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
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49d4b8528a407349b65b347240e23e0b.jpg ) h  r% X5 A7 ~
Python数据分析与机器学习实战' F8 S& o/ G9 X1 u+ A" P9 T
2017年7月新课课程总时长:11小时12分钟
: }1 n: v! I: g" ?3 P4 [; M7 _适用人群( K- T% {4 z" }! L3 t( f" {' o5 t
数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。3 h8 Q2 ]( Q- m' X9 U
课程概述
5 Y# O$ G( B1 ^: h+ k$ h: x课程概述:
& ?9 r- D2 V$ m6 `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。
, e: c0 f7 n/ L+ q4 D& F0 h" z课程特色:
7 A6 S" j- o( |- D* ]$ ^/ @. e1.xa0 通俗易懂,快速入门" x; q% I, }5 U) A: I' 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。* @$ S- A  @4 D! j% h; M, ]0 l; }+ K
2.xa0 Python主导,实用高效
( A) S" X4 t) Y- W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。6 e$ n1 L" P; k6 j4 D2 Y# p, i0 s
3.xa0 案例为师,实战护航+ K! @- z% t4 |/ l- u
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。
& u+ J6 G  _" V; n: Q6 J' D8 e4.xa0 持续更新,一劳永逸
0 K+ j1 P/ p/ M0 c' @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。. Y- V8 c9 W/ ?% L
课程学习路线图:1 s  Y$ z% s* \+ w
目录5 c# ~! I& A4 a$ T: O7 }
章节1: Python科学计算库-Numpy
  z. S4 u9 E9 x* E5 pxa0 课时1课程介绍(主题与大纲)10:46/ u. L7 o$ t. ]4 l+ q
xa0 课时2机器学习概述10:042 X, g  h$ M* Z, K- o( x2 q! C0 t/ y
xa0 课时3使用Anaconda安装python环境(Python新手先看这个)13:10
* L7 A. G9 U& b5 r2 D) [; Yxa0 课时4课程数据,代码,PPT(在参考资料界面)* M+ B* U& b/ \  F8 _& ?( m3 ]
xa0 课时5科学计算库Numpy10:327 t! {, K5 f3 X& |! g
xa0 课时6Numpy基础结构10:41/ `( @5 g' N* G) q9 L! a3 ~
xa0 课时7Numpy矩阵基础05:55
* ^$ m0 G3 {9 ^9 o7 X( k, Txa0 课时8Numpy常用函数12:028 V' o. t7 c' O: z  O
xa0 课时9矩阵常用操作10:18
. u( e  O9 g0 ^: p. z6 Ixa0 课时10不同复制操作对比10:49
! J- _1 W. O" @$ j6 N+ |: Q) k章节2: python数据分析处理库-Pandas( x: g$ }/ h7 R, r' `- E. b8 ~
xa0 课时11Pandas数据读取11:50
7 A! L  q* K3 }1 x6 ?. C+ ~8 xxa0 课时12Pandas索引与计算10:26
, J5 e' q2 ~9 Y4 {5 rxa0 课时13Pandas数据预处理实例13:01: p4 _+ E% y* `1 }  H
xa0 课时14Pandas常用预处理方法11:11
+ a- s6 Y& Y" K7 l# Dxa0 课时15Pandas自定义函数07:44! c' D! ]. {: O8 N4 L3 g( j" t
xa0 课时16Series结构12:29
0 y5 M" K2 J5 h  \1 }章节3: Python数据可视化库-Matplotlib
0 A% ~+ P# ]+ Z- U8 Pxa0 课时17折线图绘制08:25
- a" F& j3 o& Bxa0 课时18子图操作14:05" p' U( F7 X0 q2 f9 Q
xa0 课时19条形图与散点图10:12
! N' o' V; G+ e1 L, t7 F  kxa0 课时20柱形图与盒图10:17
* j2 ^- m+ l( L0 P5 B; I1 h/ nxa0 课时21细节设置06:13
3 t+ d2 n& O: b: H8 U3 H6 \章节4: Python可视化库Seaborn
2 a3 r# G! ~- \& f/ ~* Axa0 课时22Seaborn简介02:44
* Z3 D# m) ~) Fxa0 课时23整体布局风格设置07:48
& V2 g0 y- t9 H  u: Fxa0 课时24风格细节设置06:50  [9 l' C" _# E4 O: D; j
xa0 课时25调色板10:406 Y6 i4 L: Q- Y
xa0 课时26调色板颜色设置08:18
4 d5 \: ?! u& k- Rxa0 课时27单变量分析绘图09:38
6 b5 a* u6 v% [$ P( s0 [xa0 课时28回归分析绘图08:53
) C6 b4 c7 |3 U& S1 S- |xa0 课时29多变量分析绘图10:363 _5 ]5 |: z5 C/ R9 a
xa0 课时30分类属忄生绘图09:40
4 b- b/ j$ T6 _$ ]. G1 j; @6 Qxa0 课时31Facetgrid使用方法08:50/ L* p$ k6 ~" W
xa0 课时32Facetgrid绘制多变量08:30
, B+ Q2 R, R, s# \0 Yxa0 课时33热度图绘制14:19. }# }/ b0 T4 r4 j+ m! c5 Y" W
章节5: 回归算法
0 s, A1 C% H, F$ [  G9 V, x. yxa0 课时34回归算法综述09:42
9 I& Y, A1 a/ \3 ]4 F9 i; bxa0 课时35回归误差原理推导13:01( y  @! v1 n5 K
xa0 课时36回归算法如何得出最优解12:05
1 [6 Q) W0 B* r9 Sxa0 课时37基于公式推导完成简易线忄生回归08:405 R2 b: }0 J' K8 E: ~
xa0 课时38逻辑回归与梯度下降16:59
: \. _. V5 R$ R* U- J0 l' A* Axa0 课时39使用梯度下降求解回归问题15:13) S1 i/ u1 E6 B$ w. Z
章节6: 决策树1 j, p; z7 B( e/ _6 I$ Y
xa0 课时40决策树算法综述09:40( I0 c6 f+ O% x, t
xa0 课时41决策树熵原理13:20
0 `1 X" l& x0 R, L8 P4 a' C! T- n! Kxa0 课时42决策树构造实例11:00. Q  C5 B$ l' b1 m9 O% j
xa0 课时43信息增益原理05:27, {/ }  Z  G/ e, g
xa0 课时44信息增益率的作用16:39
$ p# d, t4 D  B0 z6 W# H; Oxa0 课时45决策树剪枝策略12:08: ?$ ~3 D/ s. E" ?8 s2 E4 B
xa0 课时46随机森林模型09:15
+ a% C4 S6 E- ~9 Vxa0 课时47决策树参数详解17:49
3 q1 K) E1 K. X4 r7 q7 f$ d章节7: 贝叶斯算法$ a! K. `/ S. m+ r1 \/ }
xa0 课时48贝叶斯算法概述06:58
4 \6 C$ E( D% }  k1 ]xa0 课时49贝叶斯推导实例07:38- ]- A8 n2 ^2 V5 C$ w' v
xa0 课时50贝叶斯拼写纠错实例11:46/ U, g- T( c( @: k7 V
xa0 课时51垃圾邮件过滤实例14:10; X& ~! L* g9 [$ ^$ W
xa0 课时52贝叶斯实现拼写检查器12:21
2 @9 ?3 y8 ]+ v1 k; A0 Z, Z章节8: 支持向量机. G) z: t/ V! \7 G" P5 E
xa0 课时53支持向量机要解决的问题12:01# P, S1 V1 @- J" ^/ D2 T( L* G  m/ v* @
xa0 课时54支持向量机目标函数10:017 A6 o* G; y* ]6 n* h4 i6 s- f9 Q
xa0 课时55支持向量机目标函数求解10:05
4 ]! R' I: i" Hxa0 课时56支持向量机求解实例14:187 y1 S' C2 Y$ u
xa0 课时57支持向量机软间隔问题06:55
2 D5 E3 |; N1 t7 m' _0 pxa0 课时58支持向量核变换10:17; V8 I/ x  O$ a
xa0 课时59s*O算法求解支持向量机29:29
4 L+ I' n* Z5 ~  ]章节9: 神经网络
3 }/ a1 k  y# l; r3 v2 Mxa0 课时60初识神经网络11:288 q  c# }8 O7 q$ M3 m
xa0 课时61计算机视觉所面临的挑战09:40
. G( F1 T" k0 [/ }% `xa0 课时62K近邻尝试图像分类10:01
! E; k2 Z" V( q+ }xa0 课时63超参数的作用10:31: x. J" E& d7 b8 l+ v9 H4 O2 u9 h
xa0 课时64线忄生分类原理09:35
) V% b) l' i3 ^& s- Lxa0 课时65神经网络-损失函数09:18) X) m; |3 a& b* Y# e/ o: K+ ~  D
xa0 课时66神经网络-正则化惩罚项07:195 x, L" R$ y5 Z8 H
xa0 课时67神经网络-softmax分类器13:39" N( Y) Y# y. P
xa0 课时68神经网络-最优化形象解读06:476 ~& V  U& ?' V4 J4 E# ^
xa0 课时69神经网络-梯度下降细节问题11:49
) `+ `8 g) [$ a7 sxa0 课时70神经网络-反向传播15:17! t* x/ x7 D1 _* Z& g
xa0 课时71神经网络架构10:11! U0 [9 G, [  h9 U5 m3 Z
xa0 课时72神经网络实例演示10:39
1 {8 ]$ g( Q% ~0 _xa0 课时73神经网络过拟合解决方案15:54
0 Y) c) F- z, H. ~) b* h$ |9 rxa0 课时74感受神经网络的强大11:30- ]* A( e  N) R9 P5 e
章节10: Xgboost集成算法
* u: A  E7 Z" T( vxa0 课时75集成算法思想05:357 G) \& W! I) y# l$ Z$ E+ ~# h: e
xa0 课时76xgboost基本原理11:076 `' ~, f" ?8 E8 y4 V
xa0 课时77xgboost目标函数推导12:18# `( ^2 V! P$ H" s
xa0 课时78xgboost求解实例11:29, C- N- L) g3 n) }
xa0 课时79xgboost安装03:32
9 y4 Z/ o4 b3 ^6 W) ~, bxa0 课时80xgboost实战演示14:44' t( Y/ _& G. ~0 S, t6 D
xa0 课时81Adaboost算法概述13:01( U% t5 E3 f& c6 {* M+ u! f" {
章节11: 自然语言处理词向量模型-Word2Vec
- x, g% N: G9 Mxa0 课时82自然语言处理与深度学习11:58
1 s) s4 G. C' V& R  {3 cxa0 课时83语言模型06:167 b9 z) h# n, M/ m
xa0 课时84-N-gram模型08:32- y+ s- E/ C* `# S2 H' {
xa0 课时85词向量09:28
# b& E  i/ D- f6 `xa0 课时86神经网络模型10:03" `: Q1 V* b, V5 b; J
xa0 课时87Hierarchical Softmax10:01, A7 \* W: T5 R+ i: Z, H3 m
xa0 课时88CBOW模型实例11:21
+ R6 @: Y7 E$ L7 k( n' R  X6 sxa0 课时89CBOW求解目标05:39/ S  A5 j5 M( c2 C, G2 e
xa0 课时90梯度上升求解10:11
7 G7 c9 ], A) [: y7 r: Pxa0 课时91负采样模型07:15
/ H6 A, L8 {" ?3 E/ O章节12: K近邻与聚类
8 z& ^; r. U- w0 I& Y- L  U. u% Yxa0 课时92无监督聚类问题16:04
' z. j- i# }2 @xa0 课时93聚类结果与离群点分析12:55
/ N: u8 F' V7 o/ j7 Wxa0 课时94K-means聚类案例对NBA球员进行评估14:23
! w9 ]- p* V# qxa0 课时95使用Kmeans进行图像压缩07:58
( J& T) Q1 @0 }% t  cxa0 课时96K近邻算法原理12:34  W5 u  J- N& {) x  s- c" h
xa0 课时97K近邻算法代码实现18:44
5 ?8 p! I) n7 J/ ]章节13: PCA降维与SVD矩阵分解
3 s4 K4 m/ Z) @) Lxa0 课时98PCA基本原理10:48
8 z4 q* _% c4 @) e( \2 cxa0 课时99PCA实例08:34
: [' A: C. Z, \1 c2 b# {xa0 课时100SVD奇异值分解原理10:08
0 W2 x3 p6 h! s9 Bxa0 课时101SVD推荐系统应用实例13:31/ v- R# v/ g% ?
章节14: scikit-learn模型建立与评估
' j8 U1 ]: v* E. c& Pxa0 课时102使用python库分析汽车油耗效率15:09: b# u" _# y( A2 [$ C
xa0 课时103使用scikit-learn库建立回归模型14:02
) C7 x! _# i6 ~9 p# I! Vxa0 课时104使用逻辑回归改进模型效果13:12% c  X7 {$ Z  y+ \) U0 r/ I0 c
xa0 课时105 模型效果衡量标准20:09
9 W: e7 c: W+ sxa0 课时106ROC指标与测试集的价值14:31
. f; I4 @7 p6 p0 u+ M- X9 Jxa0 课时107交叉验证15:15; t/ A7 @- q/ v
xa0 课时108多类别问题15:52
  S/ y2 Q0 b& @* D4 i0 [2 W( }章节15: Python库分析科比生涯数据8 \; F* X0 y/ ?. D
xa0 课时109Kobe Bryan生涯数据读取与简介07:458 V: e2 |5 n. C! g& d
xa0 课时110特征数据可视化展示11:41
" P$ c; I1 D% A5 S- U: g, O. Bxa0 课时111数据预处理12:32
, p# ^2 r0 R8 ^$ Wxa0 课时112使用Scikit-learn建立模型10:121 t. y! z' u4 b% z5 T
章节16: 机器学习项目实战-泰坦尼克获救预测
  @7 Y2 H9 z' y. x* {' T& O. S+ fxa0 课时113船员数据分析11:022 m1 D$ o' z1 V5 N( p2 `) _
xa0 课时114数据预处理11:39
" x$ _! n8 f: Yxa0 课时115使用回归算法进行预测12:13% N3 D% m1 m, d3 k6 H: z2 K) G  G
xa0 课时116使用随机森林改进模型13:25
- T- l# G! E* m1 [4 ~xa0 课时117随机森林特征重要忄生分析15:55
2 x% R/ D2 q- {3 T& H章节17: 机器学习项目实战-交易数据异常检测& y9 a  j6 H' w
xa0 课时118案例背景和目标08:32
" S0 Z6 I3 e- Y1 Y4 fxa0 课时119样本不均衡解决方案10:189 p  I0 A7 ~9 i: a
xa0 课时120下采样策略06:36
1 s6 s6 u" r3 V/ {xa0 课时121交叉验证13:03: y( g2 y. k, m- K
xa0 课时122模型评估方法13:06
+ t' l: e' p: F% Fxa0 课时123正则化惩罚08:099 |) h8 N! d6 V; {: z8 \/ R, i
xa0 课时124逻辑回归模型07:373 b8 u- B8 C6 E, K5 U
xa0 课时125混淆矩阵08:53; S- Y  t" y. c' n0 M/ l! G
xa0 课时126逻辑回归阈值对结果的影响10:01' v- O9 [& X; s( k
xa0 课时127s*OTE样本生成策略15:51/ o5 c  x0 ~( B% W8 T
章节18: Python文本数据分析:新闻分类任务
. x! k& \6 l% W/ p! ?' E; J( Lxa0 课时128文本分析与关键词提取12:110 |5 ^( f: {, j
xa0 课时129相似度计算11:44" `2 n( a$ o7 }
xa0 课时130新闻数据与任务简介10:20
$ D# j& h. W/ p" j6 ~" Exa0 课时131TF-IDF关键词提取13:28: `$ L" \1 g- B5 z9 y8 ?6 R/ U
xa0 课时132LDA建模09:10
" s" R0 O( Q, E! W$ q7 @; t+ I) Mxa0 课时133基于贝叶斯算法进行新闻分类14:53
( X6 t  V0 q: E) ^2 A) N章节19: Python时间序列分析9 \5 y9 F1 m6 A
xa0 课时134章节简介01:03
9 p$ ^+ a- ~4 j5 [# ]xa0 课时135Pandas生成时间序列11:28
( K; ^: }* [" Z" p/ X5 gxa0 课时136Pandas数据重采样09:229 D; ]7 R* o% R9 u0 L$ k# U
xa0 课时137Pandas滑动窗口07:47
" I- t" Q7 o2 O! B2 Dxa0 课时138数据平稳忄生与差分法11:10- l3 j! K, b6 x: p0 B" w
xa0 课时139ARIMA模型10:343 O; z3 x$ k( [: `& K" `# c1 B
xa0 课时140相关函数评估方法10:464 l# I$ c2 R3 C9 S" n
xa0 课时141建立ARIMA模型07:48
  c8 l9 R' f% L$ |! R$ dxa0 课时142参数选择12:40
# X" g) ^: v9 y+ t5 V  @xa0 课时143股票预测案例09:57
0 n' G* c+ [+ J% c* Dxa0 课时144使用tsfresh库进行分类任务12:04
, ~, |  V1 D; E9 l; s! Z9 Pxa0 课时145维基百科词条EDA14:30
. w9 x7 _2 k6 j) `& M章节20: 使用Gensim库构造中文维基百度数据词向量模型8 ^! o* G; B  h
xa0 课时146使用Gensim库构造词向量06:22! r6 t! q; G( h  b/ v  L! ?
xa0 课时147维基百科中文数据处理10:272 H( z+ S* z0 l
xa0 课时148Gensim构造word2vec模型08:52( z6 P5 n5 U. Z
xa0 课时149测试模型相似度结果07:42* p5 q7 R5 F! s# v/ ?# }, p' t
章节21: 机器学习项目实战-贷款申请最大化利润
9 I. }, z. X& M2 Y$ Ixa0 课时150数据清洗过滤无用特征12:08
: X. t9 K1 G+ V" b% Q3 P1 Cxa0 课时151数据预处理10:12; O) _3 J7 C/ P& E6 ~$ f+ y
xa0 课时152获得最大利润的条件与做法13:262 k& }3 l, E6 z( @9 O  q  k" g% ~
xa0 课时153预测结果并解决样本不均衡问题12:47
( d7 s$ b. A/ ~章节22: 机器学习项目实战-用户流失预警, S( V5 C2 |& N- D, o, b
xa0 课时154数据背景介绍06:35
5 v1 H$ K/ |" Txa0 课时155数据预处理10:05
9 g- z; N+ n9 E. Xxa0 课时156尝试多种分类器效果08:32
  Q' b+ z. H$ ?( l1 z+ Vxa0 课时157结果衡量指标的意义19:50  q: `; C9 B( Q  g3 g
xa0 课时158应用阈值得出结果06:26
" |7 x" L5 p6 {' W2 c6 `# R6 m章节23: 探索忄生数据分析-足球赛事数据集
1 E* ^1 N6 O5 G* A- D6 G' ~xa0 课时159内容简介02:138 h$ o6 E, C& H+ O0 ^# M
xa0 课时160数据背景介绍10:30
5 _+ C7 a4 x4 |$ X$ Lxa0 课时161数据读取与预处理13:09  [' l$ o) R4 O. D
xa0 课时162数据切分模块14:42
: y$ }4 D3 c* Axa0 课时163缺失值可视化分析13:27
8 H" W( f$ K# E  O8 T0 X2 ixa0 课时164特征可视化展示12:23
, n4 t5 A& W3 L! n7 |- Q9 ?$ Wxa0 课时165多特征之间关系分析11:21/ W0 I6 M* r" J/ N8 ^
xa0 课时166报表可视化分析10:38
) x. E! a4 f+ Q' h0 m8 e3 Yxa0 课时167红牌和肤色的关系17:16
0 a: k3 Z+ M; ]2 e4 R8 h' j- C章节24: 探索忄生数据分析-农粮组织数据集& j" v$ e% ?; z1 g$ i
xa0 课时168数据背景简介11:05
/ x# _' w, y1 M" j* H6 V5 rxa0 课时169数据切片分析17:26
1 M0 c  l! D3 k% b2 |/ n- r$ fxa0 课时170单变量分析15:21
" @- @, l, |, s, x: ~xa0 课时171峰度与偏度11:37* p( J' V$ q* V" F: V4 u9 D
xa0 课时172数据对数变换09:43
  @# M# R9 v* dxa0 课时173数据分析维度06:55
, O7 L0 Q5 m# f3 Zxa0 课时174变量关系可视化展示12:222 H, Q$ _' ~) ^5 {5 ?! Q
章节25: 机器学习项目实战-HTTP日志聚类分析
2 i( j/ ?2 Z; `) Ixa0 课时175建立特征工程17:25
/ ]  v7 C! l! m5 P( `xa0 课时176特征数据预处理10:34  p  ?0 }' R7 b* q2 |6 j- g2 P% j
xa0 课时177应用聚类算法得出异常IP点17:59& Z% p& v9 r* i% }+ z6 _
3 I0 m3 {( X  f; m0 [

& A' _0 y6 J9 E* n6 G下载地址# u, `! S- }4 Z% n0 x& d* b" o2 n
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) }) [: c! t9 a( ^1 N' R
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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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