人工智能:(Artificial Intelligence)属于计算机科学的一个分支
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[机器学习] 基于案例详解Python数据分析与机器学习

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admin 发表于 2020-12-21 16:11:20
27140 102
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( ^/ w% O% g' f! O5 m7 x6 I3 l, {
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0 O. W7 x6 X! J! W0 q
    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。" G4 t* E7 X6 w& E! s
    2.Python主导,实用高效# |5 [, m3 j( n* g
    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
    0 o. B# b/ m) x. @$ ^& l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
    & o  q: U3 C% s1 a2 [9 {! n5 d2 e
【课程内容】
01.课程介绍(主题与大纲)1 o! ~1 {* `+ I/ s# t2 f* |) j
02.机器学习概述7 @4 e( }+ n* ~
03.使用Anaconda安装python环境1 [! P* O- T' Z8 |: j
04.课程数据,代码,PPT(在参考资料界面)9 \4 u( y! x3 j8 a- X! Q
05.科学计算库Numpy
0 j7 [3 g: V9 w5 [% P$ l06.Numpy基础结构
# b, {( L/ G; G07.Numpy矩阵基础
( w2 R4 a% G! O08.Numpy常用函数9 k) ~3 \4 P) s3 p
09.矩阵常用操作
/ j0 J# I( [; Z: r: Q, |) P10.不同复制操作对比
; D1 I0 I' [+ ^1 J- S) V11.Pandas数据读取; I& N- e2 P! J- W9 @9 V
12.Pandas索引与计算
) o; n& I( @& a, x2 ^( j# F13.Pandas数据预处理实例5 V4 A9 T5 C* M9 G3 O6 I) _) |- B
14.Pandas常用预处理方法' Z# C7 c. d. D1 w! b
15.Pandas自定义函数% U! w. ]' \' X
16.Series结构
! ^2 h0 d! }: m' \1 h7 y; G  ~17.折线图绘制* J3 H; h; w( Q# h
18.子图操作, W" x' K- N) q3 r8 h
19.条形图与散点图
) ?" X+ k) p' n# C20.柱形图与盒图
: B7 u: c, q! d$ ?( n5 Q21.细节设置
4 I0 Y3 M5 v6 v+ \, R22.Seaborn简介
/ [/ Z* j+ g/ A% _+ D23.整体布局风格设置
* c; Y% y) Z3 c( \" r24.风格细节设置
. R' Z+ z. U* l) G1 D/ K" K0 F25.调色板) d6 h6 F5 Q" A, R
26.调色板3 d4 k% ^# a- o9 g2 H& N) u; b' _
27.调色板颜色设置
- \5 W1 `  E% Y: G, ~28.单变量分析绘图
2 l3 L" C3 v7 |; B( c29.回归分析绘图5 N. ]# x9 L& l6 y5 h
30.多变量分析绘图& U5 O* E9 A$ S3 p0 G/ k0 y
31.分类属忄生绘图
' f* W) _0 Z8 }8 M; N+ `32.Facetgrid使用方法/ W% H4 u1 k: Z/ k6 L
33.Facetgrid绘制多变量
4 `0 V, _5 ^8 R6 t' y34.热度图绘制, e; }& y1 @* w* y
35.回归算法综述& S0 R6 C$ k3 Z( \7 y  \
36.回归误差原理推导
7 Z9 e( j  `0 K; o& t37.回归算法如何得出最优解; z+ X2 m8 @, w6 g; D5 c) a
38.基于公式推导完成简易线忄生回归
: H6 w# ~' V- u7 y* x39.逻辑回归与梯度下降
# N: p" Z+ T& k40.使用梯度下降求解回归问题
' w2 U9 r0 }, w  z' m2 w41.决策树算法综述
5 `7 P, c% O' F* u1 O2 x: G42.决策树熵原理
% ^* E( T7 ?) u: {43.决策树构造实例
" {0 a2 {" Y  {44.信息增益原理! ]  a& K& c/ ^# c* s. h
45.信息增益率的作用+ ~& l2 S, t2 D! g5 ]& {
46.决策树剪枝策略
3 }. f3 _" Z1 r3 H- ^% h47.随机森林模型! H5 Z9 X9 ?5 q# x( s2 n
48.决策树参数详解* n2 t' ~: ^1 {4 J9 P
49.贝叶斯算法概述
* B* j, j4 Y/ W50.贝叶斯推导实例2 r5 Z2 e/ o  s% ?
51.贝叶斯拼写纠错实例0 |3 b6 U" o8 j! @$ {, g
52.垃圾邮件过滤实例
0 {( ~' E( `/ u2 @3 b! ~4 ?53.贝叶斯实现拼写检查器
2 o; n' Y' a9 X* N5 M, @5 j9 V- Y54.支持向量机要解决的问题& [( o3 e& r9 ]6 g6 f
55.支持向量机目标函数
/ d5 i4 ~9 s- E! O3 l. R56.支持向量机目标函数求解
0 B" g, _# L- ~% h7 @, V57.支持向量机求解实例
- X# E/ [5 F8 O* x6 n58.支持向量机软间隔问题/ `$ J5 g( b1 S7 t; x
59.支持向量核变换
( q0 [7 Z5 G" a/ m# X60.s*O算法求解支持向量机
! X9 q( M, [5 m% N61.初识神经网络
% v6 j! y. U3 G62.计算机视觉所面临的挑战
7 Q& K" W2 T0 d- S$ x63.K近邻尝试图像分类- W1 z. O0 G/ b% z( X! ?5 W; t; ?! j
64.超参数的作用1 w* i; K( z7 s* B8 g$ E$ b
65.线忄生分类原理5 I$ B8 I( _0 f8 n' H; ]
66.神经网络-损失函数; c- a8 _; i% o% {* d; z
67.神经网络-正则化惩罚项
; P" r8 R0 n+ r68.神经网络-softmax分类器4 I& A5 M. C" Q* J. T4 V5 s
69.神经网络-最优化形象解读0 T0 j( J7 D' E; I
70.神经网络-梯度下降细节问题+ C5 O- T. \+ |' F' `; |% o# J
71.神经网络-反向传播: o, `1 C8 [$ d3 H' i
72.神经网络架构: p: C$ }2 ]2 {5 H
73.神经网络实例演示# B7 X. j3 |3 @& F  v
74.神经网络过拟合解决方案
2 X4 q6 h; X3 T& v. G75.感受神经网络的强大; z' a( z. }4 |/ R, W
76.集成算法思想
1 a1 _1 @3 g9 N' Z  d77.xgboost基本原理
, Y" n% q9 I7 }78.xgboost目标函数推导
' N) [9 A+ Q6 w0 I. T7 w) Z79.xgboost求解实例/ T7 j) a9 d8 c8 d) D4 ?. j: m/ J  ^5 F
80.xgboost安装5 l1 Q# }& G0 n
81.xgboost实战演示8 q$ R/ b2 N4 ^1 j4 J
82.Adaboost算法概述
' X6 D6 b& X6 g+ B3 _& V, \83.自然语言处理与深度学习& f% \5 @4 ~9 W8 [
84.语言模型
+ t4 }4 x, |8 d, d5 o9 V; P85.-N-gram模型/ b7 F$ X2 g0 s
86.词向量. |4 M9 j' v, m' s# q
87.神经网络模型8 v. R- e; }- ~3 O; D7 ]
88.Hierarchical.Softmax
7 r  W' o. N7 n0 Y7 ]89.CBOW模型实例0 I; D5 |6 O7 i0 @
90.CBOW求解目标. Y- [7 H  [* `+ l+ l! U8 }
91.梯度上升求解
% M, q7 n% P# Q1 ?4 [92.负采样模型2 M. C" \3 k7 e9 T9 G8 t, U/ s2 `$ E! q
93.无监督聚类问题
2 L$ Q* J' Z7 J- W8 K94.聚类结果与离群点分析+ b. ]9 t- {+ V  `5 Y1 R
95.K-means聚类案例对NBA球员进行评估
+ D! l6 e3 ^4 z0 A) @* v: g96.使用Kmeans进行图像压缩
* J0 h, \& ?$ ~2 L+ y* Z/ I! U' R97.K近邻算法原理
% y+ o9 l: a+ C0 V' y98.K近邻算法代码实现
0 X$ t- x8 G' r5 k* ^99.PCA基本原理
7 }3 z+ ^3 o, W! {4 I1 e100.PCA实例
+ U; G' Y$ C1 P101.SVD奇异值分解原理2 ]1 S# ^. K& o: r4 c) z  G
102.SVD推荐系统应用实例' \- l3 N$ h6 G8 _
103.使用python库分析汽车油耗效率* u/ @/ g3 _* b" j# \
104.使用scikit-learn库建立回归模型  W9 Q8 m2 Y( W1 e
105.使用逻辑回归改进模型效果
  K% O4 x4 g" M4 m" R4 B' F106..模型效果衡量标准6 K4 ^% ^! `1 i$ ?1 @- I
107.ROC指标与测试集的价值: d6 N$ N+ z6 e. Q8 i4 s
108.交叉验证, n2 }' f0 T% P, S$ t/ o: N
109.多类别问题
* i7 b. ^* f4 T+ k+ {3 o110.Kobe.Bryan生涯数据读取与简介/ e, {) e6 E0 K3 `* V6 j6 q1 ]
111.特征数据可视化展示
% W; t# \4 P0 R& |: \/ y# D112.数据预处理
3 [8 m* m! L3 l# ^% I( r113.使用Scikit-learn建立模型
. a, N( P, G8 B2 _114.船员数据分析7 F6 f. g8 T4 N9 y4 Z9 f
115.数据预处理
' ~! X5 t6 m+ X' U9 J1 R# {116.使用回归算法进行预测0 U: v; L9 {  o  \
117.使用随机森林改进模型" V: `$ s3 n" `- J. W
118.随机森林特征重要忄生分析
# @/ h7 c% K+ W( v: ^, m+ E+ f4 P119.案例背景和目标
( P, h3 Q& ?* ^6 R120.样本不均衡解决方案  ~8 r5 ~! Y; @! b) T
121.下采样策略. _8 u) d. f. ]
122.交叉验证9 o0 o+ e( j5 M1 L4 k
123.模型评估方法
% E. ?5 F+ y. P3 a  W8 h( l9 E  z124.正则化惩罚2 l4 O4 y# w. j0 Y
125.逻辑回归模型1 u$ ]( m- g7 O, n4 q6 G
126.混淆矩阵
  V  Q% \4 ~2 U) o) O127.逻辑回归阈值对结果的影响7 W4 u- F* m/ f/ }( g
128.s*OTE样本生成策略
9 {  H' i- _$ f3 k129.文本分析与关键词提取
+ P0 ~" K0 ^# ?  g' a' |( H130.相似度计算8 z" ?) A( \4 K7 S! F" c
131.新闻数据与任务简介
- r1 k) W% M: n# k3 c132.TF-IDF关键词提取( e4 {; B# A2 T% p( k8 e2 i; ]
133.LDA建模4 A) l1 j4 a) w
134.基于贝叶斯算法进行新闻分类9 B5 E4 p8 |# Y) u
135.章节简介
* z% f+ ?" A6 D7 _6 f) A( |136.Pandas生成时间序列
0 ^  M. C7 s3 ~$ {5 v137.Pandas数据重采样/ A' o6 D: y$ N( D
138.Pandas滑动窗口
4 k: x. `: k3 M; p9 z139.数据平稳忄生与差分法: J. k  d* t' t; E$ P
140.ARIMA模型
. F, S0 F6 s/ a7 n# q' m141.相关函数评估方法
0 G5 o  w% f- P6 T2 [142.建立ARIMA模型6 O0 k- U2 u5 U' B
143.参数选择
& J; ?; C: L; p2 q144.股票预测案例
& W' u- b  W2 V9 ~, V! c. ~145.使用tsfresh库进行分类任务; A/ g. j8 }7 i- L& _, x
146.维基百科词条EDA+ Y% e  z6 `# Z. D  p8 j! r
147.使用Gensim库构造词向量
3 K! q) h5 V) G1 L! D3 v- c8 M, S148.维基百科中文数据处理$ d0 y) c) p; y3 {5 }$ b
149.Gensim构造word2vec模型1 |5 U6 a& e% ^, f
150.测试模型相似度结果! [' a& e5 E6 s: o: y% f
151.数据清洗过滤无用特征, }# s( H0 o0 r$ ]' x
152.数据预处理
% |1 I0 u! d  k+ S0 e# @153.获得最大利润的条件与做法
  j3 J& @$ ^, B7 \/ U# J154.预测结果并解决样本不均衡问题, N: I$ \' w" |: p
155.数据背景介绍
7 E5 v% C" i8 r156.数据预处理) L( S* Z4 Z; a+ `
157.尝试多种分类器效果0 i7 a7 p% A" w$ f& S# S
158.结果衡量指标的意义
- r2 ^1 N3 O  ~) Y159.应用阈值得出结果
6 s3 N6 n) I2 p4 o$ w8 N160.内容简介
" m! @4 l1 r; o161.数据背景介绍2 w# Z+ k" G( N' L; b
162.数据读取与预处理5 H0 U" L2 k& V, D
163.数据切分模块
7 E- o, Z  w2 a4 K0 Q, |# A164.缺失值可视化分析3 U8 m4 }8 m7 d1 M4 H, J; A( n
165.特征可视化展示: R  }/ G; q9 h* z% m
166.多特征之间关系分析
' u: T# Z8 A' o167.报表可视化分析
& \% D+ K  c1 z/ E# \9 n4 n168.红牌和肤色的关系
  z9 A" @; K7 F+ y: |169.数据背景简介
4 T- e4 a: p+ a" D! f' ^0 _6 n* v170.数据切片分析5 ~" b( N$ k6 @: k2 m% x
171.单变量分析! n- _0 R: c: I* D8 B1 y% F% d/ e3 ^& q
172.峰度与偏度: F; A" T" u( M) [/ \# p& C) K5 R( P' E
173.数据对数变换
6 R& i4 U" g" O5 t- F9 a5 T2 ?1 ~174.数据分析维度; Q0 v  P, X/ S" f2 G8 u
175.变量关系可视化展示
# o% n' L1 ^+ |2 K* Z0 t176.建立特征工程- D& ?) D6 O, ?4 u
177.特征数据预处理
3 n! O: J0 h5 p) R, Y178.应用聚类算法得出异常IP点

9 m5 K, i$ z) |% e, Q; @
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agao2012 发表于 2020-12-27 02:02:30
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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xrj784520 发表于 2020-12-27 03:12:57 来自手机
IT直通车更新教程就是快
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hj920808 发表于 2020-12-27 16:43:58
祝IT直通车越办越好
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一起学呀 发表于 2020-12-28 18:00:44 来自手机
教程不错很清晰,来下载新课程学习了
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tt16888 发表于 2020-12-30 21:26:36
学习了不少知识,感谢楼主!
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kukubaba 发表于 2021-1-1 08:54:48
谢谢分享,注册对了!
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zhouqq126 发表于 2021-1-1 11:25:53
不错 又更新教程了
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heroyes 发表于 2021-1-1 20:34:48 来自手机
祝IT直通车越办越好
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wanghui0380 发表于 2021-1-1 20:37:18
不错 又更新教程了
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