本帖最后由 冰点也疯狂 于 2020-2-26 13:50 编辑
1 E j. [ M: p# p, @9 k3 y7 D/ v6 q1 Y6 y1 S9 m1 { F, Y
适用人群：5 W5 T7 P8 P, w
数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。Python语言 课程概述：
) W3 O; f' B* y! w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：
* N9 Z/ }5 |" S2 x/ i1. 通俗易懂，快速入门
& @8 ~2 L7 M# e6 U0 t6 W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。# b" h b: e) j `* u# E% C1 l
2. Python主导，实用高效# n+ i) e; J/ @% s4 k3 m8 ^ B2 P7 F
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。
& d/ F2 n' E" W$ b8 Y+ S( N3. 案例为师，实战护航
3 `6 T8 b% O# U% p. U+ Q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。
N- V' I$ s: l2 [ T4. 持续更新，一劳永逸
, \* V0 `: [9 C) f7 M/ @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。 课程目录： 章节1:人工智能入门指南 课时1课程介绍（主题与大纲）
" y& A% I, V! z, \; W% [课时2AI时代首选Python; I/ [& T: }& O9 b5 u( V8 S3 B! ?$ \
课时3Python我该怎么学: r; ~8 q1 J7 h: `
课时4人工智能的核心-机器学习; r+ {$ A% o5 f0 ~7 h; K
课时5机器学习怎么学？( o/ S8 s4 B# ^7 p; X9 c8 e2 m
课时6算法推导与案例 章节2:Python科学计算库-Numpy
) H( m( h( u+ z: F课时7使用Anaconda安装python环境（Python新手先看这个）
8 b6 _4 |+ a9 w课时8课程数据，代码，PPT（在参考资料界面）
) D/ k; w, S+ H/ F$ H课时9科学计算库Numpy
$ m* R! F5 p/ q0 r0 f. T- S) f课时10Numpy基础结构
, i( d1 I9 H+ e3 D课时11Numpy矩阵基础
9 j5 i1 B% E8 @& m课时12Numpy常用函数3 V) t* }+ ?9 t- Q; c
课时13矩阵常用操作/ y( b5 O' T+ P* ~& e; K/ n
课时14不同复制操作对比 章节3:python数据分析处理库-Pandas
. G1 M, R1 Q) |5 w. J- j! c, F课时15Pandas数据读取: {) X0 M5 m7 g# K9 e- S
课时16Pandas索引与计算/ m3 H; \2 [, Q* O, B- U B
课时17Pandas数据预处理实例
K! \2 Z) x( r0 |7 U% z课时18Pandas常用预处理方法1 u. W: B) v. o( F# D
课时19Pandas自定义函数5 }! A! o; @0 w& b3 D
课时20Series结构 章节4:Python数据可视化库-Matplotlib# V. L, @( x- y3 r0 T' W$ s! |
课时21折线图绘制, q: L& l/ O& u, s
课时22子图操作
1 Q; Y! h9 ^# M, A课时23条形图与散点图
# }# l4 H0 \5 u9 j# k课时24柱形图与盒图
/ W! y( S1 a2 H4 h) J) }课时25细节设置 章节5:Python可视化库Seaborn
1 O2 Z7 M' ?- r* T, }4 K# c( V课时26Seaborn简介
$ I* [" t2 X+ r8 H2 g课时27整体布局风格设置. q# R9 P6 C# w, V- {) C
课时28风格细节设置
0 V+ Z$ j0 a G1 d" f课时29调色板
/ }, V2 q- e8 N5 b课时30调色板颜色设置
- p: x* k6 C4 N7 S. S课时31单变量分析绘图
( v+ Y9 b, Z2 w; }( V课时32回归分析绘图( H: Q U0 D w' H
课时33多变量分析绘图) R2 u! P3 |/ U- S7 y' I4 c
课时34分类属性绘图9 T Y' n' u% m. T J* l
课时35Facetgrid使用方法
/ D2 D" ^9 f; S/ L! S- Z6 t课时36Facetgrid绘制多变量
- C3 f9 T" @4 |, j$ G7 e! w课时37热度图绘制 章节6:线性回归算法原理推导
& t' b9 A5 n8 ~( X课时38线性回归算法概述
, L" K. S) ], j: g7 x4 T) g8 I课时39误差项分析
3 h8 B- z5 x, A3 m" w4 ~课时40似然函数求解
7 o) |" S5 B, t x课时41目标函数推导6 {1 |$ c7 k$ Y/ e
课时42线性回归求解 章节7:梯度下降策略. z8 F$ w+ k! B w& z
课时43梯度下降原理5 C s3 l3 x: Q5 i1 _4 I
课时44梯度下降方法对比3 s" I/ P* H/ q7 [, A5 {8 P, S) t
课时45学习率对结果的影响 章节8:逻辑回归算法
4 K! c, y9 L2 P课时46逻辑回归算法原理推导+ C$ @4 t0 y }( y o6 F! u* K
课时47逻辑回归求解 章节9:案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略
; ^2 e$ g8 N& B课时48Python实现逻辑回归任务概述
% L' D7 S' |* [) w8 g) Z课时49完成梯度下降模块
" }" x0 w1 P/ j1 s课时50停止策略与梯度下降案例& ~* Z, L/ R3 j4 t5 ^/ o- q$ l8 T+ N
课时51实验对比效果 章节10:项目实战-交易数据异常检测
0 l! h8 H2 `' v# g: n课时52案例背景和目标
+ J: E. \4 y# P s: d" I4 U课时53样本不均衡解决方案1 z$ _% a r7 ]9 w& M- @: s: U: s
课时54下采样策略- y7 @5 O( H6 H3 L% u0 G8 J
课时55交叉验证
8 K; Z) k: S2 I- {; |" M' ~. t" W. b课时56模型评估方法( x$ Y1 q4 Z [
课时57正则化惩罚& o5 r7 |2 t$ j# M: v
课时58逻辑回归模型
9 ]+ w; h4 m8 a+ ^1 B! ]课时59混淆矩阵1 m- f. T1 u# F1 G; D
课时60逻辑回归阈值对结果的影响2 C7 i& `* D ?" V" |
课时61SMOTE样本生成策略 章节11:决策树算法 M4 Z5 G) w% b. J9 }/ r
课时62决策树原理概述8 c, Q% b# [- H! q. i7 e
课时63衡量标准-熵
) g( `( p/ a( a& F) g& V课时64决策树构造实例
9 B0 W F% Z7 ?9 ?8 z课时65信息增益率2 X2 T1 ~* ?2 }9 E" G: N
课时66决策树剪枝策略 章节12:案例实战：使用sklearn构造决策树模型
' e: R, a' h1 H. S课时67决策树复习" k* ^$ `4 P0 q; }; F* L# t U
课时68决策树涉及参数( _5 }6 E, ^ z8 ]4 d( f
课时69树可视化与sklearn库简介1 B- w2 {' u5 [' H
课时70sklearn参数选择 章节13:集成算法与随机森林
* T; I6 Q- L: `# ?( L R+ u课时71集成算法-随机森林
9 f+ ~- ~: w3 }4 s课时72特征重要性衡量; H) V# ^7 c) m1 _' R- T
课时73提升模型9 u/ F0 B- p" \9 U9 U$ @
课时74堆叠模型 章节14:案例实战：泰坦尼克获救预测
! b7 C' [# t/ w课时75船员数据分析# E8 z, J# t4 M) `7 C) v1 |( j' r
课时76数据预处理
3 G/ V% B0 O z$ z& g* K5 h2 r* Z课时77使用回归算法进行预测4 B3 \( U) ~ }% x1 } l
课时78使用随机森林改进模型0 H2 v8 D6 F2 r& p
课时79随机森林特征重要性分析 章节15:贝叶斯算法
7 H% k t# z( F8 t) I5 H课时80贝叶斯算法概述: m* K3 Z# n6 Y! G. v$ h- H& B) \2 ~
课时81贝叶斯推导实例
" F& R3 d) U8 g( Z$ N. {课时82贝叶斯拼写纠错实例! \! k2 l0 X2 O' S: c
课时83垃圾邮件过滤实例
$ V# }' [ |- W& U课时84贝叶斯实现拼写检查器 章节16:Python文本数据分析：新闻分类任务$ C8 Q2 u" N3 D# W3 I( o
课时85文本分析与关键词提取
' V6 I& b* }- c8 f8 X* W, a2 D课时86相似度计算6 O0 B! J' o* U* f4 n: ` P8 F
课时87新闻数据与任务简介
0 C# J! I1 n8 K. B% h课时88TF-IDF关键词提取
3 b5 G: M4 ?0 {. B课时89LDA建模
) d. O9 b: k0 h3 z& V j+ U$ d课时90基于贝叶斯算法进行新闻分类 章节17:支持向量机
5 t& w3 D* f3 A课时91支持向量机要解决的问题- I+ O* J8 S- V" y: i z/ q
课时92距离与数据的定义$ f$ A: K T- k7 K- ?1 h& |, ]% |
课时93目标函数
) I' D$ o1 D% V x5 T6 `8 _课时94目标函数求解
- R7 i# n: N2 ?; ?, ^2 \9 h课时95SVM求解实例
- U- d3 }1 y: [* f5 \: ]6 j课时96支持向量的作用, `; H8 O& A1 ]7 l2 B4 G( b; W
课时97软间隔问题- L3 B& W/ c* x' X
课时98SVM核变换 章节18:案例：SVM调参实例
" l2 \/ Y: a* j: P$ x- ~' Q4 G课时99sklearn求解支持向量机' Y* U& a3 v! L
课时100SVM参数选择 章节19:聚类算法-Kmeans2 b" ~: b( Z& ]+ b: [2 F
课时101KMEANS算法概述6 r7 }) O7 g7 ]0 f6 r1 [6 `& A7 c
课时102KMEANS工作流程" W) s1 J/ p/ M+ h" s$ k# Z
课时103KMEANS迭代可视化展示
) ?$ m2 O' f' `* Q课时104使用Kmeans进行图像压缩 章节20:聚类算法-DBSCAN9 o2 k& K1 W* `
课时105DBSCAN聚类算法 Q8 o0 _2 U. B: X' ]
课时106DBSCAN工作流程. a4 p$ d8 ~4 j- [4 w, Q
课时107DBSCAN可视化展示 章节21:案例实战：聚类实践$ S V- f7 J4 k1 n6 `& ? O
课时108多种聚类算法概述
+ A* j' a) Y# l( R" P5 n5 r课时109聚类案例实战 章节22:降维算法-PCA主成分分析0 O& Q; q' C. V9 O+ k; U- N
课时110PCA降维概述
& r; D% z) k4 s q6 n% M. f# Z4 n3 o- u课时111PCA要优化的目标* L. g: z' @1 `5 O
课时112PCA求解
4 b3 {* H8 X! u6 Z6 u课时113PCA实例 章节23:神经网络, y4 ~* ]3 e$ X) [' Z! @0 A* q/ i$ G
课时114初识神经网络: \/ j) a7 j* N0 I a( t8 V( {$ t& m
课时115计算机视觉所面临的挑战
/ t- f: ?8 x" x+ R课时116K近邻尝试图像分类: N. \8 }- Z% x5 J8 ^) z
课时117超参数的作用
! K3 A- x" U: M0 F# n3 G: d9 e课时118线性分类原理
5 [6 w/ q* Y! i$ u* \8 J课时119神经网络-损失函数
5 X* I+ U: ]) k, n* U2 C# ?2 P课时120神经网络-正则化惩罚项
. v; A& l9 S& t! j7 _$ K/ ~* J9 C课时121神经网络-softmax分类器" ?) p' e4 B G" ?
课时122神经网络-最优化形象解读2 i' h4 V, q" I
课时123神经网络-梯度下降细节问题0 h2 w, g3 |+ y0 j( Z; M* I$ d6 e
课时124神经网络-反向传播
7 H8 d9 k- o2 R课时125神经网络架构
, }$ H5 w7 v& J" K5 P: h课时126神经网络实例演示
; u4 A7 _+ H6 i) C. u5 s# z8 _课时127神经网络过拟合解决方案9 v J8 W- T5 I" @- Y
课时128感受神经网络的强大 章节24:Xgboost集成算法6 O2 i" f& |/ s, J. o
课时129集成算法思想9 `4 y* f1 F0 z2 z& U" C1 h d; d
课时130xgboost基本原理
9 c2 B- c# r. [( t$ \' H Z( m4 f课时131xgboost目标函数推导" D3 Y% v/ B8 j( F
课时132xgboost求解实例$ g$ v8 s4 o3 r
课时133xgboost安装
T2 H2 Y# o9 C! I课时134xgboost实战演示, l8 [6 I; t c6 p# ]# x7 K
课时135Adaboost算法概述 章节25:自然语言处理词向量模型-Word2Vec6 b% a4 K) y8 `1 ]8 [/ q _/ M
课时136自然语言处理与深度学习* j* x. [. F) A1 S4 T" d4 F
课时137语言模型
) ~' V* K4 o: k Z; a, z课时138-N-gram模型
0 k9 g8 V+ @/ c a. c6 D课时139词向量
) s/ Q4 `4 X; U3 z6 t课时140神经网络模型/ t7 n3 p1 L$ |, ~
课时141Hierarchical Softmax5 z6 u( Q) w# N' P5 v' s: R
课时142CBOW模型实例0 E# w- Y$ M9 D w
课时143CBOW求解目标/ Q3 E6 j$ e/ [1 m
课时144梯度上升求解
2 ^# K0 u. y4 b/ B1 r课时145负采样模型 章节26:使用Gensim库构造中文维基百度数据词向量模型
+ i! R6 F( m, l) q课时146使用Gensim库构造词向量2 B5 @0 H* z0 g# X8 E
课时147维基百科中文数据处理
' r2 O" P. h S课时148Gensim构造word2vec模型
$ U& \# ?% j+ B, w8 [4 R" J4 x课时149测试模型相似度结果 章节27:scikit-learn模型建立与评估
8 H( w: h3 c g4 {4 Y! ]课时150使用python库分析汽车油耗效率8 [: j% s& X& A" |) Z. V8 V. N
课时151使用scikit-learn库建立回归模型/ Y+ g; X3 Q# p
课时152使用逻辑回归改进模型效果+ Y" v3 j- T0 C' S/ U, D
课时153 模型效果衡量标准
/ p2 |/ ]+ s* W. m' e课时154ROC指标与测试集的价值
2 a& t2 k% y5 _. J6 i3 P课时155交叉验证1 ?' T' h* v8 z
课时156多类别问题 章节28:Python库分析科比生涯数据
+ X. Y. u& K$ l0 t课时157Kobe Bryan生涯数据读取与简介
, U) ^& f3 }* _* G% C5 B8 S, S" I3 @! t课时158特征数据可视化展示) z# ]" A* e( a* p% X; E1 h9 W
课时159数据预处理5 u2 x, g c; d
课时160使用Scikit-learn建立模型4 G6 ]3 l: s5 k6 E$ m: K' v. I
1 w5 O4 g7 n2 e$ f4 ^% c% A, J章节29:Python时间序列分析5 |3 q" W, r9 D
课时161章节简介: ]) @/ y# A0 G& T
课时162Pandas生成时间序列
- o$ K- }& c$ ^课时163Pandas数据重采样- D3 l! w0 b7 \
课时164Pandas滑动窗口
# ^2 k2 n' H X课时165数据平稳性与差分法8 f% S/ S/ c& N' M4 j$ m6 H3 H) Q
课时166ARIMA模型& z3 ?3 R; L; ]$ D
课时167相关函数评估方法6 ~' ], X5 g% C& i: Y; W/ v a4 L4 _
课时168建立ARIMA模型
, S" ~6 \. N q7 x4 j9 j" N. x课时169参数选择/ U& W# f9 ?& A9 G, i
课时170股票预测案例5 r5 C! l( i% i5 c4 _& ^3 X+ D: \
课时171使用tsfresh库进行分类任务
K/ |! K9 g! z课时172维基百科词条EDA 章节30:机器学习项目实战-贷款申请最大化利润
+ q+ u, J k: c& p2 A% Z课时173数据清洗过滤无用特征% \8 [0 }% l i0 v9 {
课时174数据预处理& W$ y! g1 {% }, D' ]
课时175获得最大利润的条件与做法
- v8 K+ Z- K( b1 t' K8 K课时176预测结果并解决样本不均衡问题 章节31:机器学习项目实战-用户流失预警
. u' L' [4 m$ n; V7 [- J1 s4 _$ Z/ j课时177数据背景介绍! ~8 L. [4 q$ g% r) ^2 g6 Q$ B$ D
课时178数据预处理
% x+ n6 L' H' U# I, s" i4 _1 ^/ ]课时179尝试多种分类器效果% T P! }4 E, P; |
课时180结果衡量指标的意义
- {& W7 Y% ~) m课时181应用阈值得出结果 章节32:探索性数据分析-足球赛事数据集
# r) L( G; I9 h( s+ |课时182内容简介% i* Q' c- A' o' ^- d
课时183数据背景介绍
: [% ?1 z S: E. [课时184数据读取与预处理3 |4 f: @0 T" P6 H! X8 q' H0 S
课时185数据切分模块6 O2 u. ^9 `. n8 y3 A: I
课时186缺失值可视化分析; p3 ~$ U% C; t8 m
课时187特征可视化展示
9 }; O/ h5 O; F# [课时188多特征之间关系分析8 n9 o& R1 S. z( ]1 B( G
课时189报表可视化分析
' a# M B0 J8 Y5 R课时190红牌和肤色的关系 章节33:探索性数据分析-农粮组织数据集) w+ Q4 K( {' U( i8 T/ c" {
课时191数据背景简介; | n' I& g) Z1 G, W- N! r
课时192数据切片分析
" E' I0 m: S. L课时193单变量分析8 y5 Y: G1 j; z( U& ~
课时194峰度与偏度: E, b; h4 j! N1 ~" h
课时195数据对数变换: ?( B2 Q7 Q8 t5 ? M& J
课时196数据分析维度
3 z- D% q" P/ Q+ u4 Y! C4 _6 _3 l3 s课时197变量关系可视化展示 章节34:机器学习项目实战-HTTP日志聚类分析, ] c, l3 V* u9 k7 b! R
课时198建立特征工程
& w9 N+ Y0 u9 ^6 X课时199特征数据预处理
# ~& T; `+ B* f9 M! c9 h/ n课时200应用聚类算法得出异常IP | 
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发表于 2019-7-19 03:49:36