51CTO【微职位】Python数据分析与机器学习实战课程配套视频课程

51CTO【微职位】Python数据分析与机器学习实战课程配套视频课程

课程介绍：

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！

51CTO【微职位】Python数据分析与机器学习实战课程配套视频课程

课程目录：

• ├──课件与代码
• | ├──10Python文本分析
• | | ├──Python文本分析
• | | └──课程数据-代码.txt 0.10kb
• | ├──11泰坦尼克号-级联模型
• | | └──泰坦尼克号-级联模型.zip 1.33M
• | ├──12手写字体识别
• | | └──手写字体识别.zip 9.27M
• | ├──13tensorflow代码
• | | ├──tensorflow代码
• | | └──tensorflow代码.zip 2.09M
• | ├──14xgboost
• | | └──xgboost.zip 28.75kb
• | ├──15推荐系统
• | | ├──推荐系统
• | | ├──课程数据-代码.txt 0.10kb
• | | ├──推荐系统.pdf 2.13M
• | | └──推荐系统.zip 19.56M
• | ├──16word2vec——空
• | | ├──word2vec
• | | └──课程数据-代码.txt 0.10kb
• | ├──17Python时间序列
• | | ├──Python时间序列
• | | └──课程数据-代码.txt 0.10kb
• | ├──1机器学习算法PPT
• | | └──机器学习算法PPT.pdf 9.87M
• | ├──2numpy
• | | └──numpy.zip 18.46kb
• | ├──3Pandas
• | | └──Pandas.zip 776.44kb
• | ├──4欺诈检测
• | | └──欺诈检测.zip 66.10M
• | ├──5梯度下降实例
• | | └──梯度下降实例.zip 155.96kb
• | ├──6Matplotlib
• | | └──Matplotlib.zip 935.18kb
• | ├──7可视化库Seaborn
• | | ├──可视化库Seaborn.rar 3.83M
• | | └──课程数据-代码.txt 0.03kb
• | ├──8决策树鸢尾花
• | | └──决策树鸢尾花.zip 632.99kb
• | ├──9贝叶斯
• | | ├──贝叶斯.rar 2.26M
• | | └──课程数据-代码.txt 0.10kb
• | ├──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.zip 681.70kb
• └──视频
• | ├──第1章 人工智能入学指南
• | | ├──001、AI时代首选Python .ts 34.92M
• | | ├──002、Python我该怎么学？ .ts 19.67M
• | | ├──003、人工智能的核心-机器学习 .ts 35.85M
• | | ├──004、机器学习怎么学？ .ts 50.50M
• | | ├──005、算法推导与案例 .ts 34.10M
• | | └──006、系列课程环境配置 .ts 23.95M
• | ├──第2章 Python快速入门
• | | ├──007、快速入门，边学边用 .ts 4.05M
• | | ├──008、变量类型 .ts 30.56M
• | | ├──009、List基础模块 .ts 41.98M
• | | ├──010、List索引 .ts 48.42M
• | | ├──011、循环结构 .ts 46.05M
• | | ├──012、判断结构 .ts 23.29M
• | | ├──013、字典模块 .ts 59.30M
• | | ├──014、文件处理 .ts 65.44M
• | | └──015、函数基础 .ts 17.17M
• | ├──第3章 科学计算库Numpy
• | | ├──016、Numpy数据结构 .ts 65.22M
• | | ├──017、Numpy基本操作 .ts 39.41M
• | | ├──018、Numpy矩阵属性 .ts 36.58M
• | | ├──019、Numpy矩阵操作 .ts 117.92M
• | | └──020、Numpy常用函数 .ts 164.22M
• | ├──第4章 数据分析处理库Pandas
• | | ├──021、Pandas数据读取 .ts 68.13M
• | | ├──022、Pandas索引与计算 .ts 27.61M
• | | ├──023、Pandas数据预处理实例 .mp4 55.41M
• | | ├──023、Pandas数据预处理实例 .ts 30.49M
• | | ├──024、Pandas常用预处理方法 .ts 23.61M
• | | ├──025、Pandas自定义函数 .ts 21.60M
• | | └──026、等待提取中 .txt
• | ├──第5章 可视化库Matplotlib
• | | ├──027、折线图绘制 .ts 50.14M
• | | ├──028、子图操作 .ts 74.33M
• | | ├──029、条形图与散点图 .ts 66.55M
• | | ├──030、柱形图与盒形 .ts 58.14M
• | | └──031、绘图细节设置 .ts 35.36M
• | ├──第6章 Python可视化库Seaborn
• | | ├──032、布局整体风格设置 .ts 37.39M
• | | ├──033、风格细节设置 .ts 32.86M
• | | ├──034、调色板 .ts 44.20M
• | | ├──035、调色板颜色设置 .ts 37.99M
• | | ├──036、单变量分析绘制 .ts 47.08M
• | | ├──037、回归分析绘图 .ts 43.68M
• | | ├──038、多变量分析绘图 .ts 48.64M
• | | ├──039、分类属性绘图 .ts 51.04M
• | | └──040、热度图绘制 .ts 65.84M
• | ├──第7章 线性回归算法
• | | ├──041、线性回归算法概述 .ts 50.92M
• | | ├──042、误差项分析 .ts 45.04M
• | | ├──043、似然函数求解 .ts 31.40M
• | | ├──044、目标函数推导 .ts 32.38M
• | | └──045、线性回归求解 .ts 38.14M
• | ├──第8章 梯度下降算法
• | | ├──046、梯度下降原理 .ts 47.96M
• | | ├──047、梯度下降方法对比 .ts 27.91M
• | | └──048、学习率对结果的影响 .ts 23.31M
• | └──第9章 逻辑回归算法
• | | ├──049、逻辑回归算法原理推导 .ts 39.76M
• | | └──050、逻辑回归求解 .ts 57.97M
• | ├──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 .ts 47.60M
• | | ├──052、完成梯度下降模块 .ts 83.79M
• | | ├──053、停止策略与梯度下降策略对比 .ts 68.14M
• | | └──054、实验对比效果 .ts 67.00M
• | ├──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 .ts 46.00M
• | | ├──056、样本不平衡解决方案 .ts 56.33M
• | | ├──057、下采样策略 .ts 40.74M
• | | ├──058、交叉验证 .ts 55.25M
• | | ├──059、模型评估方法 .ts 52.92M
• | | ├──060、正则化惩罚项 .ts 32.88M
• | | ├──061、逻辑回归模型 .ts 41.73M
• | | ├──062、混淆矩阵 .ts 48.34M
• | | ├──063、逻辑回归阈值对结果的影响 .ts 55.82M
• | | └──064、SMOTE样本生成策略 .ts 87.79M
• | ├──第12章 决策树算法
• | | ├──065、决策树原理概述 .ts 45.43M
• | | ├──066、衡量标准-熵 .ts 46.11M
• | | ├──067、决策树构造实例 .ts 40.06M
• | | ├──068、信息增益率 .ts 21.99M
• | | └──069、决策树剪枝策略 .ts 67.01M
• | ├──第13章 案例实战：决策树Sklearn实例
• | | ├──070、决策树复习 .ts 40.14M
• | | ├──071、决策树涉及参数 .ts 67.52M
• | | ├──072、树可视化与Sklearn实例 .ts 109.45M
• | | └──073、Sklearn参数选择模块 .ts 70.97M
• | ├──第14章 集成算法与随机森林
• | | ├──074、集成算法-随机森林 .ts 51.72M
• | | ├──075、特征重要性衡量 .ts 49.11M
• | | ├──076、提升模型 .ts 48.77M
• | | └──077、堆叠模型 .ts 28.46M
• | ├──第15章 泰坦尼克船员获救
• | | ├──078、数据介绍 .ts 36.91M
• | | ├──079、数据预处理 .ts 72.14M
• | | ├──080、回归模型进行预测 .ts 75.32M
• | | ├──081、随机森林模型 .ts 68.43M
• | | └──082、特征选择 .ts 53.97M
• | ├──第16 章贝叶斯算法
• | | ├──083、贝叶斯算法概述 .ts 18.95M
• | | ├──084、贝叶斯推导实例 .ts 20.22M
• | | ├──085、贝叶斯拼写纠错实例 .ts 30.74M
• | | ├──086、垃圾邮件过滤实例 .ts 38.28M
• | | └──087、贝叶斯实现拼写检查器 .ts 59.73M
• | ├──第17章 Python文本数据分析
• | | ├──088、文本分析与关键词提取 .ts 32.61M
• | | ├──089、相似度计算 .ts 34.13M
• | | ├──090、新闻数据与任务简介 .ts 48.86M
• | | ├──091、TF-IDF关键词提取 .ts 66.53M
• | | ├──092、LDA建模 .ts 43.42M
• | | └──093、基于贝叶斯算法的新闻分类 .ts 70.75M
• | ├──第18章 支持向量机算法
• | | ├──094、支持向量机要解决的问题 .ts 36.66M
• | | ├──095、距离与数据的定义 .ts 36.05M
• | | ├──096、目标函数 .ts 34.31M
• | | ├──097、目标函数求解 .ts 38.31M
• | | ├──098、SVM求解实例 .ts 48.43M
• | | ├──099、支持向量的作用 .ts 41.48M
• | | ├──100、软间隔问题 .ts 22.55M
• | | └──101、SVM核变换 .ts 85.51M
• | ├──第19章 SVM调参实例
• | | ├──102、Sklearn求解支持向量机 .ts 69.69M
• | | └──103、SVM参数调节 .ts 87.32M
• | ├──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 .ts 68.51M
• | | ├──105、论文的重要程度 .ts 62.72M
• | | ├──106、BenchMark概述 .ts 41.57M
• | | └──107、BenchMark的作用 .ts 83.81M
• | ├──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 .ts 46.78M
• | | ├──109、线性判别分析要优化的目标 .ts 42.68M
• | | └──110、线性判别分析求解 .ts 45.21M
• | ├──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 .ts 56.74M
• | | └──112、求解得出降维结果 .ts 50.68M
• | ├──第23章 降维算法：PCA主成分分析
• | | ├──113、PCA降维概述 .ts 27.31M
• | | ├──114、PCA要优化的目标 .ts 47.30M
• | | ├──115、PCA求解 .ts 39.99M
• | | └──116、PCA降维实例 .ts 111.99M
• | ├──第24章 聚类算法-Kmeans
• | | ├──117、Kmeans算法概述 .ts 40.54M
• | | ├──118、Kmeans工作流程 .ts 29.75M
• | | └──119、迭代效果可视化展示 .ts 49.47M
• | ├──第25章 聚类算法-DBSCAN
• | | ├──120、DBSCAN聚类算法 .ts 69.45M
• | | ├──121、DBSCAN工作流程 .ts 65.74M
• | | └──122、DBSCAN迭代可视化展示 .ts 49.99M
• | ├──第26章 聚类实践
• | | ├──123、多种聚类算法概述 .ts 14.99M
• | | └──124、聚类案例实战 .ts 94.23M
• | ├──第27章 EM算法
• | | ├──125、EM算法要解决的问题 .ts 36.34M
• | | ├──126、隐变量问题 .ts 21.03M
• | | ├──127、EM算法求解实例 .ts 68.29M
• | | ├──128、Jensen不等式 .ts 37.59M
• | | └──129、GMM模型 .ts 32.02M
• | ├──第28章 GMM聚类实践
• | | ├──130、GMM实例 .ts 68.05M
• | | └──131、GMM聚类 .ts 53.17M
• | ├──第29章 神经网络
• | | ├──132、计算机视觉常规挑战 .ts 70.57M
• | | ├──133、得分函数 .ts 17.70M
• | | ├──134、损失函数 .ts 22.02M
• | | ├──135、softmax分类器 .ts 33.07M
• | | ├──136、反向传播 .ts 29.99M
• | | ├──137、神经网络整体架构 .ts 19.24M
• | | ├──138、神经网络实例 .ts 34.09M
• | | └──139、激活函数 .ts 31.71M
• | ├──第30章 Tensorflow实战
• | | ├──140、Tensorflow基础操作 .ts 27.64M
• | | ├──141、Tensorflow常用函数 .ts 34.45M
• | | ├──142、Tensorflow回归实例 .ts 44.45M
• | | ├──143、Tensorflow神经网络实例 .ts 72.72M
• | | ├──144、Tensorflow神经网络迭代 .ts 70.79M
• | | ├──145、神经网络dropout .ts 38.27M
• | | └──146、卷积神经网络基本结构 .ts 45.73M
• | ├──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 .ts 50.22M
• | | ├──148、Pooling层原理与参数 .ts 40.15M
• | | ├──149、卷积网络参数配置 .ts 41.01M
• | | ├──150、卷积神经网络计算流程 .ts 47.19M
• | | ├──151、CNN在mnist数据集上的效果 .ts 56.27M
• | | ├──152、验证码识别任务概述 .ts 52.90M
• | | └──153、完成验证码识别任务 .ts 67.70M
• | ├──第32章 Xgboost集成算法
• | | ├──154、集成算法思想 .ts 14.16M
• | | ├──155、Xgboost基本原理 .ts 26.47M
• | | ├──156、Xgboost目标函数推导 .ts 32.51M
• | | ├──157、Xgboost求解实例 .ts 40.28M
• | | ├──158、Xgboost安装 .ts 18.41M
• | | ├──159、Xgboost实例演示 .ts 70.67M
• | | └──160、Adaboost算法概述 .ts 42.24M
• | ├──第33章 推荐系统
• | | ├──161、推荐系统应用 .ts 40.92M
• | | ├──162、推荐系统要完成的任务 .ts 17.04M
• | | ├──163、相似度计算 .ts 26.96M
• | | ├──164、基于用户的协同过滤 .ts 21.60M
• | | ├──165、基于物品的协同过滤 .ts 35.42M
• | | ├──166、隐语义模型 .ts 19.71M
• | | ├──167、隐语义模型求解 .ts 26.23M
• | | └──168、模型评估标准 .ts 15.79M
• | ├──第34章 推荐系统实战
• | | ├──169、Surprise库与数据简介 .ts 31.52M
• | | ├──170、Surprise库使用方法 .ts 46.36M
• | | ├──171、得出商品推荐结果 .ts 50.34M
• | | ├──172、使用Tensorflow构建隐语义模型 .ts 46.34M
• | | ├──173、模型架构 .ts 52.86M
• | | ├──174、损失函数定义 .ts 43.29M
• | | └──175、训练网络模型 .ts 47.07M
• | ├──第35章 词向量模型Word2Vec
• | | ├──176、自然语言处理与深度学习 .ts 33.46M
• | | ├──177、语言模型 .ts 13.11M
• | | ├──178、N-gram模型 .ts 23.35M
• | | ├──179、词向量 .ts 23.28M
• | | ├──180、神经网络模型 .ts 28.00M
• | | ├──181、Hierarchical .ts 25.39M
• | | ├──182、CBOW模型实例 .ts 34.47M
• | | ├──183、CBOW求解目标 .ts 16.11M
• | | ├──184、梯度上升求解 .ts 29.58M
• | | └──185、负采样模型 .ts 16.89M
• | ├──第36章 使用Gensim库构造词向量模型
• | | ├──186、使用Gensim库构造词向量 .ts 32.89M
• | | ├──187、维基百科中文数据处理 .ts 51.64M
• | | ├──188、Gensim构造word2vec .ts 45.26M
• | | └──189、测试相似度结果 .ts 38.63M
• | ├──第37章 时间序列-ARIMA模型
• | | ├──190、数据平稳性与差分法 .ts 40.23M
• | | ├──191、ARIMA模型 .ts 26.18M
• | | ├──192、相关函数评估方法 .ts 41.30M
• | | ├──193、建立AIRMA模型 .ts 32.44M
• | | └──194、参数选择 .ts 60.77M
• | ├──第38章 Python时间序列案例实战
• | | ├──195、股票预测案例 .ts 48.04M
• | | ├──196、使用tsfresh库进行分类任务 .ts 57.82M
• | | ├──197、维基百科词条EDA .ts 69.07M
• | | ├──198、Pandas生成时间序列 .ts 54.98M
• | | ├──199、Pandas数据重采样 .ts 44.72M
• | | └──200、Pandas滑动窗口 .ts 28.32M
• | ├──第39章 探索性数据分析：赛事数据集
• | | ├──201、数据背景介绍 .ts 55.91M
• | | ├──202、数据读取与预处理 .ts 64.32M
• | | ├──203、数据切分模块 .ts 86.16M
• | | ├──204、缺失值可视化分析 .ts 67.17M
• | | ├──205、特征可视化展示 .ts 65.12M
• | | ├──206、多特征之间关系分析 .ts 64.32M
• | | ├──207、报表可视化分析 .ts 54.81M
• | | └──208、红牌和肤色的关系 .ts 83.86M
• | ├──第40章 探索性数据分析：农粮组织数据集
• | | ├──209、数据背景简介 .ts 76.43M
• | | ├──210、数据切片分析 .ts 113.38M
• | | ├──211、单变量分析 .ts 99.93M
• | | ├──212、峰度与偏度 .ts 80.53M
• | | ├──213、数据对数变换 .ts 68.70M
• | | ├──214、数据分析维度 .ts 48.31M
• | | └──215、变量关系可视化展示 .mp4 72.92M

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