推薦理由：
這套課程講的非常細，而且完全從安裝開始，手把手來教，不是照ppt念那種，絕對是小白最喜歡的那種學習方式。從數據分析講到機器學習。而且用的是Python3.5，anaconda4.2版本很新，配套資料特別完整。
課程介紹：
使用數據領域最主流語言Python及其分析與建模庫作為核心武器。對于機器學習經典算法給出完整的原理推導并基于實例進行講解，基于案例演示如何應用機器學習算法解決實際問題。
適用人群：
數據分析,機器學習,數據挖掘領域研究者。Python語言使用者。
課程特色：
1.通俗易懂，快速入門
對機器學習經典算法結合數學推導進行形象解釋，實例演示。
2.Python主導，實用高效
使用數據領域最主流語言Python及其分析與建模庫作為課程核心工具。
3.案例為師，實戰護航
基于真實數據集，從零開始結合Python工具與機器學習算法完成整個案例實戰。
4.持續更新，一勞永逸
Python數據分析與機器學習課程會支持更新下去，逐步加入更多算法與案例。
課程目錄：
01.課程介紹（主題與大綱）
02.機器學習概述
03.使用Anaconda安裝python環境
04.課程數據，代碼，PPT（在參考資料界面）
05.科學計算庫Numpy
06.Numpy基礎結構
07.Numpy矩陣基礎
08.Numpy常用函數
09.矩陣常用操作
10.不同復制操作對比
11.Pandas數據讀取
12.Pandas索引與計算
13.Pandas數據預處理實例
14.Pandas常用預處理方法
15.Pandas自定義函數
16.Series結構
17.折線圖繪制
18.子圖操作
19.條形圖與散點圖
20.柱形圖與盒圖
21.細節設置
22.Seaborn簡介
23.整體布局風格設置
24.風格細節設置
25.調色板
26.調色板
27.調色板顏色設置
28.單變量分析繪圖
29.回歸分析繪圖
30.多變量分析繪圖
31.分類屬性繪圖
32.Facetgrid使用方法
33.Facetgrid繪制多變量
34.熱度圖繪制
35.回歸算法綜述
36.回歸誤差原理推導
37.回歸算法如何得出最優解
38.基于公式推導完成簡易線性回歸
39.邏輯回歸與梯度下降
40.使用梯度下降求解回歸問題
41.決策樹算法綜述
42.決策樹熵原理
43.決策樹構造實例
44.信息增益原理
45.信息增益率的作用
46.決策樹剪枝策略
47.隨機森林模型
48.決策樹參數詳解
49.貝葉斯算法概述
50.貝葉斯推導實例
51.貝葉斯拼寫糾錯實例
52.垃圾郵件過濾實例
53.貝葉斯實現拼寫檢查器
54.支持向量機要解決的問題
55.支持向量機目標函數
56.支持向量機目標函數求解
57.支持向量機求解實例
58.支持向量機軟間隔問題
59.支持向量核變換
60.SMO算法求解支持向量機
61.初識神經網絡
62.計算機視覺所面臨的挑戰
63.K近鄰嘗試圖像分類
64.超參數的作用
65.線性分類原理
66.神經網絡-損失函數
67.神經網絡-正則化懲罰項
68.神經網絡-softmax分類器
69.神經網絡-最優化形象解讀
70.神經網絡-梯度下降細節問題
71.神經網絡-反向傳播
72.神經網絡架構
73.神經網絡實例演示
74.神經網絡過擬合解決方案
75.感受神經網絡的強大
76.集成算法思想
77.xgboost基本原理
78.xgboost目標函數推導
79.xgboost求解實例
80.xgboost安裝
81.xgboost實戰演示
82.Adaboost算法概述
83.自然語言處理與深度學習加微信ff1318860
84.語言模型
85.-N-gram模型
86.詞向量
87.神經網絡模型
88.Hierarchical.Softmax
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