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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】 ?
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】 / Z% f& c6
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。# y- C4 d* F. L# t1
目录' w7 ]7 M8 G. b& `
章节1: Python科学计算库-Numpy4 f1 `# o! \; l# i v7 r9 t9 j
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% Z2 Y*
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 ^, P% b; g4
课时5科学计算库Numpy 10:32* V. o3 ~, R% a- X. n1 M
课时6Numpy基础结构 10:41
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
课时9矩阵常用操作 10:18) y7 E0 C6 B6
课时10不同复制操作对比 10:49( \* a5 J+ H' l9 C) d
: A9 E8 f, x
章节2: python数据分析处理库-Pandas- R- j! O1 l" n0 6
课时11Pandas数据读取 11:50
课时12Pandas索引与计算 10:26; e( x( L3 A/ 6
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 P
课时16Series结构 12:29- r- p+ C9 u9 v& Q5 B6 Y$ K5 Q' i, K6 i1 F) Q- Cfasfaf
9 F! V; P"
章节3: Python数据可视化库-Matplotlib+ X% U) N, H! s" o, Y- \; `& H
课时17折线图绘制 08:25; k: U# nfas
课时18子图操作 14:05 [0 O" [# {& ?0 j( w" m+ M- t* c
课时19条形图与散点图 10:12" i# \ c' fa
课时20柱形图与盒图 10:176 Z w9 T, y/ _
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" Z: U: Q- Y3 D1 Z7 asf
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& D9 A& f7 ms
课时24风格细节设置 06:504 D2 H+ g& h( S2 r _38 tasfas
课时25调色板 10:40) l. t4 P- R* g, ?1 M: o3 DC! G
课时26调色板颜色设置 08:182 K$ x3 O% U, ]# n4 d4 s A0 mfasf
课时27单变量分析绘图 09:38% W y# p) Y9 i. K) ~2 @9 P
课时28回归分析绘图 08:53; |' e' j7 y#sfasf
课时29多变量分析绘图 10:36
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
课时33热度图绘制 14:19' J9 d2 R; l d* n0 t* @8 b3 ?$ v2 x" _ `1 a8 l+ M+ tasfas
+ F$ \, f6 N1 H3 \6 z3 w; o2 v" t% lf
章节5: 回归算法$ s& @0 A0 C4 B N; U( M: ^) fasfC7 a8 R7 R) z
课时34回归算法综述 09:429 f' ~9 S" ]. M2 T1 Tfasf
课时35回归误差原理推导 13:01" C7 x- M+ d Q; |4 g1 y, w3 s* }' ^asf
课时36回归算法如何得出最优解 12:05+ w: k+ C+ G; k! w o( C" }$ T
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: }6 l d- ?" r; P
课时39使用梯度下降求解回归问题 15:13
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 Q3 # R
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( C3 R0 ( Hfasfsf
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 k
课时46随机森林模型 09:15* ?1 ]& \4 L, A; Z( s# ^0 A" K+ asfaso
课时47决策树参数详解 17:49
; \" I. ]; n8 N: w: c& D7 B1 \6 ]! M5 n
章节7: 贝叶斯算法- ?2 F' {% R7 n" t
课时48贝叶斯算法概述 06:58) _1 Q( h" L8 D, s2 l/ x+ H9 o; m!f; q0 r
课时49贝叶斯推导实例 07:382 k! E# H9 @4 {0 msf
课时50贝叶斯拼写纠错实例 11:466 H( J. e: b/ B3 q8 Z
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
# o* e8 f. ~" j9 ?7 s* i+ ?# P4 w% Y% `+
章节8: 支持向量机6 U4 c) \5 D b( |' m" r3 D5 J) s
课时53支持向量机要解决的问题 12:01. R) r2 ~6 T0 e9 d @8 b4 {2 U" F
课时54支持向量机目标函数 10:01; Z2 S+ l* q0 b
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: B( T; Sasfsaf
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 10:17
课时59SMO算法求解支持向量机 29:29" k$ @3 H& a4 q6 B/ f5 `5 q# _
2 y( B5 b7 i' z# j6 R- s+ N6 d
章节9: 神经网络: g* H$ L' E
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 X+ k8 I
课时62K近邻尝试图像分类 10:01 E. R+ D"
课时63超参数的作用 10:31) P# }$ f" ^* B(
课时64线性分类原理 09:358 U9 q4 P M4 A# T
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: G9 }" a8 x/\ S
课时68神经网络-最优化形象解读 06:47 N' U
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' k: {
课时71神经网络架构 10:111 ?& G( P) `! z) l; G' q8 }/ x$
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 ]& u6 P4 u$ g+ u- j
课时74感受神经网络的强大 11:301 o9 l! x7 Y8 f( S" z! m
& G: I' P% Z* C- _- z, a
章节10: Xgboost集成算法* ^ \' L1 F* h' O- ~0 r4 i0 A ~* x/ w: G
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 ]+ i1U, n. P
课时77xgboost目标函数推导 12:180 n; _; u3 ]* Q) H. BZ
课时78xgboost求解实例 11:29* V* M. G$ Z, {! |" a1 D" n {0 o6 C! l1 ]
课时79xgboost安装 03:328 a+ Y Q; ?* D0 }0 f. ~* w1 a/}! T% x
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 |
# 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 11:587 x/ [: |& B; A: j, A
课时83语言模型 06:16) g0 j u( _! q+ a! L& I
课时84-N-gram模型 08:32
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( ]& Y
课时90梯度上升求解 10:11
课时91负采样模型 07:15
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$ m- G1O8 O
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) n" n2A
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
课时98PCA基本原理 10:48! ?( Z; g:
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' a& T- [7 B" r
课时101SVD推荐系统应用实例 13:31& z' B Z4 A# o5 L) L
( ]; X9 k% Q1 n! ^8 l
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 13:12
课时105 模型效果衡量标准 20:09# j4 X' W% U) b2 c
课时106ROC指标与测试集的价值 14:313 f7 F4 [7 e5 C! z2 m# p7 ~ M6 ?6 U& q. H N
课时107交叉验证 15:154 R \. s( ?3 ^
课时108多类别问题 15:52
, z8 e' T1
章节15: Python库分析科比生涯数据0 `/ h/ E% \
课时109Kobe Bryan生涯数据读取与简介 07:45, M. t& ]8 j3 \5 ^$ [. ~4 b" T7 b8 p Z- c
课时110特征数据可视化展示 11:41
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 t2 m1 T# t$b* q
. @+ [* ~& w6 q) V
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( K, \& f' c+ m
课时114数据预处理 11:39/ |. q2 }. [; N( x8 e5 y# u
课时115使用回归算法进行预测 12:135 |! M. w$6 ~! D( T- a! s
课时117随机森林特征重要性分析 15:557 C# J* b4 k( }1 G0 }
章节17: 机器学习项目实战-交易数据异常检测
课时118案例背景和目标 08:32+ L& d. G+ C7 w e6 I: G, q'
课时119样本不均衡解决方案 10:180 g. G; S) ?7 D' R' f) T+ q) {5 X0 ]8 v
课时120下采样策略 06:36/ C" n5 z% B2 z+ u" W
课时121交叉验证 13:039 T m% z9 {& D- p( P/ r3 f# O% v) o
课时122模型评估方法 13:06 ~- H+ |! ^) P- @9 b+ U, k
课时123正则化惩罚 08:09; @: n6 \' n* h- x' b( {( ?8 B2 X( j
课时124逻辑回归模型 07:376 `" o( l
课时125混淆矩阵 08:53) ~2 Q# t: v5 \, ?7 {9 {% F& I* w2 P
课时126逻辑回归阈值对结果的影响 10:01
课时127SMOTE样本生成策略 15:51
, M) S! h$ 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
课时128文本分析与关键词提取 12:11" y) }, P8 i# @3 D& x. W4 J# M3 Mq3 E
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
课时132LDA建模 09:10, w+ m9 C i/ i6 O$ L( @+ N9 }% Oe7 o' ^
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& }) ]5 j- ?
9 s, Z- r2 K* ^. [" f. A# o2
章节19: Python时间序列分析7 V6 L8 y% y& n/ H! m) C9 q" w8 _+ o
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 V8 U l2 L: V
课时136Pandas数据重采样 09:222 t5 I/ |; x+ Y0 l+ O/ G, ]. S e
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) W$ RH3 j k
课时140相关函数评估方法 10:46 X; A; }; G+ 2 x/ A
课时141建立ARIMA模型 07:48- v" U" \7 m# K% A1 b" B( {( ?) U3 v' U
课时142参数选择 12:40 M1 Y# t; s, Y4 x8 j
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( |% l X, k% y$ / j
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$ e; _ d, v6 H# f
课时146使用Gensim库构造词向量 06:22( T( k! U; x' J+ {5 l1 e) V3 O) Z: O
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
( n! N- ~+ _' K' I0 ^2 c
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/ U: Z J$ e
课时151数据预处理 10:12- Z& K7 z7 }!
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 ~) m6 E1 h! N5 E
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
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, s/ o9 k. [5 u( r3 ~
课时155数据预处理 10:05' |+ i1 V$ w/ M0 e; b$ J
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! p8 }4 ?0 `; l
课时158应用阈值得出结果 06:26- G3 b2 Q' q8 D$ a. W- S/ ?- f0 T. I& E. k. q/ Y6 ?
N# m3 G2 ^( p1 T& n4 Y, M" u# _0 V% R2 S
章节23: 探索性数据分析-足球赛事数据集6 H& N6
课时159内容简介 02:13! r1 J5 [% X* I
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 {$ r0 R0 c. O8 _8 @: b3 Q" l* |, L) i
课时163缺失值可视化分析 13:279 I0 a- Y( F5 `" M
课时164特征可视化展示 12:230 x/ K4 s* r6 r. j1 g( e2 l0 q/ o0 u" R
课时165多特征之间关系分析 11:21
课时166报表可视化分析 10:38( `' }1 `* @' E
课时167红牌和肤色的关系 17:165 X& t+ C- [, ` A0 e% S) J
7 _. J3 b) o
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
课时168数据背景简介 11:05- d" q# ]7 P! a* v) Y
课时169数据切片分析 17:26; C. U+ ^
课时170单变量分析 15:21
课时171峰度与偏度 11:37' L. V0 m! [1 Y5 v
课时172数据对数变换 09:437 e" J9 L7 K9 j. ]" F8 Z$ x Y+ A& n5 d&w! |
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, n zB& G
" 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 @4 j: W
课时175建立特征工程 17:250 P$ y8 g%
课时176特征数据预处理 10:34/ o/ ^/ a( h+ _) W7 f% d
课时177应用聚类算法得出异常IP点 17:59
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发表于 2018-1-31 23:43:03
变色卡
发表于 2018-2-9 14:42:25