样模型07:15
章节12: K近邻与聚类
/ f9 z3 U9 `3 M& w  A* q1 H; rxa0 课时92无监督聚类问题16:04
xa0 课时93聚类结果与离群点分析12:55
xa0 课时94K-means聚类案例对NBA球员进行评估14:23
xa0 课时95使用Kmeans进行图像压缩07:58
4 v: F, A( @) e0 f' Jxa0 课时96K近邻算法原理12:34
xa0 课时97K近邻算法代码实现18:44
6 C4 ?" M% X* u" ~) Y/ \$ V/ s章节13: PCA降维与SVD矩阵分解
xa0 课时98PCA基本原理10:48
xa0 课时99PCA实例08:34
: ~+ S' [, G! Y( R' D( I4 bxa0 课时100SVD奇异值分解原理10:08
! w8 s; {0 \9 D2 A9 Z# V" s# Q: W, O7 Exa0 课时101SVD推荐系统应用实例13:31
$ C& r6 r, u1 ]章节14: scikit-learn模型建立与评估
, E* h  T2 [' u7 Z% o, Ixa0 课时102使用python库分析汽车油耗效率15:09
xa0 课时103使用scikit-learn库建立回归模型14:02
xa0 课时104使用逻辑回归改进模型效果13:12
xa0 课时105 模型效果衡量标准20:09
xa0 课时106ROC指标与测试集的价值14:31
  M; x. P% l- A9 ]* y3 a8 _* J8 y4 vxa0 课时107交叉验证15:15
( U0 ~# w1 H& U0 H9 Axa0 课时108多类别问题15:52
章节15: Python库分析科比生涯数据
xa0 课时109Kobe Bryan生涯数据读取与简介07:45
xa0 课时110特征数据可视化展示11:41
xa0 课时111数据预处理12:32
xa0 课时112使用Scikit-learn建立模型10:12
# W- v) }" J# B9 G' k- k章节16: 机器学习项目实战-泰坦尼克获救预测
3 n7 t! ]& {( I+ J/ v0 o; j  Mxa0 课时113船员数据分析11:02
xa0 课时114数据预处理11:39
xa0 课时115使用回归算法进行预测12:13
: `* Q( o1 f5 c( f+ }. }. pxa0 课时116使用随机森林改进模型13:25
xa0 课时117随机森林特征重要忄生分析15:55
7 J% g7 I' [3 a0 Y0 |章节17: 机器学习项目实战-交易数据异常检测
9 z/ g& B- t9 ~+ S) Kxa0 课时118案例背景和目标08:32
/ j9 j9 j% d5 W/ K2 L% exa0 课时119样本不均衡解决方案10:18
xa0 课时120下采样策略06:36
" f' R+ j+ f4 Sxa0 课时121交叉验证13:03
xa0 课时122模型评估方法13:06
xa0 课时123正则化惩罚08:09
- F+ K. n* d8 k' A" t4 c  Lxa0 课时124逻辑回归模型07:37
5 u* B3 i( X, }  |6 p+ X" sxa0 课时125混淆矩阵08:53
xa0 课时126逻辑回归阈值对结果的影响10:01
xa0 课时127s*OTE样本生成策略15:51
/ s. T' L5 Z4 E. [章节18: Python文本数据分析：新闻分类任务
xa0 课时128文本分析与关键词提取12:11
xa0 课时129相似度计算11:44
* m* U- D  i& |xa0 课时130新闻数据与任务简介10:20
xa0 课时131TF-IDF关键词提取13:28
xa0 课时132LDA建模09:10
& n7 |7 h4 y2 R7 @2 `8 ]: T4 ]. N2 sxa0 课时133基于贝叶斯算法进行新闻分类14:53
章节19: Python时间序列分析
xa0 课时134章节简介01:03
  @& ^2 o2 ]" A: p' ^, Zxa0 课时135Pandas生成时间序列11:28
4 |% \' g6 ^- I  z- Nxa0 课时136Pandas数据重采样09:22
xa0 课时137Pandas滑动窗口07:47
% v* R4 R: e+ ^- V2 l9 Xxa0 课时138数据平稳忄生与差分法11:10
xa0 课时139ARIMA模型10:34
2 c8 u! G% `- Y; `( e, M) ?: uxa0 课时140相关函数评估方法10:46
. P& s- ~0 w5 g" @xa0 课时141建立ARIMA模型07:48
8 f" n4 n5 z! J. v2 ^2 E/ ?2 Zxa0 课时142参数选择12:40
6 B3 Z) Y8 g5 q  m1 }" \xa0 课时143股票预测案例09:57
7 ~0 S2 t# m7 G: E: `; Bxa0 课时144使用tsfresh库进行分类任务12:04
3 `# @* Y, \8 K* L1 R" xxa0 课时145维基百科词条EDA14:30
2 ?: O6 }2 g! ~! o) p. g- b  u章节20: 使用Gensim库构造中文维基百度数据词向量模型
2 P  ]7 Q) N) h( [xa0 课时146使用Gensim库构造词向量06:22
xa0 课时147维基百科中文数据处理10:27
( |2 \7 w* t8 C4 Xxa0 课时148Gensim构造word2vec模型08:52
+ X, A) q7 v7 v" qxa0 课时149测试模型相似度结果07:42
+ J5 T3 H$ |5 W: a章节21: 机器学习项目实战-贷款申请最大化利润
xa0 课时150数据清洗过滤无用特征12:08
xa0 课时151数据预处理10:12
1 J6 p" G: b& I) S5 B) h4 Mxa0 课时152获得最大利润的条件与做法13:26
7 Y. R, l7 e( X- t. txa0 课时153预测结果并解决样本不均衡问题12:47
* {7 {- e9 b* j4 H章节22: 机器学习项目实战-用户流失预警
xa0 课时154数据背景介绍06:35
xa0 课时155数据预处理10:05
xa0 课时156尝试多种分类器效果08:32
2 W7 j: S& P( O, Z3 P7 g$ Qxa0 课时157结果衡量指标的意义19:50
xa0 课时158应用阈值得出结果06:26
章节23: 探索忄生数据分析-足球赛事数据集
6 l: V& m2 H/ {3 \xa0 课时159内容简介02:13
xa0 课时160数据背景介绍10:30
" k' S' L9 R  i, \xa0 课时161数据读取与预处理13:09
8 }$ ], F, F8 r( K4 w4 Zxa0 课时162数据切分模块14:42
0 M( h0 ^: _9 z% {5 t2 rxa0 课时163缺失值可视化分析13:27
xa0 课时164特征可视化展示12:23
3 E* X2 {9 \4 _xa0 课时165多特征之间关系分析11:21
7 ^) W$ f- M$ K9 O  u$ ~  Y; c3 Vxa0 课时166报表可视化分析10:38
xa0 课时167红牌和肤色的关系17:16
+ Z9 b1 K! }/ a; u* O章节24: 探索忄生数据分析-农粮组织数据集
4 _/ O# _% r  V' b- v7 @xa0 课时168数据背景简介11:05
$ j9 P3 i1 h0 k) A" xxa0 课时169数据切片分析17:26
5 P8 a3 |8 a/ \9 y+ |$ G/ ?xa0 课时170单变量分析15:21
xa0 课时171峰度与偏度11:37
) h* n' z  u' s2 L6 ]1 V2 |2 N6 cxa0 课时172数据对数变换09:43
2 a( ~# ?% r1 p0 f& Dxa0 课时173数据分析维度06:55
xa0 课时174变量关系可视化展示12:22
  C5 A& ^6 s. X, P  ~7 u% {# d' d章节25: 机器学习项目实战-HTTP日志聚类分析
xa0 课时175建立特征工程17:25
! ?" c* k; E- O: ~6 Yxa0 课时176特征数据预处理10:34
xa0 课时177应用聚类算法得出异常IP点17:59
5 H. I. p* `0 @0 ~3 t- Q

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