$ _( R8 }& I5 P$ T
9 n; M2 L5 ?! f: t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： - 通俗易懂，快速入门( F) `4 c# {$ t+ I5 s& d6 p
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。
1 y4 |4 [ L# \2.Python主导，实用高效3 E" P' O. I" Y, o6 R
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。 - 案例为师，实战护航
% {! }% x$ A/ _ } S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。 - 持续更新，一劳永逸. w |- y9 e% O6 N$ f/ C, b7 h
【课程内容】 01.课程介绍（主题与大纲）
4 o4 _3 N: k2 i& n$ W02.机器学习概述
7 [5 {) q B0 f3 U03.使用Anaconda安装python环境3 M# s" j$ `* r8 R# x
04.课程数据，代码，PPT（在参考资料界面）! {/ J6 z7 \7 P3 x, Q4 m
05.科学计算库Numpy% t( D; R- f( e9 O
06.Numpy基础结构
3 q9 Q9 \% c; W07.Numpy矩阵基础7 \: d! l. ~; {/ \+ o8 N$ O
08.Numpy常用函数2 S: }& z1 w& C+ e* J
09.矩阵常用操作
0 I/ c; h$ D* t& h7 F6 D10.不同复制操作对比( v3 N6 L# b; E" Y6 i" }9 Y
11.Pandas数据读取- y r1 Y5 w: z4 D
12.Pandas索引与计算
r! w1 Q5 E8 B+ |: S13.Pandas数据预处理实例9 q# F5 I& v0 v7 F6 r- S. ?( g
14.Pandas常用预处理方法
, n+ s {* T/ P8 M3 \. P" d15.Pandas自定义函数% P3 b. B, S+ k$ a# m+ T
16.Series结构: G, v. V: o7 ?) {+ M8 U F
17.折线图绘制; K0 C o4 F5 L- F9 m- n
18.子图操作
( y5 Q, h# i6 U1 n4 C8 B" s19.条形图与散点图) }8 G: m3 r* W; V
20.柱形图与盒图( F& K) h% [( ?6 t& R+ ^3 j; q
21.细节设置9 o) V# }! \% c _+ G
22.Seaborn简介7 l7 C X/ V! x6 e/ Y* [
23.整体布局风格设置
& Q4 u8 e: R3 O7 T2 R8 T24.风格细节设置
f, ~) W8 g1 z: o% b8 Q25.调色板
& \9 U& Q% s3 F26.调色板# N& e, f) g+ L, p# Z% T
27.调色板颜色设置
. w" y7 c2 m5 I/ i28.单变量分析绘图
0 A8 l) t8 B, G2 A s29.回归分析绘图9 `' ^# O; R+ W+ _& L+ x
30.多变量分析绘图
' y2 I7 N7 N0 r8 Y5 S31.分类属忄生绘图4 N" V7 V4 j( g# v% {0 Z
32.Facetgrid使用方法+ e9 L! T) [2 h
33.Facetgrid绘制多变量
# P" p3 L; u5 K& i/ N& L2 s D4 y6 H34.热度图绘制
" X% Y, |( M" E$ H4 Q: b% D35.回归算法综述. l+ ?" d i+ f- N
36.回归误差原理推导
3 L! J3 _9 g* j9 Y8 U$ K+ s37.回归算法如何得出最优解& u2 Z& Z2 O- D4 J! Y8 E% j
38.基于公式推导完成简易线忄生回归5 T, u9 f! r6 P5 X
39.逻辑回归与梯度下降
1 F$ N! D# ?9 A$ a40.使用梯度下降求解回归问题
$ v: ]3 t+ H8 f) M41.决策树算法综述8 m) {8 w: \; {4 V
42.决策树熵原理
: Y% ~6 D" q% A43.决策树构造实例/ k3 S. D* F6 z! G( z. q1 r9 n; R V
44.信息增益原理/ h2 d* A r) Y# x1 f, ]
45.信息增益率的作用
; y9 j' Q6 _# k5 C( K, P4 ]+ V46.决策树剪枝策略
+ c! _6 N$ x ]/ i47.随机森林模型
: N* b9 `0 u+ F+ j T/ P" |7 f2 p48.决策树参数详解
8 `7 z$ c! K. E7 e, }49.贝叶斯算法概述& ?. T& S) O8 [7 y
50.贝叶斯推导实例6 ^; u5 V0 s1 O2 t
51.贝叶斯拼写纠错实例
* P9 x0 m% ^3 q$ @9 G52.垃圾邮件过滤实例
# j; L0 _. v! O53.贝叶斯实现拼写检查器- a8 X; s$ j3 @* i: f D- ?: V
54.支持向量机要解决的问题
$ w- u5 q' P) g1 o55.支持向量机目标函数
* U8 }. Z2 ~( ~- ~/ C; e56.支持向量机目标函数求解' B! M' p- h3 m0 p; N& I
57.支持向量机求解实例; N: D/ l; F; w2 R6 g2 h
58.支持向量机软间隔问题- Q, Y0 V4 s3 v
59.支持向量核变换& \ g, x. X2 c& S
60.s*O算法求解支持向量机
, Y$ ~$ |, i" Y61.初识神经网络; _, E) C$ u# x, l' u. Y; m
62.计算机视觉所面临的挑战# J7 S9 ~2 p! l' a8 {
63.K近邻尝试图像分类 n9 O% ]+ r& `
64.超参数的作用) Y$ y! l9 |8 {0 i$ V
65.线忄生分类原理# T3 I; x, o0 V7 S6 O
66.神经网络-损失函数
. D: ~4 [: Q3 y/ l9 E67.神经网络-正则化惩罚项
: L( ?4 k4 l. T! M! ]+ N) e- p+ F68.神经网络-softmax分类器- \8 Z) ^' G1 K0 h: \
69.神经网络-最优化形象解读
* u) B; O# d, K9 Z, L9 R+ i0 }$ N70.神经网络-梯度下降细节问题 y6 }9 W2 J, M" B9 D$ F( u
71.神经网络-反向传播% u& }$ h, f) E( w
72.神经网络架构3 b% C' Q: s3 O D! Z/ G# l
73.神经网络实例演示9 n2 d( a! R$ t, _6 x
74.神经网络过拟合解决方案; y4 r9 l: L4 [
75.感受神经网络的强大
9 k' T& t+ T+ _2 t g, }76.集成算法思想9 Q0 c0 \2 I0 ]8 c& }9 `) K
77.xgboost基本原理* I! K! {" s* G
78.xgboost目标函数推导8 X, g% r" P$ l6 g: k# L! K
79.xgboost求解实例6 N K& ?/ m3 K, C( g
80.xgboost安装2 [: Q6 m1 a' m# R
81.xgboost实战演示
( z+ o9 Z$ O* H6 ?82.Adaboost算法概述
4 C0 w! P( }8 }83.自然语言处理与深度学习
2 b4 Q) J' n" w: x84.语言模型
% a, }; l0 O9 b; O% T85.-N-gram模型: [4 m) P* w H( u' p
86.词向量
0 W% g& k$ \3 G; K; T87.神经网络模型
4 k5 c8 E, P. c* {6 F% a" Z1 `3 y% N88.Hierarchical.Softmax
* c. z0 I P5 k; U89.CBOW模型实例
. U9 P+ Y4 v0 N2 W& k+ J90.CBOW求解目标
* r4 T8 L& m7 k5 a5 x/ \1 ?91.梯度上升求解
3 ]& b7 c4 [- p3 V* @* {" @, s92.负采样模型* W f8 u; s/ v/ f4 ~$ a. y
93.无监督聚类问题* l- U, b% ]3 k
94.聚类结果与离群点分析; n* X3 `9 v: o
95.K-means聚类案例对NBA球员进行评估
1 F6 E# C: J6 d0 D; G) Z96.使用Kmeans进行图像压缩, \7 h1 U* U8 s+ L
97.K近邻算法原理6 n, F) {" B/ H* D X, O
98.K近邻算法代码实现
; f3 |' C( W/ g: B; R1 r+ x; U99.PCA基本原理) g7 ^, Q- Q8 ^; f/ m
100.PCA实例
3 g8 [) |* U9 M0 P; E101.SVD奇异值分解原理
. p+ K! C; q/ l7 k& X q8 G& q102.SVD推荐系统应用实例" `5 `. v$ c9 E$ x1 b2 g+ f
103.使用python库分析汽车油耗效率
! |8 _7 Q9 N( z% m5 u; S104.使用scikit-learn库建立回归模型9 Y& Y* f- Q' f4 e, ?. V) F
105.使用逻辑回归改进模型效果$ l: c# b" w; W6 Z6 {* N
106..模型效果衡量标准3 Y" L2 }% d9 P6 n. R9 S7 R( o o
107.ROC指标与测试集的价值
; w7 ]8 ~$ J2 P! s ~, q4 F# `108.交叉验证
/ y% {/ p* [# I* H# ~/ Y c109.多类别问题* d N7 O6 ^ @ q8 ?
110.Kobe.Bryan生涯数据读取与简介
6 `& g4 U6 T& I/ \# K* n$ W111.特征数据可视化展示! Z Y6 v5 R0 a$ p( Y
112.数据预处理
# H5 A+ @2 E3 @- ?& O113.使用Scikit-learn建立模型
, @+ o& ?% g G: u2 j% T) K8 b114.船员数据分析5 |0 V# _& h N
115.数据预处理
2 q I7 d/ f E+ D3 x116.使用回归算法进行预测; P9 [# C0 x- c
117.使用随机森林改进模型9 h, C) y5 L* p+ s. Q
118.随机森林特征重要忄生分析, a/ ]. ?) q& H& p$ I O1 ?# D
119.案例背景和目标
% k$ y J' p' m1 e6 h' N120.样本不均衡解决方案
4 x$ A& c/ t) k121.下采样策略
3 x/ T @! [$ Z8 q5 x: R3 K122.交叉验证. I+ O% e0 m, j. Y
123.模型评估方法! f/ D2 e9 t: w) A6 l1 Q
124.正则化惩罚
7 D9 q7 `# }3 m+ @9 `125.逻辑回归模型
6 D% P# J* R- F' Q1 ~126.混淆矩阵
7 R: y/ j8 h( b# m3 f0 E127.逻辑回归阈值对结果的影响$ j5 l# O. `5 ?9 x5 m0 S8 ~ c
128.s*OTE样本生成策略
" M) \& X$ U5 u( u129.文本分析与关键词提取6 z' V. Q u" c$ \$ k( q4 n
130.相似度计算
, |* y( z' O3 j5 H- d131.新闻数据与任务简介
7 @# D) f7 M3 Y% {132.TF-IDF关键词提取% ]6 A$ l+ p. ^$ L
133.LDA建模
5 u/ J6 i4 h& a p3 o# T2 w1 R134.基于贝叶斯算法进行新闻分类
1 q! }9 W7 z& I) N" T' F* I9 O9 O* s135.章节简介/ h# H1 @+ V* y6 i7 M' q6 M
136.Pandas生成时间序列( R# f) w% F1 a
137.Pandas数据重采样
$ a/ t# C- ]2 p w. v. r138.Pandas滑动窗口. ]" z' u- v/ w& J+ [3 g* I2 H
139.数据平稳忄生与差分法 N- C* g- Y# S
140.ARIMA模型
- a: K7 z! r' W) w) n141.相关函数评估方法
1 U( N, q1 ]% X! y142.建立ARIMA模型/ {" T$ f; U U5 `
143.参数选择
3 k! A) `) X5 o& {/ L! R144.股票预测案例
+ E- Y* n1 i3 m3 Q145.使用tsfresh库进行分类任务
, [0 X0 i7 k# k; O146.维基百科词条EDA. A8 X4 ?, ^$ e
147.使用Gensim库构造词向量
+ P5 y+ R* d, P% I' O1 k. b0 c148.维基百科中文数据处理) V3 H" g( q D3 q; }- I9 D1 B
149.Gensim构造word2vec模型5 L# y$ y6 @! m+ `( Q* x2 S
150.测试模型相似度结果
) ^$ n& N& R# J. b3 e) u151.数据清洗过滤无用特征
- P* g2 J! d( v& V1 q; K152.数据预处理' P" ~7 n6 F- a! v1 E
153.获得最大利润的条件与做法
& k8 M" }2 W+ D5 I3 m154.预测结果并解决样本不均衡问题' a) T5 J+ `7 w
155.数据背景介绍( p+ j; p6 r D% I% `
156.数据预处理
! H5 e) t! U. v% M& e2 v157.尝试多种分类器效果- \9 W0 `$ ~( ?( x
158.结果衡量指标的意义
0 ?4 K( t) Q/ m( q8 B- F159.应用阈值得出结果
: a! U, l/ F7 Z1 `8 g4 {$ r8 k/ }. k* o160.内容简介
/ `" S$ E7 a# O% a$ e0 }161.数据背景介绍
( o3 x6 P) e- }1 Y* K162.数据读取与预处理
/ u/ P0 o# f1 b8 v: R/ F* M163.数据切分模块$ }$ F: L# S5 b# J5 A. E
164.缺失值可视化分析/ y: }7 K( L' Q
165.特征可视化展示
+ F# ]8 I& U4 q S166.多特征之间关系分析. l2 n/ [) d, B U1 N9 d" J6 I
167.报表可视化分析
' [' f8 s9 d# S2 z: B3 E168.红牌和肤色的关系2 ~$ O# B+ H0 ?) J( U5 b" W/ a
169.数据背景简介- P; G X# P4 I1 ~' n+ y [
170.数据切片分析3 A' I9 b/ s6 ^9 K: p
171.单变量分析' B8 T, d Y, V C2 `
172.峰度与偏度3 `6 _$ }" t q$ {
173.数据对数变换
: r8 E, Q' @3 w174.数据分析维度
' P# w3 [- t# o9 A# w175.变量关系可视化展示 |+ T. C$ M: J, B
176.建立特征工程: @% C) h0 a4 A$ F& g+ J
177.特征数据预处理
) Z8 Y( z, |6 B Z2 j178.应用聚类算法得出异常IP点
, g% J8 z+ ?% H/ d# `- [. `下载地址 游客,该资源需要支付 10金币 才能下载，本站VIP会员全站免费 支付
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