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课程介绍：
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入门机器学习。
) L2 x7 z* w+ G& v" k2 l' H) V+ m
学习收益：5 W% A" k- W3 v7 ^; v" I
1.掌握Python数据科学工具包，包括矩阵数据处理与可视化展示。
2.掌握机器学习算法原理推导，从数学上理解算法是怎么来的以及其中涉及的细节。! h* Z# R n* e& R) F8 j
3.掌握每一个算法所涉及的参数，详解其中每一步对结果的影响。
4.熟练使用Python进行建模实战，基于真实数据集展开分析，一步步完成整个建模实战任务。8 U: d' i( h ~7 _
/ r, I9 t6 o: a% q$ e3 i' ]1 s- T
课程目录：
章节1: Python科学计算库-Numpy
课时1课程介绍（主题与大纲） 10:46
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' x4 P2 a4 ]$ ]. V6 C
课时4课程数据，代码，PPT（在参考资料界面）! Y4 J S, I' z e c
课时5科学计算库Numpy 10:32$ J9 E( W' S& V' K- D X8 o
课时6Numpy基础结构 10:41! c* u+ c* x" Z" F' n
课时7Numpy矩阵基础 05:55. c4 n3 t- }5 |
课时8Numpy常用函数 12:02
课时9矩阵常用操作 10:189 j/ s! ~! z9 d/ ?3 j) s) i9 }" M
课时10不同复制操作对比 10:49
$ L3 _0 I1 n2 q
章节2: python数据分析处理库-Pandas$ U/ x6 M) L7 x! z6 F( a/ p
课时11Pandas数据读取 11:503 t9 m( Q* m5 |; F
课时12Pandas索引与计算 10:26( u. ]$ k' C, g/ ^( y
课时13Pandas数据预处理实例 13:01+ U; x/ W o* C8 h
课时14Pandas常用预处理方法 11:11
课时15Pandas自定义函数 07:44
课时16Series结构 12:29
% e2 J/ j; M# U6 L) I5 p
章节3: Python数据可视化库-Matplotlib
课时17折线图绘制 08:25
课时18子图操作 14:05
课时19条形图与散点图 10:12
课时20柱形图与盒图 10:17+ f s0 v0 d& ?1 o3 c
课时21细节设置 06:137 k/ {" K, w+ n+ M
章节4: Python可视化库Seaborn
课时22Seaborn简介 02:44
课时23整体布局风格设置 07:48 p/ |4 W- b/ l+ G: t
课时24风格细节设置 06:50+ ~) _$ g( t: `3 G2 U$ l
课时25调色板 10:40
课时26调色板颜色设置 08:18+ S5 e* P) U+ n: T$ l- k8 v
课时27单变量分析绘图 09:38! z$ |/ X% n/ K5 P" ]- D
课时28回归分析绘图 08:53( w4 V4 c" j. P4 [! D
课时29多变量分析绘图 10:36, y/ V. x9 _) ]& I
课时30分类属性绘图 09:40$ W) g. n! ^1 A
课时31Facetgrid使用方法 08:50 y7 S2 q+ N, L4 {
课时32Facetgrid绘制多变量 08:30
课时33热度图绘制 14:19
' A5 F3 p4 D0 `* r) @9 B
章节5: 回归算法
课时34回归算法综述 09:42; J+ R& y4 c$ Z" Y+ J! I* c y* i
课时35回归误差原理推导 13:01
课时36回归算法如何得出最优解 12:05
课时37基于公式推导完成简易线性回归 08:40
课时38逻辑回归与梯度下降 16:59
课时39使用梯度下降求解回归问题 15:132 X0 _2 I$ _5 L
6 F0 t! ^8 t7 n3 d& }6 N
章节6: 决策树5 R) ?% E5 H; h' y
课时40决策树算法综述 09:40( k. h4 k4 l4 _& ^+ }' H
课时41决策树熵原理 13:203 u9 j! ~) h" S
课时42决策树构造实例 11:00
课时43信息增益原理 05:27
课时44信息增益率的作用 16:39+ J( R0 g+ X3 X/ B b0 f d
课时45决策树剪枝策略 12:08
课时46随机森林模型 09:15
课时47决策树参数详解 17:491 U: `# D2 Q6 h& `: g9 ~! M d; S
章节7: 贝叶斯算法0 G3 L \ J9 t4 H
课时48贝叶斯算法概述 06:58
课时49贝叶斯推导实例 07:38) g% E8 L C9 V! T
课时50贝叶斯拼写纠错实例 11:46
课时51垃圾邮件过滤实例 14:10
课时52贝叶斯实现拼写检查器 12:21+ [$ ^4 o% d$ t: D$ y7 b, P3 C
章节8: 支持向量机
课时53支持向量机要解决的问题 12:01
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- i4 Q; b E/ U: g* l. Q4 B
课时56支持向量机求解实例 14:18; q1 W5 h, p# P( ] O3 a
课时57支持向量机软间隔问题 06:558 H F6 W' c, {! c7 I6 i- w8 D
课时58支持向量核变换 10:17
课时59SMO算法求解支持向量机 29:29
章节9: 神经网络
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 10:01
课时63超参数的作用 10:31
课时64线性分类原理 09:35
课时65神经网络-损失函数 09:182 Z. ?. s! e" y5 v! v" {; B& l
课时66神经网络-正则化惩罚项 07:19
课时67神经网络-softmax分类器 13:39
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* U+ T# g4 A9 Y, K8 \ \8 F/ a3 s7 a( Q! Z
课时70神经网络-反向传播 15:17
课时71神经网络架构 10:116 _* N( G# ^" S! ?( ^
课时72神经网络实例演示 10:39
课时73神经网络过拟合解决方案 15:54
课时74感受神经网络的强大 11:30
, O# W9 _6 b8 h H" Y3 D
章节10: Xgboost集成算法;
课时75集成算法思想 05:35
课时76xgboost基本原理 11:07
课时77xgboost目标函数推导 12:18- k& X+ T% f2 O4 K
课时78xgboost求解实例 11:29, N+ E4 e7 f; G1 G
课时79xgboost安装 03:32
课时80xgboost实战演示 14:44
课时81Adaboost算法概述 13:01
) i" y( h/ h; K; p6 U7 a
章节11: 自然语言处理词向量模型-Word2Vec E# }/ n0 y. f& L2 U
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% u' _$ f* {6 I: R; Y
课时84-N-gram模型 08:32
课时85词向量 09:28- o8 T: ~* f% m" o
课时86神经网络模型 10:03; Y7 B3 l, W' g
课时87Hierarchical Softmax 10:018 \" w1 E! ^3 U& ]
课时88CBOW模型实例 11:21
课时89CBOW求解目标 05:39+ S8 v; S( @1 e0 \( u$ z
课时90梯度上升求解 10:11
课时91负采样模型 07:150 {- Q- ~, x% ~; T& \# {# T1 t
章节12: K近邻与聚类3 Z# N7 ]! C* `9 c( o
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/ {7 V4 X/ A% J" J: \# D3 i
课时95使用Kmeans进行图像压缩 07:58: L) K% f4 ?1 J. I& a d/ Y
课时96K近邻算法原理 12:340 O9 o O4 W) z2 R0 e4 z2 _4 I* ~' W5 @
课时97K近邻算法代码实现 18:44
章节13: PCA降维与SVD矩阵分解* u* r( s, ~2 E( l% q6 `0 p
课时98PCA基本原理 10:48' t) r/ T, Q/ }3 n3 B# m
课时99PCA实例 08:34
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
! R' f6 A9 U. D/ X+ }7 N) j8 M) U3 ~
章节14: scikit-learn模型建立与评估/ U; D; ?. T. `8 R f. p
课时102使用python库分析汽车油耗效率 15:090 L7 t3 H6 l7 z
课时103使用scikit-learn库建立回归模型 14:02. d6 v' s! F- S0 q9 P$ N
课时104使用逻辑回归改进模型效果 13:12
课时105 模型效果衡量标准 20:09+ B& T! D: o. S; P0 P4 n
课时106ROC指标与测试集的价值 14:31# \/ [$ n% q/ m) {, ~+ ^7 d
课时107交叉验证 15:15
课时108多类别问题 15:52/ f P# E+ ?: i' \
& Q, |; l5 r, v: I! M0 ], }
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/ l* H7 O# e* t; G0 L$ e' w! u
课时110特征数据可视化展示 11:410 f4 \: Y6 n! F) i! @, h
课时111数据预处理 12:32- w+ u- C6 X) N$ | w
课时112使用Scikit-learn建立模型 10:12
' {; {+ e% q S2 D
章节16: 机器学习项目实战-泰坦尼克获救预测
课时113船员数据分析 11:02+ }; s8 ?4 u+ N# Z! ?, |8 N! y
课时114数据预处理 11:399 @9 Q% N5 C/ f, _ S, H# T
课时115使用回归算法进行预测 12:13, y3 Q0 |+ M7 M9 ]
课时116使用随机森林改进模型 13:25
课时117随机森林特征重要性分析 15:55$ H! P* s% |3 h+ r
5 F! K# [" p" {; ^6 A6 S
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
课时119样本不均衡解决方案 10:18* l# l' B" G* I* j
课时120下采样策略 06:36
课时121交叉验证 13:03
课时122模型评估方法 13:06
课时123正则化惩罚 08:09& L+ O, F2 _4 g9 N$ Y4 o
课时124逻辑回归模型 07:37" y0 t9 d8 {) x1 G
课时125混淆矩阵 08:53
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 15:51
$ J: v* ^; i5 O% g. e, r, x
章节18: Python文本数据分析：新闻分类任务& m7 I: i4 j+ h: X
课时128文本分析与关键词提取 12:11
课时129相似度计算 11:44
课时130新闻数据与任务简介 10:20
课时131TF-IDF关键词提取 13:28
课时132LDA建模 09:10" W: b: l1 q$ e
课时133基于贝叶斯算法进行新闻分类 14:53
章节19: Python时间序列分析
课时134章节简介 01:037 X9 I6 K3 _' x; u: c
课时135Pandas生成时间序列 11:287 z8 _' o: B) U( `4 W4 P. R3 ]& Z/ T
课时136Pandas数据重采样 09:22% m7 ~+ S# b, L4 j
课时137Pandas滑动窗口 07:47; k/ s# k9 J, E
课时138数据平稳性与差分法 11:10
课时139ARIMA模型 10:34
课时140相关函数评估方法 10:46( e+ a4 W9 d( Z# H% x% L$ O
课时141建立ARIMA模型 07:48
课时142参数选择 12:40' Z# A6 r2 g; m [4 S; N3 l5 E
课时143股票预测案例 09:57/ J6 c8 `. n% V& e7 Q
课时144使用tsfresh库进行分类任务 12:04
课时145维基百科词条EDA 14:30' a$ Z# f) H) F7 q! r$ c, ]# m
$ J! U$ n* W- B$ [7 `
章节20: 使用Gensim库构造中文维基百度数据词向量模型- W b* J0 W8 c- a2 @% ^: `
课时146使用Gensim库构造词向量 06:22; D1 f9 `9 E: P6 U/ p$ _! K
课时147维基百科中文数据处理 10:279 E. Y6 Z0 G+ L" Z: i* f
课时148Gensim构造word2vec模型 08:52 o' p& }! B2 E4 @# V+ R0 s1 a
课时149测试模型相似度结果 07:42
章节21: 机器学习项目实战-贷款申请最大化利润2 F4 I, B' x) [: J z0 f
课时150数据清洗过滤无用特征 12:08% _4 E1 |$ S& c: m4 B
课时151数据预处理 10:12
课时152获得最大利润的条件与做法 13:26: [9 i( M' `) e
课时153预测结果并解决样本不均衡问题 12:47: k, D: B- _, f8 P& E. g( T
+ O% s) j; @4 R9 c! [
章节22: 机器学习项目实战-用户流失预警
课时154数据背景介绍 06:35
课时155数据预处理 10:05
课时156尝试多种分类器效果 08:32
课时157结果衡量指标的意义 19:50, ?5 R4 Z+ H' W1 o5 W3 G
课时158应用阈值得出结果 06:26
: R; D5 R/ U4 o" a8 @6 v4 O3 O
章节23: 探索性数据分析-足球赛事数据集
课时159内容简介 02:13* W. ]1 j* D! l$ a) \
课时160数据背景介绍 10:30
课时161数据读取与预处理 13:09
课时162数据切分模块 14:42
课时163缺失值可视化分析 13:27
课时164特征可视化展示 12:235 [2 L7 A! k# D" s {! T2 f
课时165多特征之间关系分析 11:216 V5 ?2 h4 ^2 `6 d+ ?4 k1 O
课时166报表可视化分析 10:38
课时167红牌和肤色的关系 17:16* F- t% v3 R( x7 y
( e( c( F1 y1 M2 S7 @0 r7 F0 N
章节24: 探索性数据分析-农粮组织数据集! d' j" f3 @3 u
课时168数据背景简介 11:05$ L7 V! P+ @4 O C7 T. W# k! v
课时169数据切片分析 17:267 j* t. } E- `6 D: ]+ T
课时170单变量分析 15:21% p0 I( ^& M' V; B
课时171峰度与偏度 11:37
课时172数据对数变换 09:43# B4 _ W3 W: V! Y
课时173数据分析维度 06:55
课时174变量关系可视化展示 12:22
章节25: 机器学习项目实战-HTTP日志聚类分析0 y& N/ n% I$ O& N& S6 ^( e
课时175建立特征工程 17:258 i. a8 E: Z1 a% ^6 f" g c
课时176特征数据预处理 10:343 h9 F' n H% E3 ~7 d6 v5 Z1 b2 u
课时177应用聚类算法得出异常IP点 17:59
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发表于 2019-6-24 12:42
