python數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)
2017年7月新課xa0xa0課程總時長：11小時12分鐘
適用人群
數(shù)據(jù)分析,機(jī)器學(xué)習(xí),數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域研究者。Python語言使用者。
課程概述
課程概述：
使用數(shù)據(jù)領(lǐng)域最主流語言Python及其分析與建模庫作為核心武器。對于機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)典算法給出完整的原理推導(dǎo)并基于實(shí)例進(jìn)行講解，基于案例演示如何應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法解決實(shí)際問題。
課程特色：
1.xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0通俗易懂，快速入門
對機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)典算法結(jié)合數(shù)學(xué)推導(dǎo)進(jìn)行形象解釋，實(shí)例演示。
2.xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0Python主導(dǎo)，實(shí)用高效
使用數(shù)據(jù)領(lǐng)域最主流語言Python及其分析與建模庫作為課程核心工具。
3.xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0案例為師，實(shí)戰(zhàn)護(hù)航
基于真實(shí)數(shù)據(jù)集，從零開始結(jié)合Python工具與機(jī)器學(xué)習(xí)算法完成整個案例實(shí)戰(zhàn)。
4.xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0持續(xù)更新，一勞永逸
Python數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)課程會支持更新下去，逐步加入更多算法與案例。
課程學(xué)習(xí)路線圖：
目錄
章節(jié)1: Python科學(xué)計算庫-Numpy
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時1課程介紹（主題與大綱）xa0xa010:46
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時2機(jī)器學(xué)習(xí)概述xa0xa010:04
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時3使用Anaconda安裝python環(huán)境（Python新手先看這個）xa0xa013:10
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時4課程數(shù)據(jù)，代碼，PPT（在參考資料界面）
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時5科學(xué)計算庫Numpyxa0xa010:32
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時6Numpy基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)xa0xa010:41
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時7Numpy矩陣基礎(chǔ)xa0xa005:55
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時8Numpy常用函數(shù)xa0xa012:02
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時9矩陣常用操作xa0xa010:18
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時10不同復(fù)制操作對比xa0xa010:49
章節(jié)2: python數(shù)據(jù)分析處理庫-Pandas
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時11Pandas數(shù)據(jù)讀取xa0xa011:50
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時12Pandas索引與計算xa0xa010:26
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時13Pandas數(shù)據(jù)預(yù)處理實(shí)例xa0xa013:01
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時14Pandas常用預(yù)處理方法xa0xa011:11
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時15Pandas自定義函數(shù)xa0xa007:44
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時16Series結(jié)構(gòu)xa0xa012:29
章節(jié)3: Python數(shù)據(jù)可視化庫-Matplotlib
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時17折線圖繪制xa0xa008:25
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時18子圖操作xa0xa014:05
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時19條形圖與散點(diǎn)圖xa0xa010:12
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時20柱形圖與盒圖xa0xa010:17
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時21細(xì)節(jié)設(shè)置xa0xa006:13
章節(jié)4: Python可視化庫Seaborn
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時22Seaborn簡介xa0xa002:44
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時23整體布局風(fēng)格設(shè)置xa0xa007:48
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時24風(fēng)格細(xì)節(jié)設(shè)置xa0xa006:50
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時25調(diào)色板xa0xa010:40
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時26調(diào)色板顏色設(shè)置xa0xa008:18
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時27單變量分析繪圖xa0xa009:38
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時28回歸分析繪圖xa0xa008:53
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時29多變量分析繪圖xa0xa010:36
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時30分類屬性繪圖xa0xa009:40
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時31Facetgrid使用方法xa0xa008:50
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時32Facetgrid繪制多變量xa0xa008:30
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時33熱度圖繪制xa0xa014:19
章節(jié)5: 回歸算法
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時34回歸算法綜述xa0xa009:42
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時35回歸誤差原理推導(dǎo)xa0xa013:01
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時36回歸算法如何得出最優(yōu)解xa0xa012:05
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時37基于公式推導(dǎo)完成簡易線性回歸xa0xa008:40
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時38邏輯回歸與梯度下降xa0xa016:59
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時39使用梯度下降求解回歸問題xa0xa015:13
章節(jié)6: 決策樹
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時40決策樹算法綜述xa0xa009:40
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時41決策樹熵原理xa0xa013:20
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時42決策樹構(gòu)造實(shí)例xa0xa011:00
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時43信息增益原理xa0xa005:27
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時44信息增益率的作用xa0xa016:39
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時45決策樹剪枝策略xa0xa012:08
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時46隨機(jī)森林模型xa0xa009:15
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時47決策樹參數(shù)詳解xa0xa017:49
章節(jié)7: 貝葉斯算法
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時48貝葉斯算法概述xa0xa006:58
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時49貝葉斯推導(dǎo)實(shí)例xa0xa007:38
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時50貝葉斯拼寫糾錯實(shí)例xa0xa011:46
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時51垃圾郵件過濾實(shí)例xa0xa014:10
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時52貝葉斯實(shí)現(xiàn)拼寫檢查器xa0xa012:21
章節(jié)8: 支持向量機(jī)
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時53支持向量機(jī)要解決的問題xa0xa012:01
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時54支持向量機(jī)目標(biāo)函數(shù)xa0xa010:01
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時55支持向量機(jī)目標(biāo)函數(shù)求解xa0xa010:05
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時56支持向量機(jī)求解實(shí)例xa0xa014:18
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時57支持向量機(jī)軟間隔問題xa0xa006:55
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時58支持向量核變換xa0xa010:17
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時59SMO算法求解支持向量機(jī)xa0xa029:29
章節(jié)9: 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時60初識神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)xa0xa011:28
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時61計算機(jī)視覺所面臨的挑戰(zhàn)xa0xa009:40
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時62K近鄰嘗試圖像分類xa0xa010:01
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時63超參數(shù)的作用xa0xa010:31
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時64線性分類原理xa0xa009:35
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時65神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-損失函數(shù)xa0xa009:18
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時66神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-正則化懲罰項xa0xa007:19
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時67神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-softmax分類器xa0xa013:39
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時68神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-最優(yōu)化形象解讀xa0xa006:47
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時69神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-梯度下降細(xì)節(jié)問題xa0xa011:49
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時70神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-反向傳播xa0xa015:17
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時71神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)xa0xa010:11
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時72神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)例演示xa0xa010:39
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時73神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過擬合解決方案xa0xa015:54
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時74感受神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)大xa0xa011:30
章節(jié)10: Xgboost集成算法
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時75集成算法思想xa0xa005:35
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時76xgboost基本原理xa0xa011:07
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時77xgboost目標(biāo)函數(shù)推導(dǎo)xa0xa012:18
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時78xgboost求解實(shí)例xa0xa011:29
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時79xgboost安裝xa0xa003:32
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時80xgboost實(shí)戰(zhàn)演示xa0xa014:44
xa0 xa0xa0 xa0xa0xa0課時81Adaboost算法概述xa0xa013:01
