【微职位】Python数据分析与机器学习实战课程配套视频课程
适合人群:
机器学习,数据挖掘爱好者
课程目标:
快速学习机器学习经典算法以及如何使用Python进行建模与分析的工作
课程简介:
系列课程总共近40章节，并保持持续更新。包含经典机器学习算法原理推导与案例实战两部分。从基本的回归算法开始讲起，逐渐过渡到复杂的神经网络模型。对于每一个算法给出实战案例，基于真实数据集使用Python库作为核心工具进行数据预处理与建模工作。
原理推导，形象解读，案例实战缺一不可！
课程目录:
【微职位】Python数据分析与机器学习实战课程配套视频课程
├──课件与代码
├──10Python文本分析
├──Python文本分析
└──课程数据-代码.txt0.10kb
├──11泰坦尼克号-级联模型
└──泰坦尼克号-级联模型.zip1.33M
├──12手写字体识别
└──手写字体识别.zip9.27M
├──13tensorflow代码
├──tensorflow代码
└──tensorflow代码.zip2.09M
├──14xgboost
└──xgboost.zip28.75kb
├──15推荐系统
├──推荐系统
├──课程数据-代码.txt0.10kb
├──推荐系统.pdf2.13M
└──推荐系统.zip19.56M
├──16word2vec——空
├──word2vec
└──课程数据-代码.txt0.10kb
├──17Python时间序列
├──Python时间序列
└──课程数据-代码.txt0.10kb
├──1机器学习算法PPT
└──机器学习算法PPT.pdf9.87M
├──2numpy
└──numpy.zip18.46kb
├──3Pandas
└──Pandas.zip776.44kb
├──4欺诈检测
└──欺诈检测.zip66.10M
├──5梯度下降实例
└──梯度下降实例.zip155.96kb
├──6Matplotlib
└──Matplotlib.zip935.18kb
├──7可视化库Seaborn
├──可视化库Seaborn.rar3.83M
└──课程数据-代码.txt0.03kb
├──8决策树鸢尾花
└──决策树鸢尾花.zip632.99kb
├──9贝叶斯
├──贝叶斯.rar2.26M
└──课程数据-代码.txt0.10kb
├──唐宇迪-机器学习课程代码-新整理
├──Python库代码（4个）
├──Python快速入门
├──机器学习算法PPT
├──机器学习算法配套案例实战
└──暂时无用的内容
└──梯度下降求解逻辑回归.zip681.70kb
└──视频
├──第1章 人工智能入学指南
├──001、AI时代首选Python .ts34.92M
├──002、Python我该怎么学？ .ts19.67M
├──003、人工智能的核心-机器学习 .ts35.85M
├──004、机器学习怎么学？ .ts50.50M
├──005、算法推导与案例 .ts34.10M
└──006、系列课程环境配置 .ts23.95M
├──第2章 Python快速入门
├──007、快速入门，边学边用 .ts4.05M
├──008、变量类型 .ts30.56M
├──009、List基础模块 .ts41.98M
├──010、List索引 .ts48.42M
├──011、循环结构 .ts46.05M
├──012、判断结构 .ts23.29M
├──013、字典模块 .ts59.30M
├──014、文件处理 .ts65.44M
└──015、函数基础 .ts17.17M
├──第3章 科学计算库Numpy
├──016、Numpy数据结构 .ts65.22M
├──017、Numpy基本操作 .ts39.41M
├──018、Numpy矩阵属性 .ts36.58M
├──019、Numpy矩阵操作 .ts117.92M
└──020、Numpy常用函数 .ts164.22M
├──第4章 数据分析处理库Pandas
├──021、Pandas数据读取 .ts68.13M
├──022、Pandas索引与计算 .ts27.61M
├──023、Pandas数据预处理实例 .mp455.41M
├──023、Pandas数据预处理实例 .ts30.49M
├──024、Pandas常用预处理方法 .ts23.61M
├──025、Pandas自定义函数 .ts21.60M
└──026、等待提取中 .txt
├──第5章 可视化库Matplotlib
├──027、折线图绘制 .ts50.14M
├──028、子图操作 .ts74.33M
├──029、条形图与散点图 .ts66.55M
├──030、柱形图与盒形 .ts58.14M
└──031、绘图细节设置 .ts35.36M
├──第6章 Python可视化库Seaborn
├──032、布局整体风格设置 .ts37.39M
├──033、风格细节设置 .ts32.86M
├──034、调色板 .ts44.20M
├──035、调色板颜色设置 .ts37.99M
├──036、单变量分析绘制 .ts47.08M
├──037、回归分析绘图 .ts43.68M
├──038、多变量分析绘图 .ts48.64M
├──039、分类属性绘图 .ts51.04M
└──040、热度图绘制 .ts65.84M
├──第7章 线性回归算法
├──041、线性回归算法概述 .ts50.92M
├──042、误差项分析 .ts45.04M
├──043、似然函数求解 .ts31.40M
├──044、目标函数推导 .ts32.38M
└──045、线性回归求解 .ts38.14M
├──第8章 梯度下降算法
├──046、梯度下降原理 .ts47.96M
├──047、梯度下降方法对比 .ts27.91M
└──048、学习率对结果的影响 .ts23.31M
└──第9章 逻辑回归算法
├──049、逻辑回归算法原理推导 .ts39.76M
└──050、逻辑回归求解 .ts57.97M
├──第10章 案例实战:Python实现逻辑回归与梯度下降策略
├──051、Python实现逻辑回归任务概述 .ts47.60M
├──052、完成梯度下降模块 .ts83.79M
├──053、停止策略与梯度下降策略对比 .ts68.14M
└──054、实验对比效果 .ts67.00M
├──第11章 项目实战:案例实战信用卡欺诈检测
├──055、案例背景和目标 .ts46.00M
├──056、样本不平衡解决方案 .ts56.33M
├──057、下采样策略 .ts40.74M
├──058、交叉验证 .ts55.25M
├──059、模型评估方法 .ts52.92M
├──060、正则化惩罚项 .ts32.88M
├──061、逻辑回归模型 .ts41.73M
├──062、混淆矩阵 .ts48.34M
├──063、逻辑回归阈值对结果的影响 .ts55.82M
└──064、SMOTE样本生成策略 .ts87.79M
├──第12章 决策树算法
├──065、决策树原理概述 .ts45.43M
├──066、衡量标准-熵 .ts46.11M
├──067、决策树构造实例 .ts40.06M
├──068、信息增益率 .ts21.99M
└──069、决策树剪枝策略 .ts67.01M
├──第13章 案例实战:决策树Sklearn实例
├──070、决策树复习 .ts40.14M
├──071、决策树涉及参数 .ts67.52M
├──072、树可视化与Sklearn实例 .ts109.45M
└──073、Sklearn参数选择模块 .ts70.97M
├──第14章 集成算法与随机森林
├──074、集成算法-随机森林 .ts51.72M
├──075、特征重要性衡量 .ts49.11M
├──076、提升模型 .ts48.77M
└──077、堆叠模型 .ts28.46M
├──第15章 泰坦尼克船员获救
├──078、数据介绍 .ts36.91M
├──079、数据预处理 .ts72.14M
├──080、回归模型进行预测 .ts75.32M
├──081、随机森林模型 .ts68.43M
└──082、特征选择 .ts53.97M
├──第16 章贝叶斯算法
├──083、贝叶斯算法概述 .ts18.95M
├──084、贝叶斯推导实例 .ts20.22M
├──085、贝叶斯拼写纠错实例 .ts30.74M
├──086、垃圾邮件过滤实例 .ts38.28M
└──087、贝叶斯实现拼写检查器 .ts59.73M
├──第17章 Python文本数据分析
├──088、文本分析与关键词提取 .ts32.61M
├──089、相似度计算 .ts34.13M
├──090、新闻数据与任务简介 .ts48.86M
├──091、TF-IDF关键词提取 .ts66.53M
├──092、LDA建模 .ts43.42M
└──093、基于贝叶斯算法的新闻分类 .ts70.75M
├──第18章 支持向量机算法
├──094、支持向量机要解决的问题 .ts36.66M
├──095、距离与数据的定义 .ts36.05M
├──096、目标函数 .ts34.31M
├──097、目标函数求解 .ts38.31M
├──098、SVM求解实例 .ts48.43M
├──099、支持向量的作用 .ts41.48M
├──100、软间隔问题 .ts22.55M
└──101、SVM核变换 .ts85.51M
├──第19章 SVM调参实例
├──102、Sklearn求解支持向量机 .ts69.69M
└──103、SVM参数调节 .ts87.32M
├──第20章 机器学习处理实际问题常规套路
├──104、HTTP检测任务与数据挖掘的核心 .ts68.51M
├──105、论文的重要程度 .ts62.72M
├──106、BenchMark概述 .ts41.57M
└──107、BenchMark的作用 .ts83.81M
├──第21章 降维算法:线性判别分析
├──108、线性判别分析要解决的问题 .ts46.78M
├──109、线性判别分析要优化的目标 .ts42.68M
└──110、线性判别分析求解 .ts45.21M
├──第22章 案例实战:Python实现线性判别分析
├──111、Python实现线性判别分析 .ts56.74M
└──112、求解得出降维结果 .ts50.68M
├──第23章 降维算法:PCA主成分分析
├──113、PCA降维概述 .ts27.31M
├──114、PCA要优化的目标 .ts47.30M
├──115、PCA求解 .ts39.99M
└──116、PCA降维实例 .ts111.99M
├──第24章 聚类算法-Kmeans
├──117、Kmeans算法概述 .ts40.54M
├──118、Kmeans工作流程 .ts29.75M
└──119、迭代效果可视化展示 .ts49.47M
├──第25章 聚类算法-DBSCAN
├──120、DBSCAN聚类算法 .ts69.45M
├──121、DBSCAN工作流程 .ts65.74M
└──122、DBSCAN迭代可视化展示 .ts49.99M
├──第26章 聚类实践
├──123、多种聚类算法概述 .ts14.99M
└──124、聚类案例实战 .ts94.23M
├──第27章 EM算法
├──125、EM算法要解决的问题 .ts36.34M
├──126、隐变量问题 .ts21.03M
├──127、EM算法求解实例 .ts68.29M
├──128、Jensen不等式 .ts37.59M
└──129、GMM模型 .ts32.02M
├──第28章 GMM聚类实践
├──130、GMM实例 .ts68.05M
└──131、GMM聚类 .ts53.17M
├──第29章 神经网络
├──132、计算机视觉常规挑战 .ts70.57M
├──133、得分函数 .ts17.70M
├──134、损失函数 .ts22.02M
├──135、softmax分类器 .ts33.07M
├──136、反向传播 .ts29.99M
├──137、神经网络整体架构 .ts19.24M
├──138、神经网络实例 .ts34.09M
└──139、激活函数 .ts31.71M
├──第30章 Tensorflow实战
├──140、Tensorflow基础操作 .ts27.64M
├──141、Tensorflow常用函数 .ts34.45M
├──142、Tensorflow回归实例 .ts44.45M
├──143、Tensorflow神经网络实例 .ts72.72M
├──144、Tensorflow神经网络迭代 .ts70.79M
├──145、神经网络dropout .ts38.27M
└──146、卷积神经网络基本结构 .ts45.73M
├──第31章 Mnist手写字体与验证码识别
├──147、Tensorflow构造卷积神经网络参数 .ts50.22M
├──148、Pooling层原理与参数 .ts40.15M
├──149、卷积网络参数配置 .ts41.01M
├──150、卷积神经网络计算流程 .ts47.19M
├──151、CNN在mnist数据集上的效果 .ts56.27M
├──152、验证码识别任务概述 .ts52.90M
└──153、完成验证码识别任务 .ts67.70M
├──第32章 Xgboost集成算法
├──154、集成算法思想 .ts14.16M
├──155、Xgboost基本原理 .ts26.47M
├──156、Xgboost目标函数推导 .ts32.51M
├──157、Xgboost求解实例 .ts40.28M
├──158、Xgboost安装 .ts18.41M
├──159、Xgboost实例演示 .ts70.67M
└──160、Adaboost算法概述 .ts42.24M
├──第33章 推荐系统
├──161、推荐系统应用 .ts40.92M
├──162、推荐系统要完成的任务 .ts17.04M
├──163、相似度计算 .ts26.96M
├──164、基于用户的协同过滤 .ts21.60M
├──165、基于物品的协同过滤 .ts35.42M
├──166、隐语义模型 .ts19.71M
├──167、隐语义模型求解 .ts26.23M
└──168、模型评估标准 .ts15.79M
├──第34章 推荐系统实战
├──169、Surprise库与数据简介 .ts31.52M
├──170、Surprise库使用方法 .ts46.36M
├──171、得出商品推荐结果 .ts50.34M
├──172、使用Tensorflow构建隐语义模型 .ts46.34M
├──173、模型架构 .ts52.86M
├──174、损失函数定义 .ts43.29M
└──175、训练网络模型 .ts47.07M
├──第35章 词向量模型Word2Vec
├──176、自然语言处理与深度学习 .ts33.46M
├──177、语言模型 .ts13.11M
├──178、N-gram模型 .ts23.35M
├──179、词向量 .ts23.28M
├──180、神经网络模型 .ts28.00M
├──181、Hierarchical .ts25.39M
├──182、CBOW模型实例 .ts34.47M
├──183、CBOW求解目标 .ts16.11M
├──184、梯度上升求解 .ts29.58M
└──185、负采样模型 .ts16.89M
├──第36章 使用Gensim库构造词向量模型
├──186、使用Gensim库构造词向量 .ts32.89M
├──187、维基百科中文数据处理 .ts51.64M
├──188、Gensim构造word2vec .ts45.26M
└──189、测试相似度结果 .ts38.63M
├──第37章 时间序列-ARIMA模型
├──190、数据平稳性与差分法 .ts40.23M
├──191、ARIMA模型 .ts26.18M
├──192、相关函数评估方法 .ts41.30M
├──193、建立AIRMA模型 .ts32.44M
└──194、参数选择 .ts60.77M
├──第38章 Python时间序列案例实战
├──195、股票预测案例 .ts48.04M
├──196、使用tsfresh库进行分类任务 .ts57.82M
├──197、维基百科词条EDA .ts69.07M
├──198、Pandas生成时间序列 .ts54.98M
├──199、Pandas数据重采样 .ts44.72M
└──200、Pandas滑动窗口 .ts28.32M
├──第39章 探索性数据分析:赛事数据集
├──201、数据背景介绍 .ts55.91M
├──202、数据读取与预处理 .ts64.32M
├──203、数据切分模块 .ts86.16M
├──204、缺失值可视化分析 .ts67.17M
├──205、特征可视化展示 .ts65.12M
├──206、多特征之间关系分析 .ts64.32M
├──207、报表可视化分析 .ts54.81M
└──208、红牌和肤色的关系 .ts83.86M
├──第40章 探索性数据分析:农粮组织数据集
├──209、数据背景简介 .ts76.43M
├──210、数据切片分析 .ts113.38M
├──211、单变量分析 .ts99.93M
├──212、峰度与偏度 .ts80.53M
├──213、数据对数变换 .ts68.70M
├──214、数据分析维度 .ts48.31M
└──215、变量关系可视化展示 .mp472.92M
下载地址:
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