[唐宇迪] 唐宇迪python数据分析与机器学习实战

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    发表于 2017-11-16 12:42:55 | 显示全部楼层 |阅读模式
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    唐宇迪python数据分析与机器学习实战课程内容:

    01人工智能入门指南(有基础的同学请略过!)
        课时1课程介绍(主题与大纲
        课时2AI时代首选Python
        课时3Python我该怎么学
        课时4人工智能的核心-机器学习
        课时5机器学习怎么学?
        课时6算法推导与案例
       
    02Python科学计算库-Numpy
        课时10Numpy基础结构
        课时11Numpy矩阵基础
        课时12Numpy常用函数
        课时13矩阵常用操作
        课时14不同复制操作对比
        课时7使用Anaconda安装python环境(Python新手先看这个).flv
        课时8课程数据,代码,PPT.txt
        课时9科学计算库Numpy
       
    03python数据分析处理库-Pandas
        课时15Pandas数据读取
        课时16Pandas索引与计算
        课时17Pandas数据预处理实例
        课时18Pandas常用预处理方法
        课时19Pandas自定义函数
        课时20Series结构
       
    04Python数据可视化库-Matplotlib
        课时21折线图绘制
        课时22子图操作
        课时23条形图与散点图
        课时24柱形图与盒图
        课时25细节设置
       
    05Python可视化库Seaborn
        课时26Seaborn简介
        课时27整体布局风格设置
        课时28风格细节设置
        课时29调色板
        课时30调色板颜色设置
        课时31单变量分析绘图
        课时32回归分析绘图
        课时33多变量分析绘图
        课时34分类属性绘图
        课时35Facetgrid使用方法
        课时36Facetgrid绘制多变量
        课时37热度图绘制
       
    06线性回归算法原理推导
        课时38线性回归算法概述
        课时39误差项分析
        课时40似然函数求解
        课时41目标函数推导
        课时42线性回归求解
       
    07梯度下降策略
        课时43梯度下降原理
        课时44梯度下降方法对比
        课时45学习率对结果的影响
       
    08逻辑回归算法
        课时46逻辑回归算法原理推导
        课时47逻辑回归求解
       
    09案例实战:Python实现逻辑回归与梯度下降策略
        课时48Python实现逻辑回归任务概述
        课时49完成梯度下降模块
        课时50停止策略与梯度下降案例
        课时51实验对比效果
       
    10项目实战-交易数据异常检测
        课时52案例背景和目标
        课时53样本不均衡解决方案
        课时54下采样策略
        课时55交叉验证
        课时56模型评估方法
        课时57正则化惩罚
        课时58逻辑回归模型
        课时59混淆矩阵
        课时60逻辑回归阈值对结果的影响
        课时61SMOTE样本生成策略
       
    11决策树算法
        课时62决策树原理概述
        课时63衡量标准-熵
        课时64决策树构造实例
        课时65信息增益率
        课时66决策树剪枝策略
       
    12案例实战:使用sklearn构造决策树模型
        课时67决策树复习
        课时68决策树涉及参数
        课时69树可视化与sklearn库简介
        课时70sklearn参数选择
       
    13集成算法与随机森林
        课时71集成算法-随机森林
        课时72特征重要性衡量
        课时73提升模型
        课时74堆叠模型
       
    14案例实战:泰坦尼克获救预测
        课时75船员数据分析
        课时76数据预处理
        课时77使用回归算法进行预测
        课时78使用随机森林改进模型
        课时79随机森林特征重要性分析
       
    15贝叶斯算法
        课时80贝叶斯算法概述
        课时81贝叶斯推导实例
        课时82贝叶斯拼写纠错实例
        课时83垃圾邮件过滤实例
        课时84贝叶斯实现拼写检查器
       
    16Python文本数据分析:新闻分类任务
        课时85文本分析与关键词提取
        课时86相似度计算
        课时87新闻数据与任务简介
        课时88TF-IDF关键词提取
        课时89LDA建模
        课时90基于贝叶斯算法进行新闻分类
       
    17支持向量机
        课时91支持向量机要解决的问题
        课时92距离与数据的定义
        课时93目标函数
        课时94目标函数求解
        课时95SVM求解实例
        课时96支持向量的作用
        课时97软间隔问题
        课时98SVM核变换
       
    18案例:SVM调参实例
        课时100SVM参数选择
        课时99sklearn求解支持向量机
       
    19聚类算法-Kmeans
        课时101KMEANS算法概述
        课时102KMEANS工作流程
        课时103KMEANS迭代可视化展示
        课时104使用Kmeans进行图像压缩
       
    20聚类算法-DBSCAN
        课时105DBSCAN聚类算法
        课时106DBSCAN工作流程
        课时107DBSCAN可视化展示
       
    21案例实战:聚类实践
        课时108多种聚类算法概述
        课时109聚类案例实战
       
    22降维算法-PCA主成分分析
        课时110PCA降维概述
        课时111PCA要优化的目标
        课时112PCA求解
        课时113PCA实例
       
    23神经网络
        课时114初识神经网络
        课时115计算机视觉所面临的挑战
        课时116K近邻尝试图像分类
        课时117超参数的作用
        课时118线性分类原理
        课时119神经网络-损失函数
        课时120神经网络-正则化惩罚项
        课时121神经网络-softmax分类器
        课时122神经网络-最优化形象解读
        课时123神经网络-梯度下降细节问题
        课时124神经网络-反向传播
        课时125神经网络架构
        课时126神经网络实例演示
        课时127神经网络过拟合解决方案
        课时128感受神经网络的强大
       
    24Xgboost集成算法
        课时129集成算法思想
        课时130xgboost基本原理
        课时131xgboost目标函数推导
        课时132xgboost求解实例
        课时133xgboost安装
        课时134xgboost实战演示
        课时135Adaboost算法概述
       
    25自然语言处理词向量模型-Word2Vec
        课时136自然语言处理与深度学习
        课时137语言模型
        课时138-N-gram模型
        课时139词向量
        课时140神经网络模型
        课时141Hierarchical Softmax-课时142CBOW模型实例
        课时143CBOW求解目标
        课时144梯度上升求解
        课时145负采样模型
       
    26使用Gensim库构造中文维基百度数据词向量模型
        课时146使用Gensim库构造词向量
        课时147维基百科中文数据处理
        课时148Gensim构造word2vec模型
        课时149测试模型相似度结果
       
    27scikit-learn模型建立与评估
        课时150使用python库分析汽车油耗效率
        课时151使用scikit-learn库建立回归模型
        课时152使用逻辑回归改进模型效果
        课时153 模型效果衡量标准
        课时154ROC指标与测试集的价值
        课时155交叉验证
        课时156多类别问题
       
    28Python库分析科比生涯数据
        课时157Kobe Bryan生涯数据读取与简介
        课时158特征数据可视化展示
        课时159数据预处理
        课时160使用Scikit-learn建立模型
       
    29Python时间序列分析
        课时161章节简介
        课时162Pandas生成时间序列
        课时163Pandas数据重采样
        课时164Pandas滑动窗口
        课时165数据平稳性与差分法
        课时166ARIMA模型
        课时167相关函数评估方法
        课时168建立ARIMA模型
        课时169参数选择
        课时170股票预测案例
        课时171使用tsfresh库进行分类任务
        课时172维基百科词条EDA
       
    30机器学习项目实战-贷款申请最大化利润
        课时173数据清洗过滤无用特征
        课时174数据预处理
        课时175获得最大利润的条件与做法
        课时176预测结果并解决样本不均衡问题
       
    31机器学习项目实战-用户流失预警
        课时177数据背景介绍
        课时178数据预处理
        课时179尝试多种分类器效果
        课时180结果衡量指标的意义
        课时181应用阈值得出结果
       
    32探索性数据分析-足球赛事数据集
        课时182内容简介
        课时183数据背景介绍
        课时184数据读取与预处理
        课时185数据切分模块
        课时186缺失值可视化分析
        课时187特征可视化展示
        课时188多特征之间关系分析
        课时189报表可视化分析
        课时190红牌和肤色的关系
       
    33探索性数据分析-农粮组织数据集
        课时191数据背景简介
        课时192数据切片分析
        课时193单变量分析
        课时194峰度与偏度
        课时195数据对数变换
        课时196数据分析维度
        课时197变量关系可视化展示

    34机器学习项目实战-HTTP日志聚类分析
        课时198建立特征工程
        课时199特征数据预处理
        课时200应用聚类算法得出异常ip点
            








    下一篇:【机器学习视频教程】Python数据分析(机器学习)经典案例(唐宇迪)
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    发表于 2017-12-22 14:22:38 | 显示全部楼层
    太棒了!!!
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    发表于 2017-12-22 20:58:33 | 显示全部楼层
    ?????????????
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    发表于 2017-12-24 02:47:42 | 显示全部楼层
    太棒了!!!
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    发表于 2017-12-27 11:22:48 | 显示全部楼层
    1111111111111
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    发表于 2017-12-28 17:04:43 | 显示全部楼层
    25: 机器学习项目实战-HTTP日志聚类分析
            课时175建立特征工程  17:25
            课时176特征数据预处理  10:34
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    发表于 2018-1-2 16:13:37 | 显示全部楼层
    看看给不给力
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    发表于 2018-1-6 04:59:06 | 显示全部楼层
    数据分析的flag已经立下,扎实学习。
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    发表于 2018-1-18 10:22:26 | 显示全部楼层
    666666666666666666666666666666
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    发表于 2018-1-18 10:23:54 | 显示全部楼层
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