python数据分析与机器学习实战

『课程目录』:
├─01人工智能入门指南(有基础的同学请略过
│      课时1课程介绍(主题与大纲
│      课时2AI时代首选Python
│      课时3Python我该怎么学
│      课时4人工智能的核心-机器学习
│      课时5机器学习怎么学?
│      课时6算法推导与案例
├─02Python科学计算库-Numpy
│      课时07使用Anaconda安装python环境(Python新手先看这个)
│      课时08课程数据,代码,PPT.txt
│      课时09科学计算库Numpy
│      课时10Numpy基础结构
│      课时11Numpy矩阵基础
│      课时12Numpy常用函数
│      课时13矩阵常用操作
│      课时14不同复制操作对比
├─03python数据分析处理库-Pandas
│      课时15Pandas数据读取
│      课时16Pandas索引与计算
│      课时17Pandas数据预处理实例
│      课时18Pandas常用预处理方法
│      课时19Pandas自定义函数
│      课时20Series结构
│      
├─04Python数据可视化库-Matplotlib
│      课时21折线图绘制
│      课时22子图操作
│      课时23条形图与散点图
│      课时24柱形图与盒图
│      课时25细节设置
├─05Python可视化库Seaborn
│      课时26Seaborn简
│      课时27整体布局风格设置
│      课时28风格细节设置
│      课时29调色板
│      课时30调色板颜色设置
│      课时31单变量分析绘图
│      课时32回归分析绘图
│      课时33多变量分析绘图
│      课时34分类属性绘图
│      课时35Facetgrid使用方法
│      课时36Facetgrid绘制多变量
│      课时37热度图绘制
├─06线性回归算法原理推导
│      课时38线性回归算法概述
│      课时39误差项分析
│      课时40似然函数求解
│      课时41目标函数推导
│      课时42线性回归求解
│      
├─07梯度下降策略
│      课时43梯度下降原理
│      课时44梯度下降方法对比
│      课时45学习率对结果的影响
├─08逻辑回归算法
│      课时46逻辑回归算法原理推导
│      课时47逻辑回归求解
├─09案例实战:Python实现逻辑回归与梯度下降策略
│      课时48Python实现逻辑回归任务概述
│      课时49完成梯度下降模块
│      课时50停止策略与梯度下降案例
│      课时51实验对比效果
├─10项目实战-交易数据异常检测
│      课时52案例背景和目标
│      课时53样本不均衡解决方案
│      课时54下采样策略
│      课时55交叉验证
│      课时56模型评估方法
│      课时57正则化惩罚
│      课时58逻辑回归模型
│      课时59混淆矩阵
│      课时60逻辑回归阈值对结果的影响
│      课时61SMOTE样本生成策略
├─11决策树算法
│      课时62决策树原理概述
│      课时63衡量标准-熵
│      课时64决策树构造实例
│      课时65信息增益率
│      课时66决策树剪枝策略
├─12案例实战:使用sklearn构造决策树模型
│      课时67决策树复习
│      课时68决策树涉及参数
│      课时69树可视化与sklearn库简介
│      课时70sklearn参数选择
├─13集成算法与随机森林
│      课时71集成算法-随机森林
│      课时72特征重要性衡量
│      课时73提升模型
│      课时74堆叠模型
├─14案例实战:泰坦尼克获救预测
│      课时75船员数据分析
│      课时76数据预处理
│      课时77使用回归算法进行预测
│      课时78使用随机森林改进模型
│      课时79随机森林特征重要性分析
│      
├─15贝叶斯算法
│      课时80贝叶斯算法概述
│      课时81贝叶斯推导实例
│      课时82贝叶斯拼写纠错实例
│      课时83垃圾邮件过滤实例
│      课时84贝叶斯实现拼写检查器
├─16Python文本数据分析:新闻分类任务
│      课时85文本分析与关键词提取
│      课时86相似度计算
│      课时87新闻数据与任务简介
│      课时88TF-IDF关键词提取
│      课时89LDA建模
│      课时90基于贝叶斯算法进行新闻分类
│      
├─17支持向量机 
│      课时91支持向量机要解决的问题
│      课时92距离与数据的定义
│      课时93目标函数
│      课时94目标函数求解
│      课时95SVM求解实例
│      课时96支持向量的作用
│      课时97软间隔问题
│      课时98SVM核变换
├─18案例:SVM调参实例
│      课时100SVM参数选择
│      课时99sklearn求解支持向量机
├─19聚类算法-Kmeans
│      课时101KMEANS算法概述
│      课时102KMEANS工作流程
│      课时103KMEANS迭代可视化展示
│      课时104使用Kmeans进行图像压缩
├─20聚类算法-DBSCAN
│      课时105DBSCAN聚类算法
│      课时106DBSCAN工作流程
│      课时107DBSCAN可视化展示
├─21案例实战:聚类实践
│      课时108多种聚类算法概述
│      课时109聚类案例实战
├─22降维算法-PCA主成分分析
│      课时110PCA降维概述
│      课时111PCA要优化的目标
│      课时112PCA求解
│      课时113PCA实例
├─23神经网络
│      课时114初识神经网络
│      课时115计算机视觉所面临的挑战 ^
│      课时116K近邻尝试图像分类
│      课时117超参数的作用
│      课时118线性分类原理
│      课时119神经网络-损失函数
│      课时120神经网络-正则化惩罚项
│      课时121神经网络-softmax分类器
│      课时122神经网络-最优化形象解读
│      课时123神经网络-梯度下降细节问题
│      课时124神经网络-反向传播
│      课时125神经网络架构
│      课时126神经网络实例演示
│      课时127神经网络过拟合解决方案
│      课时128感受神经网络的强大
├─24Xgboost集成算法
│      课时129集成算法思想
│      课时130xgboost基本原理
│      课时131xgboost目标函数推导
│      课时132xgboost求解实例
│      课时133xgboost安装
│      课时134xgboost实战演示
│      课时135Adaboost算法概述
├─25自然语言处理词向量模型-Word2Vec
│      课时136自然语言处理与深度学习
│      课时137语言模型
│      课时138-N-gram模型
│      课时139词向量
│      课时140神经网络模型
│      课时141Hierarchical Softmax-课时142CBOW模型实例
│      课时143CBOW求解目标
│      课时144梯度上升求解
│      课时145负采样模型
├─26使用Gensim库构造中文维基百度数据词向量模型
│      课时146使用Gensim库构造词向量
│      课时147维基百科中文数据处理
│      课时148Gensim构造word2vec模型
│      课时149测试模型相似度结果
├─27scikit-learn模型建立与评估
│      课时150使用python库分析汽车油耗效率
│      课时151使用scikit-learn库建立回归模型
│      课时152使用逻辑回归改进模型效果
│      课时153 模型效果衡量标准
│      课时154ROC指标与测试集的价值
│      课时155交叉验证
│      课时156多类别问题
├─28Python库分析科比生涯数据
│      课时157Kobe Bryan生涯数据读取与简介
│      课时158特征数据可视化展示 
│      课时159数据预处理
│      课时160使用Scikit-learn建立模型
├─29Python时间序列分析
│      课时161章节简介
│      课时162Pandas生成时间序列
│      课时163Pandas数据重采样
│      课时164Pandas滑动窗口
│      课时165数据平稳性与差分法
│      课时166ARIMA模型
│      课时167相关函数评估方法
│      课时168建立ARIMA模型
│      课时169参数选择
│      课时170股票预测案例
│      课时171使用tsfresh库进行分类任务
│      课时172维基百科词条EDA
│      
├─30机器学习项目实战-贷款申请最大化利润
│      课时173数据清洗过滤无用特征
│      课时174数据预处理
│      课时175获得最大利润的条件与做法
│      课时176预测结果并解决样本不均衡问题
├─31机器学习项目实战-用户流失预警
│      课时177数据背景介绍
│      课时178数据预处理
│      课时179尝试多种分类器效果
│      课时180结果衡量指标的意义
│      课时181应用阈值得出结果
├─32探索性数据分析-足球赛事数据集
│      课时182内容简介
│      课时183数据背景介绍
│      课时184数据读取与预处理
│      课时185数据切分模块
│      课时186缺失值可视化分析
│      课时187特征可视化展示
│      课时188多特征之间关系分析
│      课时189报表可视化分析
│      课时190红牌和肤色的关系
├─33探索性数据分析-农粮组织数据集
│      课时191数据背景简介
│      课时192数据切片分析
│      课时193单变量分析
│      课时194峰度与偏度
│      课时195数据对数变换
│      课时196数据分析维度
│      课时197变量关系可视化展示
│      
└─34机器学习项目实战-HTTP日志聚类分析
        课时198建立特征工程 
        课时199特征数据预处理
        课时200应用聚类算法得出异常ip点

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