2017最新唐宇迪 Python数据分析与机器学习实战视频教程
[*]【课程介绍】 9 {- q2 s0 ], G6 y
课程风格通俗易懂，真实案例实战。精心挑选真实的数据集为案例，通过python数据科学库numpy,pandas,matplot结合机器学习库scikit-learn完成一些列的机器学习案例。课程以实战为基础，所有课时都结合代码演示如何使用这些python库来完成一个真实的数据案例。算法与项目相结合，选择经典kaggle项目，从数据预处理开始一步步代码实战带大家快速入门机器学习。
[*]【课程目标】 8 ]( s+ a) k& u
课程目标：零基础快速掌握python数据分析与机器学习算法实战，快速入门python最流行的数据分析库numpy,pandas,matplotlib。对于繁琐的机器学习算法，先从原理上进行推导，以算法流程为主结合实际案例完成算法代码,使用scikit-learn机器学习库完成快速建立模型，评估以及预测。结合经典kaggle案例，从数据预处理开始一步步完成整个项目，使大家对如何应用python库完成实际的项目有完整的经验与概念。
目录' w7 ]7 M8 G. b& `* @/ I7 F, V; A- w0 Q3 g
章节1: Python科学计算库-Numpy4 f1 `# o! \; l# iv7 r* L$ y* X5 P# T0 H* {8 W7 L
课时1课程介绍（主题与大纲）10:46zo3 m" G. m5 Y
课时2机器学习概述10:04
课时3使用Anaconda安装python环境（Python新手先看这个）13:10% e& d) I) t& `, z! }* R$ w. \4 s, D; y7 b' ~3 u9 [. x
课时4课程数据，代码，PPT（在参考资料界面）' ?% E% L- U' QU8 L0 ^, C: G% d" G/ A8 f6 b, |9 W, t
课时5科学计算库Numpy10:32* V. o3 ~, R% a- X
课时6Numpy基础结构10:41. g0 z8 E- S. {
课时7Numpy矩阵基础05:55; d' \2 d! I- J1 ~- Q0 c9 e
课时8Numpy常用函数12:02{& q+ o: G+ w" j, ~) ep
课时9矩阵常用操作10:18" v& o8 d9 y# R. ]1 Gj
课时10不同复制操作对比10:49( \* a5 J+ H' l9 C) d
9 e) a0 k1 Y- a% e" h/ h) g
章节2: python数据分析处理库-Pandas+ P, h+ p% Yk" ^: i
课时11Pandas数据读取11:50) D. O) L1 p8 h7 t' t4 Q/ W' l
课时12Pandas索引与计算10:26: O3 KR5 M8 G: B1 b
课时13Pandas数据预处理实例13:01
课时14Pandas常用预处理方法11:11
课时15Pandas自定义函数07:44: s- `z6 k5 c& L6 P8 ]5 zz8 {6 p! N9 K8 _% H
课时16Series结构12:29- r- p+ C9 u9 v& Q5 B6 Y$ K5 Q
1 `; P' B0 y0 I2 v; ^
章节3: Python数据可视化库-Matplotlib+ X% U) N, H! s" o, Y
课时17折线图绘制08:25
课时18子图操作14:05% t* H6 p! b8 ]- ^, d& @
课时19条形图与散点图10:12
课时20柱形图与盒图10:176 Zw9 T, y/ _5 k. ?+ C1 c7 K#
课时21细节设置06:13# j# P. j3 s3 f) ]# f& S
, O3 L9 v9 W3 m+ c:
章节4: Python可视化库Seaborn6 g" T$ z( @; l* L7 A$ `/ @
课时22Seaborn简介02:44( s0 y" W/ R( o" k- y" b) U
课时23整体布局风格设置07:48
课时24风格细节设置06:504 D2 H+ g& h( S2 r_
课时25调色板10:40) l. t4 P- R* g, ?1 M: o
课时26调色板颜色设置08:182 K$ x3 O% U, ]# n4 d& D' s5 n' `) p2 I1 j6 I
课时27单变量分析绘图09:38% Wy# p) Y9 i. K) ~2 @9 P1 Z) c2 z% Bu% ], S
课时28回归分析绘图08:53
课时29多变量分析绘图10:366 g9 A2 S; y3 d4 u( _8 M
课时30分类属性绘图09:40
课时31Facetgrid使用方法08:50: V* K0 L% d3 C. i- U- t" c- I
课时32Facetgrid绘制多变量08:30; B3 D5 f: l! oA. Q
课时33热度图绘制14:19' J9 d2 R; ld* n0 t* @8 b3 ?$ v- {* t7 x!
+ F$ \, f6 N1 H
章节5: 回归算法$ s& @0 A0 C4 BN; U( M: ^) C7 a8 R
课时34回归算法综述09:429 f' ~9 S" ]. M2 T1 T9 ub! ]F! a0 L! e$ ]
课时35回归误差原理推导13:01" C7 x- M+ dQ; |4 g
课时36回归算法如何得出最优解12:05+ w: k+ C+ G; k! wo( C" }$ T' J0 W, H- H# k2 E1 |
课时37基于公式推导完成简易线性回归08:40( Y* T+ @$ f8 |7 W5 Q3 o4 P, ]
课时38逻辑回归与梯度下降16:59' j! z* B5 a5 W. Q# a
课时39使用梯度下降求解回归问题15:132 c( V1 I8 C; ]6 h9 o
& h) L- c' ]8 `- c+ k1 d. t
章节6: 决策树. C2 q|& Y/ u7 D) B# i) D! S6 I7 K8 I( g, E( K: l/ F
课时40决策树算法综述09:40D: h6 A/ {4 g; ~7 Q
课时41决策树熵原理13:20( [* ~8 k" b; @& Y- _2 n' d
课时42决策树构造实例11:00]8 q! x- W- X4 `' H/ l( C
课时43信息增益原理05:27
课时44信息增益率的作用16:396 \v. v' O3 `5 t8 N6 k( n
课时45决策树剪枝策略12:08. D. |3 R7 f0 t2 k2 l) `- A3 H2 A/ O
课时46随机森林模型09:15* ?1 ]& \4 L, A; Z
课时47决策树参数详解17:49
; \" I. ]; n8 N: w: c& D7 B& t2 w4 J! C7 o7 I7 O. Q
章节7: 贝叶斯算法
课时48贝叶斯算法概述06:58) _1 Q( h" L8 D, s2 l/ x+ H
课时49贝叶斯推导实例07:382 k! E# H9 @4 {0 m5 ?4 H9 e. d* d7 X3 h
课时50贝叶斯拼写纠错实例11:466 H( J. e: b/ B3 q8 Z4 v1 C/ |9 M. ^7 M; k8 E
课时51垃圾邮件过滤实例14:10* T0 x% G% q' }- tD- V: ]2 E) ^' K1 s) Q
课时52贝叶斯实现拼写检查器12:21$ v) v9 U! t( W; B) u( H" V
# o* e8 f. ~" j9 ?7 s* i2 r' r- ~- F7 ]
章节8: 支持向量机6 U4 c) \5 Db( |' m" r3 D5 J# o8 G% @q( o, p9 D
课时53支持向量机要解决的问题12:01. R) r2 ~6 T0 e9 d@8 b
课时54支持向量机目标函数10:01
课时55支持向量机目标函数求解10:05, N/ F. h! Z, k* M1 c4 P$ v: H1 E4 L
课时56支持向量机求解实例14:18
课时57支持向量机软间隔问题06:55
课时58支持向量核变换10:172 d: h! |/ q$ G
课时59SMO算法求解支持向量机29:29" k$ @3 H& a4 q6 B/ f
2 y( B5 b7 i' z# j6 R- s+ N6 d: H$ D% v3 s; G, iL% X1 B4 x+ a
章节9: 神经网络l, P( x/ l: Z
课时60初识神经网络11:28
课时61计算机视觉所面临的挑战09:40
课时62K近邻尝试图像分类10:011 _4 P8 w8 N" f8 _# R) t% `1 M
课时63超参数的作用10:312 f( V3 `$ N5 _# q7 ~0 @& I4 Y: g5 Y
课时64线性分类原理09:358 U9 q4 PM4 A# T2 Y( o! a& Q: Q2 e& T! y
课时65神经网络-损失函数09:183 u& m1 A3 Y$ ?; o- R1 \
课时66神经网络-正则化惩罚项07:196 Z- Z) M- g$ w3 x- i; C# FM
课时67神经网络-softmax分类器13:39/ a) g: t% ?2 A; W2 V- R
课时68神经网络-最优化形象解读06:47
课时69神经网络-梯度下降细节问题11:49, J) R! |) W# I' p3 \! m/ q7 ^. v& v0 s# h
课时70神经网络-反向传播15:17; J" e7 e& ^. P0 C9 ]# t
课时71神经网络架构10:111 ?& G( P) `! z) l; G' q
课时72神经网络实例演示10:397 t9 V6 N; r; t) u8 G
课时73神经网络过拟合解决方案15:54$ G( P6 j# e# E% J+ J1 ]& u1 m: i& t! M, z% A# w3 D/ a6 ]
课时74感受神经网络的强大11:301 o9 l! x7 Y8 f( S" z! m7 ]* c4 Qt. ?
& G: I' P% Z* C- _- z, aF, Dk9 R- E0 Y$ G2 ]0 M
章节10: Xgboost集成算法* ^\' L1 F* h' O- ~0 r
课时75集成算法思想05:35; c( z4 3 z) O+ t# ], V3 K0 }; VS7 `) y+ g
课时76xgboost基本原理11:074 w! W5 a: I* |" e8 p6 ]+ i
课时77xgboost目标函数推导12:18
课时78xgboost求解实例11:29* V* M. G$ Z, {! |" a1 D; j- f# Z& n' a( K* _
课时79xgboost安装03:328 a+ YQ; ?* D0 }0 f; n* X% Y; P* P2 ^( N; s$ ?
课时80xgboost实战演示14:44" g6 T( Z6 @- I! }; |
课时81Adaboost算法概述13:01) C1 l" Z) U! t+ ]0 s" @4 |
# e9 {7 P) a# G5 |! W: u9 t1 }+ R! ]+ H$ n( b7 Q
章节11: 自然语言处理词向量模型-Word2Vec& p2 h' j) h' s' ~6 s' z3 j! }
课时82自然语言处理与深度学习11:58
课时83语言模型06:16) g0 ju( _! q+ a! L& I( e2 m# x' @7 U
课时84-N-gram模型08:32
课时85词向量09:28" C/ k' W( u. k2 \2 N) \& D' G' u4 {4 ~2 B, P
课时86神经网络模型10:034 z+ X4 ?9 o* W: |
课时87Hierarchical Softmax10:01, C* u& ]5 s' N. z) {* k% ^3 s* q5 k2 B7 V% F
课时88CBOW模型实例11:21+ iO5 s+ X1 \- J
课时89CBOW求解目标05:39% gU- S+ x( ]& Y! ~/ b9 M, U! P
课时90梯度上升求解10:11* N6 ~! f; Q6 l) m,
课时91负采样模型07:15+ w( T* l& ^/ c& K2 \6 a+ @9 U
7 M" a5 u! U" b$ ~) a$ P
章节12: K近邻与聚类
课时92无监督聚类问题16:04
课时93聚类结果与离群点分析12:55
课时94K-means聚类案例对NBA球员进行评估14:23
课时95使用Kmeans进行图像压缩07:58; m5 A/ _3 U~; j6 A
课时96K近邻算法原理12:349 W; J( k) P' h* I) ?# S1 T
课时97K近邻算法代码实现18:44
7 _4 Y1 S: Z2 {! S( A) ?1 z7 ?' y
章节13: PCA降维与SVD矩阵分解0 J$ T4 L) Q8 w9 h% e/ i, d) _$ K+ d
课时98PCA基本原理10:48
课时99PCA实例08:34- z0 Z+ l( u6 `5 z$ w; r* d
课时100SVD奇异值分解原理10:08
课时101SVD推荐系统应用实例13:31& z' BZ4 A# o5 L) L# G7 y1 u4 r8 j7 Q- |! I# {
( ]; X9 k% Q1 n! ^8 l+ f, }& Q% z' f
章节14: scikit-learn模型建立与评估0 A% c, U5 P# r$ ~# C
课时102使用python库分析汽车油耗效率15:09, B& v) H- ?+ x) q0 P/ G0 Z+ y2 }# A' @, s
课时103使用scikit-learn库建立回归模型14:022 A! K3 H4 B; t/ x1 {# V4 H' {9 y, ?3 E
课时104使用逻辑回归改进模型效果13:12D6 A% M/ X: }9 x5 W/ |
课时105 模型效果衡量标准20:095 X6 Q. [- E8 f/ B5 Q8 f
课时106ROC指标与测试集的价值14:313 f7 F4 / G* J, [! A* F5 s
课时107交叉验证15:153 S) ^, [+ ?7 S7 Y7 h
课时108多类别问题15:52
章节15: Python库分析科比生涯数据
课时109Kobe Bryan生涯数据读取与简介07:45, M. t& ]8 j3 \5 ^$ [. ~4 b. M4 @* P7 _K7 f! @" X7 L
课时110特征数据可视化展示11:417 \9 w: F* N9 v% n
课时111数据预处理12:32& F, N. I) Q( J5 O% g) Z. E# U1 j" ]' u/ W6 w1 B9 F9 n* {' w" U; w
课时112使用Scikit-learn建立模型10:12$ g[- U* N% s3 t
章节16: 机器学习项目实战-泰坦尼克获救预测/ {6 v% q+ V! y0 d. f! m# zw3 h) D' M7 v, S8 P3 D% z9 A" M
课时113船员数据分析11:02; S8 j5 N/ N" P% y( K# N+ g" m0 v/ W2 S# m( e" A3 j! a
课时114数据预处理11:39
课时115使用回归算法进行预测12:13
课时116使用随机森林改进模型13:25- Y/ j. Q" j/ ]) : g) L. F+ ^" L: V
课时117随机森林特征重要性分析15:557 C# J* b4 k( }1 G0 }: m, L7 t4 M: l' B
章节17: 机器学习项目实战-交易数据异常检测
课时118案例背景和目标08:32+ L& d. G+ C7 we
课时119样本不均衡解决方案10:180 g. G; S) ?7 D' R' f) T
课时120下采样策略06:36$ E$ I% m% J# k/ {% w~
课时121交叉验证13:039 Tm% z9 {& D- p( P/ r3 f# [4 J6 v3 ?3 k9 W5 v
课时122模型评估方法13:06~- H+ |! ^) P- @9 b+ U, k( G3 g$ I1 C0 ]% _) p
课时123正则化惩罚08:09; @: n6 \' n* h- x' b( {( ?8 B
课时124逻辑回归模型07:37
课时125混淆矩阵08:53) ~2 Q# t: v5 \, ?3 J6 N+ o/ \* T3 M! F- @
课时126逻辑回归阈值对结果的影响10:01
课时127SMOTE样本生成策略15:513 S5 Y% N0 O5 w# l: [: E
, M) S! h$ e) j& k; E' p
章节18: Python文本数据分析：新闻分类任务) c% R5 H$ k' z3 a/ r; S$ l! k; j; p# W8 V
课时128文本分析与关键词提取12:11" y) }, P8 i# @3 D& x. W
课时129相似度计算11:446 g- f, i* f/ L: H3 E- d0 ]' G4 L9 A' I
课时130新闻数据与任务简介10:20, G' @% i4 g/ @9 f& V8 \! S8 |7 ?0 }$ C0 c
课时131TF-IDF关键词提取13:28' X0 _- b0 x' ^; }' A4 l: w" `; `: Z
课时132LDA建模09:10, w+ m9 Ci/ i6 O$ L
课时133基于贝叶斯算法进行新闻分类14:53, G. C8 N8 |1 B- z( W# |: s$ b& f& }* J6 D1 I! N" A+ M5 a* e
9 s, Z- r2 K* ^. [
章节19: Python时间序列分析7 V6 L8 y% y& n/ H! m) C4 k' D6 S- J$ ~! g* v$ ~
课时134章节简介01:03& o) P6 A" I) R+ v# B2 m+ r7 D' z0 J! Z+ q- h8 }5 _0 g
课时135Pandas生成时间序列11:28, w! H! T. M# m; r- J1 V
课时136Pandas数据重采样09:222 t5 I/ |; x+ Y0 l+ O- [; a) l$ r* u* R. u2 V4 f3 `
课时137Pandas滑动窗口07:476 w+ T# u! Ff; A5 y
课时138数据平稳性与差分法11:10
课时139ARIMA模型10:34+ b7 y" @7 j6 x5 o! n$ h! d3 f) w, Q6 S0 s2 J+ }A% ?; F8 `
课时140相关函数评估方法10:46# w7 ]1 A$ a1 T& d% M# _; y9 w
课时141建立ARIMA模型07:48- v" U" \7 m# K% A1 b" B( {( ?
课时142参数选择12:40M1 Y# t; s, Y4 x8 j
课时143股票预测案例09:578 N" [, U4 K* O0 m: Z& O7 F; G" t
课时144使用tsfresh库进行分类任务12:04+ `* z2 `0 x* i7 ?7 Zl4 G
课时145维基百科词条EDA14:30
8 s7 P; p( O7 i, A
章节20: 使用Gensim库构造中文维基百度数据词向量模型+ ) ?$ {! L& X" W! n5 y5 k, W5 }
课时146使用Gensim库构造词向量06:22( T( k! U; x' J+ {5 l1 e) V7 K/ H% k( Z) ^" Z! W
课时147维基百科中文数据处理10:27; B/ ^0 j6 i8 ~8 ~
课时148Gensim构造word2vec模型08:52. P- c! I9 k9 W
课时149测试模型相似度结果07:429 n- n" d8 A3 c+ O: [" F# w; C5 C2 G
! b. Y8 U' `8 s8 I* CY# ]
章节21: 机器学习项目实战-贷款申请最大化利润1 y, a5 g: O# T1 M1 H) _# g) V2 K4 {. t3 ?/ k( Y
课时150数据清洗过滤无用特征12:085 D0 o3 Ao+ u/ ^
课时151数据预处理10:129 q& E" Z8 Y- j' M7 h$ c- F
课时152获得最大利润的条件与做法13:26& S' r% k7 l& N7 h8 n- C3 E8 ~6 Q4 X# f! a* Z' O' x
课时153预测结果并解决样本不均衡问题12:47, c( c( J, T! {! t+ h7 z
% O- b- y* d) ~& i
章节22: 机器学习项目实战-用户流失预警# {1 ~5 f! y( R4 Y* Q" l
课时154数据背景介绍06:35' P& t4 e5 z% h; j" F# qC& o- U
课时155数据预处理10:05; v- D6 i% `4 E4 J2 c; y; d. C
课时156尝试多种分类器效果08:32; C, v4 I9 o5 L, s, [
课时157结果衡量指标的意义19:50% U1 |9 j$ o, B2 g- q' S& f" , Y0 h; G
课时158应用阈值得出结果06:26- G3 b2 Q' q8 D$ a. W8 }6 E) {$ _+ i* w9 q% l
N# m3 G2 ^( p1 T& nu& x* r# P- @5 M5 h% aU: Q4 E
章节23: 探索性数据分析-足球赛事数据集9 g- ?& d( y. ]+ R9 o- ]
课时159内容简介02:137 J) H) P! q2 B: l* c
课时160数据背景介绍10:30
课时161数据读取与预处理13:097 o6 Y3 }5 V/ K/ r- t
课时162数据切分模块14:42{$ r0 R0 c. O8 _8 @0 T: `+ Z' o4 ]. d: J9 q
课时163缺失值可视化分析13:279 I0 a- Y( F5 `" M# X# e- `9 F$ x7 ]
课时164特征可视化展示12:230 x/ K4 s* r6 r. j1 g( e
课时165多特征之间关系分析11:21
课时166报表可视化分析10:386 d* v! U4 H+ t" t/ Y1 ?5 `% N2 f
课时167红牌和肤色的关系17:165 X& t+ C- [, `A0 e% S) J; Y2 j1 {" z+ c9 M
. q' \3 d! v; \3 [* F, R
章节24: 探索性数据分析-农粮组织数据集- r; b& u1 ?9 xN2 N9 A0 Z; O) l( t0 _8 S1 p8 f4 n% m
课时168数据背景简介11:052 E5 `3 _1 Q, {2 {
课时169数据切片分析17:26# u6 E5 @. o' }}. H, {4 r
课时170单变量分析15:21' e%
课时171峰度与偏度11:37) `0 L" N; S/ Or. I, n
课时172数据对数变换09:437 e" J9 L7 K9 j. ]" F8 Z$ xY+ A
课时173数据分析维度06:55/ o) J+ q' B* r" Q) y* E7 c: J& p
课时174变量关系可视化展示12:22
" K+ O$ N5 |, W$ T% t& p9 v
章节25: 机器学习项目实战-HTTP日志聚类分析! e! P! M2 m7 G0 {. V@! `b6 P" i4 C0 b0 |# V; d+ S2 X
课时175建立特征工程17:25
课时176特征数据预处理10:34/ o/ ^/ a( h+ _) W
课时177应用聚类算法得出异常IP点17:59**** Hidden Message *****
谢谢了， 先看看 数据分析数据分析数据分析 66666666666 感谢分享!!! 感谢分享啊 数据分析与挖掘 机器学习
2017最新唐宇迪 Python数据分析与机器学习实战视频教程 [ 机器学习项目实战-HTTP日志聚类分析 76特征数据预处理10:34/ o/ ^/ a( h+ _) W
课时177应用聚类算法得出异常IP