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
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8 z5 W& Q- _5 a9 G2 E' Y% _
5 p: o7 b  [% M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 l! M& W8 S; D; ~1 U! T, q: A2 E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。$ f* Z) C: z2 c# }. ]! H# d
    2.Python主导,实用高效. X6 ]. e. q: X, d3 w- B$ c! b
    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
    6 ^+ P$ b5 ?* u3 m( C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9 r) m8 D: W( w6 o
【课程内容】
01.课程介绍(主题与大纲)
: H' X) E. C" n2 u/ _02.机器学习概述
/ w7 w1 T. B+ H+ o# h' `7 t03.使用Anaconda安装python环境
) k, }- U. K6 a8 F04.课程数据,代码,PPT(在参考资料界面)
7 h$ [- Q' H( w' O# y05.科学计算库Numpy
) \/ p" S9 d" P* X& a3 N2 H06.Numpy基础结构
3 f# m( X* \* b# @1 G5 V" X4 K07.Numpy矩阵基础! U9 A% {# I7 [2 G6 z" E3 c0 y9 h
08.Numpy常用函数
7 T$ ~& ^6 C' C7 ?/ p/ \5 u( C09.矩阵常用操作
( \3 b, p: v% I" b4 I10.不同复制操作对比3 D  j/ _9 ]- p
11.Pandas数据读取0 Z" M5 O0 e- e+ M
12.Pandas索引与计算
" l7 V+ h$ n2 H0 S' O7 c2 Z13.Pandas数据预处理实例
0 V3 a8 K9 n: [. w$ Z14.Pandas常用预处理方法/ v# ^* @* N$ r  f+ l. |4 I& p; O
15.Pandas自定义函数
  c# M/ ^( E1 X& C; I) E16.Series结构
: P, D8 T7 Q+ z, B, R7 F7 C% T/ `17.折线图绘制
! q+ A  n1 Y9 ]5 n2 O6 X; M18.子图操作
0 g  e! W7 r& a/ d2 Y7 ?; s/ k19.条形图与散点图
: F+ @$ J1 M; x; f/ Y; g20.柱形图与盒图" x( T& Z# p: F! V% q0 w2 t
21.细节设置
; Z5 w& k( d  Y* r$ m9 B' v5 `' e7 U22.Seaborn简介
- d5 ^: V* ]6 {$ d% `/ v23.整体布局风格设置
/ w2 V+ A; t) f" K* M. J; A7 H24.风格细节设置1 _: E( J( O7 s; }* k' K" Q9 e- U
25.调色板5 B" N! k  e# c+ b! V
26.调色板' w& ~! X; e: D
27.调色板颜色设置) ?, |$ t. h* i6 M
28.单变量分析绘图
) t+ N7 f7 ?+ l/ T: c2 p29.回归分析绘图9 p: w: w3 r9 g& G) p( X* M6 a
30.多变量分析绘图
5 @+ M) J; D" V2 ]31.分类属忄生绘图. r2 X% n4 U& g
32.Facetgrid使用方法5 h* O7 R9 a4 [" `- {+ e+ n
33.Facetgrid绘制多变量% V' T# e' H# V4 C; Q% A1 Z
34.热度图绘制+ ?2 S4 J! ^2 v+ M
35.回归算法综述
1 B4 H7 \+ c  R36.回归误差原理推导
5 ^3 y" @0 T) L0 Q37.回归算法如何得出最优解& ?( V: C5 Y" T0 W& _0 Z; d
38.基于公式推导完成简易线忄生回归
& \  |( N" O0 E5 {  Y39.逻辑回归与梯度下降$ M/ a$ {2 }* Q, O/ n5 q
40.使用梯度下降求解回归问题3 @3 ]" k  O- F& M: |# l- g
41.决策树算法综述
- x2 l* {$ K' m' Z( Z* F42.决策树熵原理
5 m) V6 ^7 {" B4 @43.决策树构造实例
- W7 f8 Q3 @# y1 U9 J9 e( B. V9 g44.信息增益原理3 a( x6 ^# [& N, V" A0 x  N& s
45.信息增益率的作用; p& ^, P! a+ ^3 `6 i3 W% {8 p
46.决策树剪枝策略
$ w3 i. v6 |4 h# d, U47.随机森林模型  y: ~: c  B1 w5 ^. o
48.决策树参数详解
' _% k7 U4 u) z5 g* }, N49.贝叶斯算法概述, u8 p% V" I0 y$ s
50.贝叶斯推导实例8 X: X7 ~3 q7 |( K/ k8 R9 n
51.贝叶斯拼写纠错实例
. ]5 c) \% E' x' X! D52.垃圾邮件过滤实例+ P( B; B1 G' r9 S
53.贝叶斯实现拼写检查器1 c" F  x6 p4 x
54.支持向量机要解决的问题
/ n$ B; l1 d% e+ m55.支持向量机目标函数
+ G3 f' h& [: }( h! a/ m. \56.支持向量机目标函数求解
6 @' W) b- C6 @6 O; o57.支持向量机求解实例+ v4 Z  |  ]( ~" Z. W, L
58.支持向量机软间隔问题, Y0 M6 n& |  o; A3 c% }
59.支持向量核变换% t5 S5 |" r- [% V+ X
60.s*O算法求解支持向量机
2 x" C3 q. G( h0 t: z, r61.初识神经网络
9 b6 D# i  j; R( C1 Z) e62.计算机视觉所面临的挑战
. q3 V/ m$ U' W  c8 R9 a% [63.K近邻尝试图像分类
- n. O% _  i+ t; I64.超参数的作用
7 w: G/ c2 A/ @; B' w65.线忄生分类原理
& s; }" C( H9 H$ Z/ H. a% _* W66.神经网络-损失函数, s5 r* M; g1 m, Z8 I$ i
67.神经网络-正则化惩罚项  n/ R/ r& z2 L1 f: B; Z
68.神经网络-softmax分类器
( Q7 M; Y/ A; u( B% H) _69.神经网络-最优化形象解读
! r. g* a2 ?% S70.神经网络-梯度下降细节问题
; t3 ~. S) S9 i; ~- \+ B  \) v71.神经网络-反向传播3 Y5 `$ ?6 s9 o( ~. Q; S6 x
72.神经网络架构
+ R+ M: V4 [+ V" x5 r, M3 W" |73.神经网络实例演示7 _& m! p" W, l) k1 ?5 k1 B0 r, F
74.神经网络过拟合解决方案8 {/ `6 F/ H' @  [
75.感受神经网络的强大
( d5 n: B% i  j) K  y4 `4 H3 @76.集成算法思想& ~- J8 j2 W4 @& u- W
77.xgboost基本原理
* N/ |5 x! D' O- Z, ]6 x78.xgboost目标函数推导! d9 b% h7 P( T. O% r7 |
79.xgboost求解实例
% E' K- M, i  C) Q, V80.xgboost安装  F$ F7 v! Q0 P3 F- O* {
81.xgboost实战演示
+ I- a9 l: `. H& R% H$ z; U82.Adaboost算法概述9 O) L' e, G( T3 |* ]" V: h" V% m! S% ]
83.自然语言处理与深度学习4 o0 g) Z0 C6 l$ [  V# D
84.语言模型
3 G' V* {5 f) \3 I; G/ ^85.-N-gram模型+ u3 D, `8 A8 Q' \, K
86.词向量0 c% K+ c- _$ ^, n7 Y7 R
87.神经网络模型
, e. e  |3 n8 B, P3 N88.Hierarchical.Softmax. m4 R0 H# u7 \; c. n) Z0 Q
89.CBOW模型实例
) o8 y3 L0 k$ ~, Q4 \) ^: ?90.CBOW求解目标; `* s& V2 V6 p# O  m% y3 e
91.梯度上升求解& G" Y, Y  j2 S& ?# B3 V
92.负采样模型, A5 W& Y/ r) X3 ^6 p/ D! ]
93.无监督聚类问题
. W' T& V$ }/ A; Y94.聚类结果与离群点分析
' Z3 L, _' l) X7 |2 t3 M* v1 X" w95.K-means聚类案例对NBA球员进行评估
6 ^/ I) U' `2 h+ ?96.使用Kmeans进行图像压缩. ]" Z( w7 M- i
97.K近邻算法原理
2 H4 v* {( D, B/ e& ]) ?4 p98.K近邻算法代码实现- N& x# v8 L$ C4 J
99.PCA基本原理
( t( L: F% ?4 y100.PCA实例
) u0 _1 g) I* s/ s- `! @101.SVD奇异值分解原理
$ w, ^! \) `" K8 j102.SVD推荐系统应用实例' K8 y  |" T, z8 d0 [7 Q6 C. Y
103.使用python库分析汽车油耗效率! C2 S! Q; w0 ]; U
104.使用scikit-learn库建立回归模型
  ]  j( n+ p' g/ n/ V$ |; F105.使用逻辑回归改进模型效果
' ]5 \! N& v6 w  I4 X# l106..模型效果衡量标准. N! B: {' V; c/ c: E; P, s4 ?
107.ROC指标与测试集的价值, s' Q+ l( d# }. O3 b; L
108.交叉验证
2 s( B' Q0 i1 P+ E; a9 p109.多类别问题1 m' k1 p7 L7 i+ f) _$ T$ A  r% i
110.Kobe.Bryan生涯数据读取与简介2 N# Z" F( F4 I1 ~
111.特征数据可视化展示- m* \3 d" _; A6 K( k
112.数据预处理. P/ R: ]! S' q  Q0 J8 |
113.使用Scikit-learn建立模型
" Z' Y. Y" W0 u$ U0 g& N  f114.船员数据分析2 A; K2 I1 g; P6 F
115.数据预处理
; y; v  Q% t, }# O1 J116.使用回归算法进行预测
2 H  P. S" K+ v* r117.使用随机森林改进模型
& R! a2 G* {# V8 b" A; ~5 E" [) `/ `118.随机森林特征重要忄生分析1 E  x6 `4 a' o# d
119.案例背景和目标% a+ y* y1 c  s9 g1 u0 |" t
120.样本不均衡解决方案4 O+ M/ G7 g  A. Y0 A
121.下采样策略
$ ^6 z/ Z# |3 N0 {2 N( s6 ]1 I122.交叉验证
; d7 b0 p" Y- l% V- d123.模型评估方法. o, K; R; G7 u8 z+ c0 ~. Z
124.正则化惩罚
! u/ r5 j2 z2 k: {+ S; J6 }" m125.逻辑回归模型* a7 S& Q4 m) Z( ?. f; Q7 {# F
126.混淆矩阵
+ z( M8 y" |  e4 c0 h127.逻辑回归阈值对结果的影响
5 l3 C# W' M4 Y3 R$ F7 B5 m128.s*OTE样本生成策略  s. {0 F9 [' p( a
129.文本分析与关键词提取, w+ ]7 M# N: R/ O
130.相似度计算
* x7 P* L' v, e! ?1 |& ?131.新闻数据与任务简介
$ {" w- z- N0 T, }132.TF-IDF关键词提取
$ n5 L; R' {* s% l7 |3 r133.LDA建模* |1 ^* R# u0 s  `$ g9 S: O+ D( g
134.基于贝叶斯算法进行新闻分类
+ \+ ~  x/ E) n" h7 ^5 `0 H135.章节简介* m9 }/ e/ l# _3 H2 T
136.Pandas生成时间序列
& v6 J& p$ B/ z137.Pandas数据重采样
1 b: ^+ c8 {/ H9 u' Z/ P138.Pandas滑动窗口& n: o- o, I* b
139.数据平稳忄生与差分法' Z/ R$ j( J0 G& f( e; H+ P
140.ARIMA模型/ j& x0 g7 D* z+ e$ ]5 J3 F
141.相关函数评估方法9 k" `* J0 m- @  Y
142.建立ARIMA模型: m/ k( N7 S; l5 I4 Z2 v3 |0 z/ @7 L
143.参数选择5 x3 P' E0 i; i3 m+ ], s7 a
144.股票预测案例/ ^# l: W4 F1 o- ~; p& P
145.使用tsfresh库进行分类任务
4 f& n1 s4 F& Z6 s. l+ o% [146.维基百科词条EDA, n; E7 W+ g3 I) q& @
147.使用Gensim库构造词向量$ B* I" r& J- O2 i8 @9 G% m' R4 ~
148.维基百科中文数据处理
( x* z* K$ b, S3 R149.Gensim构造word2vec模型" r/ t+ @$ P& |, l) _; P
150.测试模型相似度结果
+ D' z: F2 i8 [9 J6 V151.数据清洗过滤无用特征# H8 ^0 I1 |4 o1 S' w
152.数据预处理
. s$ g  r; `% M153.获得最大利润的条件与做法( v' ~+ N- ?. {6 s2 e/ w
154.预测结果并解决样本不均衡问题/ R6 {' H, R6 K  N# E# H
155.数据背景介绍
( t5 m& P1 r$ A: n156.数据预处理6 P4 o0 N2 G" g- B7 n4 ]
157.尝试多种分类器效果6 a  `: y  D' S4 g; v/ J1 {( z$ D
158.结果衡量指标的意义5 q- ^& T2 E( T  D' }8 N" R3 h
159.应用阈值得出结果
; a$ ]% S6 N; p2 j6 I  L160.内容简介
1 m# w9 b* J/ o6 g- P% d161.数据背景介绍
1 z' u' G* x7 F8 d5 s  d0 j* U162.数据读取与预处理
4 x" H/ Z7 u, H* _163.数据切分模块
; i( U4 g4 Q/ t6 c164.缺失值可视化分析
( F$ w) O0 L' I$ m9 B1 P165.特征可视化展示" v: @4 G/ Q" B- x0 K# N& Z
166.多特征之间关系分析
7 c& a" k( f& R8 L  r167.报表可视化分析) W$ \; H" K0 H* l1 Q8 Y
168.红牌和肤色的关系9 M: S" _- R0 y! j
169.数据背景简介9 C( \( ~! G' o; `2 s
170.数据切片分析# m! G1 s& p+ H% |+ y
171.单变量分析' S: k7 I) ^# G# Z
172.峰度与偏度
# I2 Y( g) [# V( T173.数据对数变换
; s" C  I* E% e, L- q5 G174.数据分析维度& L2 j; f0 p6 w! I6 T4 I
175.变量关系可视化展示
1 n' x$ m& d: u+ ?176.建立特征工程
$ z% O9 x, w7 L' L177.特征数据预处理; F4 H1 Z/ S9 g) A+ j2 i% t) ]
178.应用聚类算法得出异常IP点

* W6 U( E  D; A% ^$ k* }, N% D  N! R& z
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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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