本帖最后由 冰点也疯狂 于 2020-2-26 13:50 编辑
+ l7 C. C/ ^+ a% d. O4 ?
" x. y, r2 p# g' Y- N% u! Z8 g: a适用人群：
7 }2 X, Z. Z2 q8 ~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：
+ {6 d. Z5 }3 u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：
: `/ |6 S. ~4 `1. 通俗易懂，快速入门
) f- B1 K+ `5 I( 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。 W ?2 f. Q0 J! p* F# e$ `- _
2. Python主导，实用高效
1 B% F9 q- T4 r5 i; [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。
* N; `. N) g$ s A1 w% b, j/ s7 d3. 案例为师，实战护航
: T' Z: ~; b0 K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。
; i2 X7 s; @# y9 p: Z `" e4. 持续更新，一劳永逸, J5 `1 Y5 r' ]. w9 B, [0 J2 W0 }
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) ?' _; S5 [3 w8 t4 L5 x
课时2AI时代首选Python
6 D& b) X% b: l/ R课时3Python我该怎么学
: m6 x" ~8 r) V课时4人工智能的核心-机器学习! Y& M& X, k2 [! Z D! r
课时5机器学习怎么学？
0 C8 I: L& }) {. S. c; E课时6算法推导与案例 章节2:Python科学计算库-Numpy
+ U5 {3 `( F% c5 Z) |) L" X5 i课时7使用Anaconda安装python环境（Python新手先看这个）
* M( Y/ F" V# f; ^# H/ G课时8课程数据，代码，PPT（在参考资料界面）
$ y6 M* R1 ^ |7 i课时9科学计算库Numpy+ j# X- `4 W3 h
课时10Numpy基础结构
; V+ p7 {; ~# ^2 k! m- n课时11Numpy矩阵基础+ ?! _- X& Y; J7 p
课时12Numpy常用函数) z" O6 w9 S# {5 @) s0 B" C7 ~
课时13矩阵常用操作7 x" K+ R4 a6 v3 T
课时14不同复制操作对比 章节3:python数据分析处理库-Pandas
4 g* Q$ [3 v$ @/ C+ Z, _课时15Pandas数据读取
" V3 e o; Z- i5 |" z# m7 [课时16Pandas索引与计算
4 c1 v4 {; d; {8 z课时17Pandas数据预处理实例4 D1 x& D4 U; `+ U. S1 i
课时18Pandas常用预处理方法5 |5 S8 c7 s' `! e3 ?" ^
课时19Pandas自定义函数 z+ z4 m7 ]! f0 A$ \
课时20Series结构 章节4:Python数据可视化库-Matplotlib* m/ z3 w2 G% ]+ \& O) L0 C4 w+ S
课时21折线图绘制$ |5 l2 g9 l) Z) C* K2 @+ B
课时22子图操作
; A$ P* c+ o" p2 ?" c) z8 U9 u& K课时23条形图与散点图9 j6 a3 P2 _0 e% f& F
课时24柱形图与盒图
: O h, k; P1 k" S' q课时25细节设置 章节5:Python可视化库Seaborn2 n6 B1 ]/ o# `) z: u
课时26Seaborn简介) S; C9 A/ ?! a& g+ G
课时27整体布局风格设置4 q/ M" Y% r* T; \& M
课时28风格细节设置
0 f( \; p2 _0 r' o, f* F1 V* Z课时29调色板
. x( D- \! d/ z- K X. M课时30调色板颜色设置. P- c4 c6 s9 a6 ]+ O
课时31单变量分析绘图& X& j) V0 C8 n0 h6 A
课时32回归分析绘图
9 |7 y& k& V6 T% j* _) y! Q课时33多变量分析绘图: B" R3 q4 V4 N3 h7 X: Q- n! H' H* K
课时34分类属性绘图! b' ?" H8 @9 W) s' G5 `
课时35Facetgrid使用方法! w0 i1 I% W `2 } r* D* `
课时36Facetgrid绘制多变量# D! F& z n; @ Y B
课时37热度图绘制 章节6:线性回归算法原理推导
- ~% k2 L; n" ^7 J7 w课时38线性回归算法概述" z: e6 \! S; b8 B
课时39误差项分析6 z4 u" R4 Y5 k- {+ M4 O
课时40似然函数求解) `4 H2 ~. W, H4 _
课时41目标函数推导' Y) L6 O- K" f. H& }
课时42线性回归求解 章节7:梯度下降策略4 F! |2 B6 r* _7 l
课时43梯度下降原理- n8 x2 C2 d+ Q: z W
课时44梯度下降方法对比
% a$ B1 A4 z A+ d课时45学习率对结果的影响 章节8:逻辑回归算法
) G1 F+ J8 J2 S0 r课时46逻辑回归算法原理推导* ^' k- s$ _! r( @. Y
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9 C& w1 O1 ~! u
课时48Python实现逻辑回归任务概述
8 u4 g& L" F3 |* b) f: v4 ?/ s7 @: q: v课时49完成梯度下降模块2 `: i, }3 K0 L; Z9 T
课时50停止策略与梯度下降案例
# R. Z8 f! s% O6 ^5 u2 `课时51实验对比效果 章节10:项目实战-交易数据异常检测
' |, p1 l: }" A0 B! N' l$ q课时52案例背景和目标& d8 k" d; c- [3 C* v: D
课时53样本不均衡解决方案% I6 m5 G( g7 J- ~" |1 |
课时54下采样策略
( N1 Q/ u3 e, y7 s) z+ s- P d课时55交叉验证9 b. R- r M* `3 @. P3 u$ M& A
课时56模型评估方法
' I8 N9 h* U2 ?; n B课时57正则化惩罚+ y' B9 e& W, Q; [5 g8 z
课时58逻辑回归模型* v7 i; X9 M0 L! R; j J
课时59混淆矩阵
. _! m0 i8 ?/ U& |) i! \7 s课时60逻辑回归阈值对结果的影响4 y+ W, |& L. K1 D9 Q0 [
课时61SMOTE样本生成策略 章节11:决策树算法
8 t- m% j& ?! d- u! c: I d: j3 R课时62决策树原理概述
0 l4 o% z w1 [5 u0 K% Z" R课时63衡量标准-熵4 S/ C8 N& e8 c0 Y1 t, F
课时64决策树构造实例
! |" ~' ` u+ u7 ~1 r- H& t# I/ ?* e课时65信息增益率* C- G y. O+ C+ A0 n) x
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
' U) f6 O) r& a- {: H G课时67决策树复习
) d: a% E+ i7 g. W7 L% N" n: g课时68决策树涉及参数- W+ C. O' w" u: V
课时69树可视化与sklearn库简介
* `# {! E& j0 a! C0 g( F7 w2 G3 `课时70sklearn参数选择 章节13:集成算法与随机森林
# {6 ]1 Y% c; [8 Q2 L3 t课时71集成算法-随机森林) w4 U$ s5 S* Y9 z
课时72特征重要性衡量% |0 S; r" }5 G* I
课时73提升模型3 [) m! ?# r3 r2 N" z& `4 B
课时74堆叠模型 章节14:案例实战：泰坦尼克获救预测, @% t! \9 _0 a6 v
课时75船员数据分析
1 R- u% N& ^9 Z1 c6 C课时76数据预处理
8 [" @1 o: \' {7 W2 r/ |3 {课时77使用回归算法进行预测
& h6 L! N7 E5 W* D7 [课时78使用随机森林改进模型1 y) [" N' ` v: b+ B+ ~, c
课时79随机森林特征重要性分析 章节15:贝叶斯算法# r. S6 b8 ]: d9 U! P2 B% k
课时80贝叶斯算法概述
8 z7 Z8 y# T" k( Q$ e$ K' O# y& |课时81贝叶斯推导实例
4 r( s5 f! l$ J' g' p7 i+ M课时82贝叶斯拼写纠错实例
; w: `2 P7 f, h5 J6 x( R n课时83垃圾邮件过滤实例2 h. V0 y# [& f/ v) f0 p% @3 w- D0 n
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7 l$ ?" m8 m1 X- s, Z" L* H
课时85文本分析与关键词提取
6 z/ c5 d$ C8 A5 V8 v课时86相似度计算0 t. S# l1 |; C, C5 L( ?/ u
课时87新闻数据与任务简介+ Z7 C$ V$ }6 U7 `/ f
课时88TF-IDF关键词提取0 b% ` A2 f7 b0 b
课时89LDA建模9 l: [+ x Z2 ?; 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
. }# p6 N" M1 I8 l( }+ [% ~课时91支持向量机要解决的问题- @1 a9 G7 ?0 r6 B. d
课时92距离与数据的定义
3 z. m* ?( \ {6 g' _( ?课时93目标函数
1 `: b6 }. c# e p8 ^ X' J课时94目标函数求解
: j6 t4 c4 J% N* {% B. P课时95SVM求解实例! @% U) B+ e. Y M$ j( j1 ~
课时96支持向量的作用. y+ ]" y+ n7 P4 F3 P; T& J! M
课时97软间隔问题
7 Z; E* O9 z) \7 @课时98SVM核变换 章节18:案例：SVM调参实例
? Y" A" |( ]& R: Z课时99sklearn求解支持向量机
5 G: c8 R& g2 a, h3 f7 D课时100SVM参数选择 章节19:聚类算法-Kmeans
* _* |5 E$ ], l" Y( _1 C# d课时101KMEANS算法概述
+ c' R8 N- u" R0 m1 q3 h课时102KMEANS工作流程+ T8 i" _+ W: g2 }7 G" x0 v8 W" S
课时103KMEANS迭代可视化展示6 s+ a; _9 I# z0 |* W! ?
课时104使用Kmeans进行图像压缩 章节20:聚类算法-DBSCAN( i! c) m! M( p4 c! V
课时105DBSCAN聚类算法
+ {2 \. v' M2 S u5 N6 [. v课时106DBSCAN工作流程. K6 U$ K# l1 T: h
课时107DBSCAN可视化展示 章节21:案例实战：聚类实践
: g0 }% o- K( @8 n课时108多种聚类算法概述0 V6 r, K$ M8 p' A" g& R0 ]
课时109聚类案例实战 章节22:降维算法-PCA主成分分析/ t {( e" t' g! ?
课时110PCA降维概述% d& e G- P; d# ^7 H" V6 A
课时111PCA要优化的目标" |5 V9 G" U. i" T3 B2 \
课时112PCA求解
, e' y: M4 F8 C! o6 }- [" U: y4 [课时113PCA实例 章节23:神经网络
/ T; _( }+ k! @4 M课时114初识神经网络- T. _4 F- N0 w2 f; Z- Y/ }. V
课时115计算机视觉所面临的挑战
' L* J! O* T8 k! b3 t! M. G3 ^+ u课时116K近邻尝试图像分类
, T+ s" j( R$ B6 u( ^课时117超参数的作用
7 w( Q) N# n4 H5 U课时118线性分类原理6 t# O8 [* c2 f; y% j+ [
课时119神经网络-损失函数
& P# U2 j* j5 u7 j4 f. V X8 E课时120神经网络-正则化惩罚项' c) r Z/ C3 t# [
课时121神经网络-softmax分类器
% N/ h6 o6 g6 r" y1 b课时122神经网络-最优化形象解读 e; r0 |3 V( ?& K& p2 r$ J
课时123神经网络-梯度下降细节问题9 M' G! o! B3 E' Z
课时124神经网络-反向传播. R7 {- m6 p( a2 \+ ]
课时125神经网络架构- `3 n$ X. f9 W8 v# S. a
课时126神经网络实例演示0 |7 e6 z; I) C7 V @% J2 Q
课时127神经网络过拟合解决方案
2 i9 ]/ g8 [# V- l& D3 K课时128感受神经网络的强大 章节24:Xgboost集成算法
) }; ? y- E. n% r课时129集成算法思想
" ?5 x6 [, T% h {) C0 {8 ^课时130xgboost基本原理0 A( @; S& f* E. u! i( ^4 U" l
课时131xgboost目标函数推导. o- u, D: G/ ^- T/ r c9 O
课时132xgboost求解实例
! W# @* C9 s/ m: D& P" p课时133xgboost安装
& W+ [, L& J& e3 ~/ s" T8 `课时134xgboost实战演示5 ]0 j. ?- N" q ]4 ^+ o; X' A
课时135Adaboost算法概述 章节25:自然语言处理词向量模型-Word2Vec+ S$ T- G' \$ l
课时136自然语言处理与深度学习
# G- t' z" V; W% r' S7 s( H课时137语言模型
- z: Y; y) `* x* ]$ C. t( [, }课时138-N-gram模型4 u7 m( r% F0 L& |
课时139词向量% K0 D m2 N' G) L+ ^% U0 ]
课时140神经网络模型6 \, p, Y" b$ K3 Q* G6 F/ c7 y
课时141Hierarchical Softmax: b* f8 B+ j/ a/ J8 `) _
课时142CBOW模型实例$ }2 k/ b6 Y T: o- A6 G. E8 t
课时143CBOW求解目标
2 z$ o( h9 Q }4 k/ ?课时144梯度上升求解
. @8 x) g$ F* d# t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
( r5 |' A% M' T4 [" y: m课时146使用Gensim库构造词向量
4 M+ T, ^9 Y& Y- t课时147维基百科中文数据处理: o. x$ B9 t/ ?$ F1 Y: O
课时148Gensim构造word2vec模型$ ]( _" c* }- c. e! I6 T& Y9 i
课时149测试模型相似度结果 章节27:scikit-learn模型建立与评估
?, l2 `! r4 r9 F- u, }0 c7 f课时150使用python库分析汽车油耗效率+ P& t. R5 T* i6 V
课时151使用scikit-learn库建立回归模型% ?6 V4 L% Z( D, v1 F9 ^, N7 }
课时152使用逻辑回归改进模型效果
! R- D3 f9 L6 X% D) o课时153 模型效果衡量标准" Q" d f7 m; h1 `3 u4 p; _6 a
课时154ROC指标与测试集的价值) a" y$ V3 W7 D8 T# f9 p, _7 H
课时155交叉验证4 [0 T g; ^$ o1 X: X; d
课时156多类别问题 章节28:Python库分析科比生涯数据
/ _, S; m1 S/ N0 b: m7 W- Z课时157Kobe Bryan生涯数据读取与简介
5 ]8 h$ @8 [& s/ Q7 ^课时158特征数据可视化展示
) i. k0 Q# Q7 k2 @& m3 T: @课时159数据预处理& ]' F- R4 r V8 G2 K- |; q
课时160使用Scikit-learn建立模型
" f/ u% l( \- s( z9 V1 ?9 e7 {7 z) c2 [
章节29:Python时间序列分析
! v# r7 Y; A) h3 y( r$ T课时161章节简介
% ^) Y, F1 W7 N j课时162Pandas生成时间序列) P. B* c; F. [: w- _1 @4 o
课时163Pandas数据重采样
+ r8 y0 x3 { i$ N w课时164Pandas滑动窗口
4 | l5 i% Q) I: a4 B9 a( Q课时165数据平稳性与差分法7 A: i% Q( F+ ]& P2 n6 |& s# k
课时166ARIMA模型
7 j! ~4 o3 d0 ?1 W课时167相关函数评估方法
9 x. t6 \+ U- A7 |% X# M课时168建立ARIMA模型
6 @4 C9 B: f6 h课时169参数选择
8 O" U0 g% U3 q4 H' B0 `7 z课时170股票预测案例; m( u7 c+ G( p5 {
课时171使用tsfresh库进行分类任务% r3 x8 T D0 n2 p" g& w" y, c
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
4 x2 c% k* o$ ?7 X+ Q- D课时173数据清洗过滤无用特征
6 K' i, h6 O# X3 Q课时174数据预处理: a y( C+ s! T1 o' x& Z
课时175获得最大利润的条件与做法
4 u+ m; }* a% W. ^; q U5 O5 j( S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" p' D1 G) I7 O: w7 ?. k; s/ D
课时177数据背景介绍: j& }, A6 S% [6 L7 i0 C
课时178数据预处理, |5 |, s' y; @# E; L
课时179尝试多种分类器效果/ m" B i9 }7 L1 l* K
课时180结果衡量指标的意义
( S! l* ~. w. r. j' K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$ x/ K. P% G p
课时182内容简介/ \: s3 D, O: G; ~" Y0 x( g( _
课时183数据背景介绍$ A2 S5 j+ r7 Y2 V& _- F" V1 _
课时184数据读取与预处理
0 }9 T9 r+ i/ F# \6 ^$ S课时185数据切分模块
8 Q0 g! x3 B! A* v课时186缺失值可视化分析0 m6 H/ W: P0 Q8 K8 y# P$ V4 C2 q
课时187特征可视化展示
% h; O* O+ E& O4 }. M4 A' n课时188多特征之间关系分析
+ W$ S# b0 x/ B9 J课时189报表可视化分析6 C, _; w3 ^+ D
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
" u; w% c5 U& j课时191数据背景简介. k8 L+ }1 T, b5 X
课时192数据切片分析
; o7 L% }+ S$ [课时193单变量分析9 L- e+ T+ l) q0 @ X" c/ v
课时194峰度与偏度4 U* { P' @4 G3 E+ h! I6 H5 c
课时195数据对数变换
' z! q2 C( m5 ?$ _4 { _课时196数据分析维度
" X9 Y9 u1 C" q. u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
' y' r& G" M' E课时198建立特征工程/ ^. f, [# G. ^
课时199特征数据预处理- I. @- @( B6 a0 F
课时200应用聚类算法得出异常IP | 
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窥视卡
雷达卡
发表于 2019-4-21 14:30:15
提升卡
置顶卡
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千斤顶
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发表于 2019-7-19 03:49:36