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[机器学习] 最新Python数据分析与机器学习实战视频教程

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发表于 2019-6-22 16:40:40 | 显示全部楼层 |阅读模式
最新Python数据分析与机器学习实战视频教程

目录' w7 ]7 M8 G. b& `9 B$ M, E& e) M, _% r/ `* O) V0 c( T
章节1: Python科学计算库-Numpy4 f1 `# o! \; l# i  v7 r
        课时1课程介绍(主题与大纲)  10:46  z  o3 m" G. m5 Y
        课时2机器学习概述  10:04+ M5 M6 t; p3 {! o% E0 \( X
        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
        课时4课程数据,代码,PPT(在参考资料界面)' ?% E% L- U' Q  U8 L0 ^) G9 c5 P$ P; N( i
        课时5科学计算库Numpy  10:32* V. o3 ~, R% a- X
        课时6Numpy基础结构  10:41% K% ?8 Q, M  M
        课时7Numpy矩阵基础  05:55; d' \2 d! I- J1 ~- Q0 c9 e% ~7 t0 E6 z8 I8 i& {
        课时8Numpy常用函数  12:02
        课时9矩阵常用操作  10:189 N  e- {% ]2 v; Z
        课时10不同复制操作对比  10:49( \* a5 J+ H' l9 C) d/ h6 }! J" E& f( `

章节2: python数据分析处理库-Pandas( A( V7 \! B/ F; Y
        课时11Pandas数据读取  11:50
        课时12Pandas索引与计算  10:26
        课时13Pandas数据预处理实例  13:01" j( h. L1 _+ R2 R1 D! P1 p& q  b1 }' i: @
        课时14Pandas常用预处理方法  11:11/ P4 s7 D5 c3 H" M, n
        课时15Pandas自定义函数  07:44: s- `  z6 k5 c& L6 P
        课时16Series结构  12:29- r- p+ C9 u9 v& Q5 B6 Y$ K5 Q

章节3: Python数据可视化库-Matplotlib+ X% U) N, H! s" o, Y' x/ T2 J$ g1 W2 N# k+ Y! W
        课时17折线图绘制  08:25
        课时18子图操作  14:05  [0 O" [# {& ?0 j( w" m+ M- t* c+ }( z$ w$ I5 D
        课时19条形图与散点图  10:12
        课时20柱形图与盒图  10:176 Z  w9 T, y/ _4 |& r) i& {$ H$ d7 w' e
        课时21细节设置  06:13# j# P. j3 s3 f) ]# f& S
, O3 L9 v9 W3 m+ c: [7 u. T) W; E5 t8 V% m2 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: o6 g* A' ?! l: ^1 Z9 W& z" O
        课时26调色板颜色设置  08:182 K$ x3 O% U, ]# n4 d
        课时27单变量分析绘图  09:38% W  y# p) Y9 i. K) ~2 @9 P* M3 X" C; H' ?
        课时28回归分析绘图  08:53
        课时29多变量分析绘图  10:36# a4 q( E* i+ r# n0 W! }7 q
        课时30分类属性绘图  09:404 B" r8 K& s; q$ x! T
        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  08:302 [) T  [8 x6 ]! L5 K
        课时33热度图绘制  14:19' J9 d2 R; l  d* n0 t* @8 b3 ?$ v
+ F$ \, f6 N1 H" h# [/ @& E$ p1 t
章节5: 回归算法$ s& @0 A0 C4 B  N; U( M: ^) C7 a8 R6 k( t5 F! \) x
        课时34回归算法综述  09:429 f' ~9 S" ]. M2 T1 T1 _+ [* L8 {+ f5 V# K
        课时35回归误差原理推导  13:01" C7 x- M+ d  Q; |4 g
        课时36回归算法如何得出最优解  12:05+ w: k+ C+ G; k! w  o( C" }$ T6 ]0 a& H3 b6 Z6 l' y- p' M
        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, ]( ~. s$ |3 j7 ^- w; E! w2 F
        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  15:13/ r4 N$ u* I: f: f6 ]
* x1 w2 K% R3 m) z: \- v  q
章节6: 决策树. C2 q  |& Y/ u7 D) B# i) D! S
        课时40决策树算法综述  09:40  D: 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  05:276 e1 Z7 W0 ]) d# r
        课时44信息增益率的作用  16:396 \  v. v' O3 `5 t8 N6 k( n/ K: `- l9 v2 r
        课时45决策树剪枝策略  12:08. D. |3 R7 f0 t2 k
        课时46随机森林模型  09:15* ?1 ]& \4 L, A; Z+ N5 K9 B' r# D) _, F* k$ f0 w
        课时47决策树参数详解  17:49: T: o# @2 J7 P! R
; \" I. ]; n8 N: w: c& D7 B' }+ T2 }3 ~# o/ s9 p% R! h" W) i  O
章节7: 贝叶斯算法' p  n5 l$ L* u4 V
        课时48贝叶斯算法概述  06:58) _1 Q( h" L8 D, s2 l/ x+ H3 ^5 T1 l3 x7 N) j2 L, i
        课时49贝叶斯推导实例  07:382 k! E# H9 @4 {0 m
        课时50贝叶斯拼写纠错实例  11:466 H( J. e: b/ B3 q8 Z2 i8 G- t5 K/ Y7 V
        课时51垃圾邮件过滤实例  14:10* T0 x% G% q' }- t
        课时52贝叶斯实现拼写检查器  12:21$ v) v9 U! t( W; B) u( H" V% ]4 U5 [/ n; H
# o* e8 f. ~" j9 ?7 s* i
章节8: 支持向量机6 U4 c) \5 D  b( |' m" r3 D5 J8 r8 y, Y, h' D
        课时53支持向量机要解决的问题  12:01. R) r2 ~6 T0 e9 d  @8 b3 z5 N4 N3 Z9 r. ?2 w
        课时54支持向量机目标函数  10:011 m" N* I1 Q8 ~" k! V- ^  m
        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' v  d( X2 D, ]6 R4 X5 n
        课时56支持向量机求解实例  14:188 \) M( Q$ u: g/ z" x6 Z! B: d
        课时57支持向量机软间隔问题  06:55/ v8 w% u7 C+ `  K% O9 n/ {: q7 n2 }
        课时58支持向量核变换  10:172 s8 S/ H/ L; D, n8 m: m; d) A
        课时59SMO算法求解支持向量机  29:29" k$ @3 H& a4 q6 B/ f3 a0 G) a  c7 Z
2 y( B5 b7 i' z# j6 R- s+ N6 d- A0 a9 P9 E& p6 o6 U3 L. m
章节9: 神经网络! d8 Y! R) U8 X  H0 Y2 u3 k
        课时60初识神经网络  11:28  O  y* D7 }2 s% x# K. H* Q% a4 o+ f
        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  10:010 U$ I4 ?3 k; }+ d$ o: d$ @. E+ }
        课时63超参数的作用  10:31
        课时64线性分类原理  09:358 U9 q4 P  M4 A# T, W2 ~8 L9 Y! C  B; o
        课时65神经网络-损失函数  09:18
        课时66神经网络-正则化惩罚项  07:196 Z- Z) M- g$ w3 x- i; C# F  M
        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' p
        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  10:39
        课时73神经网络过拟合解决方案  15:54$ G( P6 j# e# E% J+ J1 ]& u+ a# j/ D( [. n# ?, ^
        课时74感受神经网络的强大  11:301 o9 l! x7 Y8 f( S" z! m) S7 N7 S6 y5 v1 ^6 {5 ^8 Q% N
& G: I' P% Z* C- _- z, a) ]1 ?7 m. I" |( E9 X3 V8 x
章节10: Xgboost集成算法* ^  \' L1 F* h' O- ~0 r- @2 f6 g8 O% B  j- d5 [4 H/ B
        课时75集成算法思想  05:35; c( z4 [8 c& q7 ]3 z) O
        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* d- v6 a9 h( i9 ?, i$ ^) F+ E
        课时78xgboost求解实例  11:29* V* M. G$ Z, {! |" a1 D4 l& M. S- g- l- u6 a" R8 p
        课时79xgboost安装  03:328 a+ Y  Q; ?* D0 }0 f3 W7 b) e. g4 T/ a* p0 S
        课时80xgboost实战演示  14:44
        课时81Adaboost算法概述  13:01) C1 l" Z) U! t+ ]0 s" @4 |9 v0 c1 c! |$ G% }" X; W) I3 h2 g! k
# e9 {7 P) a# G5 |! W
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! ]' \9 q; R. L, c7 @3 e
        课时83语言模型  06:16) g0 j  u( _! q+ a! L& I
        课时84-N-gram模型  08:324 w* _) O4 J& N4 G+ l
        课时85词向量  09:28" C/ k' W( u. k2 \2 N
        课时86神经网络模型  10:03
        课时87Hierarchical Softmax  10:01, C* u& ]5 s' N. z) {
        课时88CBOW模型实例  11:21
        课时89CBOW求解目标  05:39% g  U- S+ x( ]& Y0 l" `- @9 ]/ P! `1 l, h3 J
        课时90梯度上升求解  10:11
        课时91负采样模型  07:15
8 a9 D8 f7 v1 {! z8 Z" p9 e- Y3 v8 J$ z
章节12: K近邻与聚类
        课时92无监督聚类问题  16:04  w# m6 A, k4 E
        课时93聚类结果与离群点分析  12:55$ A4 C& F+ P( Z8 M) g* p
        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
        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+ f- \# p: C3 m( K
章节13: PCA降维与SVD矩阵分解0 J$ T4 L) Q8 w9 h
        课时98PCA基本原理  10:48/ U: c7 k( Y( y; C! A/ V
        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  10:086 f/ x2 k- G: }( ~! Z
        课时101SVD推荐系统应用实例  13:31& z' B  Z4 A# o5 L) L: G5 t# A' |) y$ F( {
( ]; X9 k% Q1 n! ^8 l/ n# ?& r7 F! r. b! d9 L3 l. f
章节14: scikit-learn模型建立与评估
        课时102使用python库分析汽车油耗效率  15:09, B& v) H- ?+ x) q0 P/ G
        课时103使用scikit-learn库建立回归模型  14:022 A! K3 H4 B; t/ x
        课时104使用逻辑回归改进模型效果  13:121 O2 e9 c5 w8 L9 y
        课时105 模型效果衡量标准  20:097 i1 U$ W: q0 T3 m  j8 D' e
        课时106ROC指标与测试集的价值  14:313 f7 F4 [7 e5 C! z2 m# p7 ~  M6 ?
        课时107交叉验证  15:154 m8 a8 e. h1 e
        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
        课时110特征数据可视化展示  11:412 _1 c$ S9 ]% h7 {' d" G" _6 p1 q6 w
        课时111数据预处理  12:32& F, N. I) Q( J5 O% g) Z. E# U1 j" ]' u
        课时112使用Scikit-learn建立模型  10:12$ g  [- U* N% s3 t
& Z) p  j/ d3 U- g
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
        课时113船员数据分析  11:02; S8 j5 N/ N" P% y( K1 z! A$ q1 k7 _  E* u
        课时114数据预处理  11:39
        课时115使用回归算法进行预测  12:132 U  D; ~; N7 p) v) Y! g$ }1 P
        课时116使用随机森林改进模型  13:25- Y/ j. Q" j/ ]) [8 e6 ~
        课时117随机森林特征重要性分析  15:557 C# J* b4 k( }1 G0 }1 v+ L; s  y& j- h/ f1 a. o% d

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 w  e
        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
        课时121交叉验证  13:039 T  m% z9 {& D- p( P/ r3 f# [$ R; O* V& N6 o% m; v) @
        课时122模型评估方法  13:06  ~- H+ |! ^) P- @9 b+ U, k
        课时123正则化惩罚  08:09; @: n6 \' n* h- x' b( {( ?8 B( \0 x: B. d4 P- S) b
        课时124逻辑回归模型  07:37( m2 ~& h5 x+ I$ q! e
        课时125混淆矩阵  08:53) ~2 Q# t: v5 \, ?8 v$ K/ e  S+ y( D2 c
        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) }% Q6 e0 y$ J7 Z1 h; X
, M) S! h$ e) j& k; E' p+ G; t! g, p  M9 r! M5 h! C: y1 U
章节18: Python文本数据分析:新闻分类任务) c% R5 H$ k' z3 a/ r& t8 ?7 v! s1 T- f$ r6 K
        课时128文本分析与关键词提取  12:11" y) }, P8 i# @3 D& x. W6 H$ k9 Y9 K7 v
        课时129相似度计算  11:446 g- f, i* f/ L
        课时130新闻数据与任务简介  10:20, G' @% i4 g/ @9 f
        课时131TF-IDF关键词提取  13:28' X0 _- b0 x' ^; }' A4 l: w" `; `: Z! v! b. c) r/ A1 J: [
        课时132LDA建模  09:10, w+ m9 C  i/ i6 O$ L" s- D) A& O2 l& P
        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& }0 d2 n- _6 m. m4 N( C: `# N
9 s, Z- r2 K* ^. [! b; a% h4 L. }  g! P5 f* j
章节19: Python时间序列分析7 V6 L8 y% y& n/ H! m) C
        课时134章节简介  01:03& o) P6 A" I) R+ v# B2 m+ r
        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: R5 [) N6 C$ K: h
        课时137Pandas滑动窗口  07:476 w+ T# u! F  f; 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, m4 g" H: Z  L7 |* x
        课时140相关函数评估方法  10:46: N$ X9 }( M; \2 N
        课时141建立ARIMA模型  07:48- v" U" \7 m# K% A1 b" B( {( ?* V7 B! d, T) K2 f* h
        课时142参数选择  12:40  M1 Y# t; s, Y4 x8 j) V; Z8 V" R. g+ t# L1 h" G: T
        课时143股票预测案例  09:57
        课时144使用tsfresh库进行分类任务  12:04+ `* z2 `0 x* i7 ?7 Z  l4 G
        课时145维基百科词条EDA  14:30: _+ Q2 P- T9 ^" ~% \

章节20: 使用Gensim库构造中文维基百度数据词向量模型+ [4 v& L, ^6 t" w* m9 \0 t
        课时146使用Gensim库构造词向量  06:22( T( k! U; x' J+ {5 l1 e) V
        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+ t/ |& w( \  I! t, d

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
        课时150数据清洗过滤无用特征  12:08
        课时151数据预处理  10:121 v! N' \! G, r- R/ ]' ]
        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 ~
        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 z1 u; C- G0 @; f

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, E) ~) {; D" N% E& h
        课时154数据背景介绍  06:35$ q' V1 I& h' e2 T9 V# h
        课时155数据预处理  10:057 v1 O/ _2 r3 m% p
        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% U1 |9 j$ o, B2 g- q' S& f
        课时158应用阈值得出结果  06:26- G3 b2 Q' q8 D$ a. W/ M7 t" _. Q3 Q$ r  C
  N# m3 G2 ^( p1 T& n. F- _; M5 ^- I
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
        课时160数据背景介绍  10:303 h/ r% }; W: g0 ?
        课时161数据读取与预处理  13:09
        课时162数据切分模块  14:42  {$ r0 R0 c. O8 _8 @) c) F2 u5 I1 {& h9 g
        课时163缺失值可视化分析  13:279 I0 a- Y( F5 `" M  U- n2 P, e5 `2 |: l
        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$ @" s/ M0 l8 C# {0 C- g6 G
        课时166报表可视化分析  10:38
        课时167红牌和肤色的关系  17:165 X& t+ C- [, `  A0 e% S) J

章节24: 探索性数据分析-农粮组织数据集- r; b& u1 ?9 x  N2 N9 A0 Z; O: V% B8 w, _* t- q$ L) \
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