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python数据分析与机器学习实战 2017年7月新课 课程总时长：11小时12分钟
适用人群% o; y* t1 ?2 }
数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。9 `: j8 X6 P, A, m$ U r2 J
课程概述0 Q' l5 y1 n9 x5 s! `& y+ @
课程概述：. A/ V6 Q+ J2 K$ e0 F& p+ X# N
使用数据领域最主流语言Python及其分析与建模库作为核心武器。对于机器学习经典算法给出完整的原理推导并基于实例进行讲解，基于案例演示如何应用机器学习算法解决实际问题。
课程特色：
1. 通俗易懂，快速入门
对机器学习经典算法结合数学推导进行形象解释，实例演示。
2. Python主导，实用高效
使用数据领域最主流语言Python及其分析与建模库作为课程核心工具。
3. 案例为师，实战护航
基于真实数据集，从零开始结合Python工具与机器学习算法完成整个案例实战。
4. 持续更新，一劳永逸$ r3 J T9 H8 t" f4 \) R
Python数据分析与机器学习课程会支持更新下去，逐步加入更多算法与案例。* s0 z4 }1 ?, R& c. M, n. h9 s
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课程学习路线图：
: b$ N. p' K8 J n8 X' _. D6 {
目录4 K: `0 M _, ~* q5 l% Z4 u$ g7 ]7 k
章节1: Python科学计算库-Numpy
课时1课程介绍（主题与大纲） 10:46
课时2机器学习概述 10:040 P8 Y/ K( u& A/ s: O; e) b+ A
课时3使用Anaconda安装python环境（Python新手先看这个） 13:10- v% C. d* k2 C* ^- p1 `! J s
课时4课程数据，代码，PPT（在参考资料界面）
课时5科学计算库Numpy 10:32/ j& C0 L- t/ ?) H; t, x; B6 G- w
课时6Numpy基础结构 10:41
课时7Numpy矩阵基础 05:55
课时8Numpy常用函数 12:02
课时9矩阵常用操作 10:18
课时10不同复制操作对比 10:49
章节2: python数据分析处理库-Pandas
课时11Pandas数据读取 11:50) x. M* k8 P% ]5 Y3 V8 {- T
课时12Pandas索引与计算 10:26 b# r [" M1 n& n4 p+ j$ e
课时13Pandas数据预处理实例 13:01. {) J3 }7 X+ c
课时14Pandas常用预处理方法 11:118 C% @. ]4 H, {& f. [+ j- h/ J
课时15Pandas自定义函数 07:44: c B& ^0 Y+ c" I3 }- ?
课时16Series结构 12:29
章节3: Python数据可视化库-Matplotlib! N" M# v' y/ ?. T) C3 j5 q6 }
课时17折线图绘制 08:25
课时18子图操作 14:05) C2 i+ O, }* K3 h. h' y
课时19条形图与散点图 10:12" f- b j% g+ D# T3 z
课时20柱形图与盒图 10:17
课时21细节设置 06:13
9 e" k" a) z& j
章节4: Python可视化库Seaborn
课时22Seaborn简介 02:44# X2 C8 q9 K' Y- s0 T
课时23整体布局风格设置 07:48
课时24风格细节设置 06:500 H$ w; t9 P% w: V' G0 q5 s ~9 x
课时25调色板 10:40
课时26调色板颜色设置 08:182 Y" x! z2 j$ _! V
课时27单变量分析绘图 09:38
课时28回归分析绘图 08:536 ^7 C9 p3 U7 M% |% o+ P6 A
课时29多变量分析绘图 10:36$ u* N6 k7 \" X' _& }$ w
课时30分类属性绘图 09:40" q% U2 B7 m/ W7 O: _: V
课时31Facetgrid使用方法 08:50
课时32Facetgrid绘制多变量 08:309 Z* A4 n8 \: M
课时33热度图绘制 14:19! m4 x9 P+ `& W# e3 n
9 ^+ v8 {- S, i
章节5: 回归算法
课时34回归算法综述 09:42
课时35回归误差原理推导 13:01
课时36回归算法如何得出最优解 12:05
课时37基于公式推导完成简易线性回归 08:40( a/ G. z7 x: n. @
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
章节6: 决策树- U7 f4 y, X7 ^! a6 s8 w
课时40决策树算法综述 09:404 P3 {+ O8 l# E3 ^" q
课时41决策树熵原理 13:20' T6 B% W9 ?5 l, u
课时42决策树构造实例 11:00
课时43信息增益原理 05:278 R+ c* Z; V# G$ }: ~0 b
课时44信息增益率的作用 16:39
课时45决策树剪枝策略 12:088 m/ A+ R! P) b( v& g
课时46随机森林模型 09:15 x7 l2 K. _3 {4 z( ~( @
课时47决策树参数详解 17:49
章节7: 贝叶斯算法' m7 ?3 G+ |2 g! O! P7 j7 d; b; D
课时48贝叶斯算法概述 06:58( S' u& |2 T& D5 `' T
课时49贝叶斯推导实例 07:38$ F3 E' i: V% C- i; y1 \2 A
课时50贝叶斯拼写纠错实例 11:46, v J! A! h) J; g
课时51垃圾邮件过滤实例 14:10, e! N( |1 X4 Q# Q) H
课时52贝叶斯实现拼写检查器 12:21
章节8: 支持向量机& s$ \7 B& A0 j" w* S
课时53支持向量机要解决的问题 12:01
课时54支持向量机目标函数 10:01
课时55支持向量机目标函数求解 10:05& S: X x1 I8 A7 h8 C% T9 J
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 06:551 z( h' o' Q7 @8 K2 I( w I$ H
课时58支持向量核变换 10:175 ]* I1 l* J" Y7 O7 V, e5 L! N
课时59SMO算法求解支持向量机 29:29" o4 l3 t0 Q1 g B" ~6 b9 Z- R5 R
8 ?! l+ y; v1 X0 }$ }1 [+ u
章节9: 神经网络
课时60初识神经网络 11:28+ m" K0 q7 e" n/ F, i+ N5 ?. 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 t/ k' t4 `: l$ Z
课时63超参数的作用 10:31! V- x' ~+ @5 R( a/ i8 l* u: z
课时64线性分类原理 09:35
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 07:19
课时67神经网络-softmax分类器 13:395 w7 b# a% }. X5 B* {
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 11:499 x( Y# |1 F- T; M) Z
课时70神经网络-反向传播 15:17
课时71神经网络架构 10:116 I3 q: \5 f1 o& @2 G+ B$ X/ k
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 15:541 n7 P" i$ y: G
课时74感受神经网络的强大 11:309 m5 }* D7 W( C) t0 u0 v
章节10: Xgboost集成算法" \; V3 v8 z* m/ V
课时75集成算法思想 05:35, r( N7 R- f, M) w6 a8 a r6 `
课时76xgboost基本原理 11:07, ?: H* k1 U4 k, M
课时77xgboost目标函数推导 12:18
课时78xgboost求解实例 11:29. b' ~6 \! h4 g
课时79xgboost安装 03:32
课时80xgboost实战演示 14:44: E$ e$ U" e2 x/ n/ ~9 t
课时81Adaboost算法概述 13:014 V: j+ S$ z( K. j9 p% c
章节11: 自然语言处理词向量模型-Word2Vec
课时82自然语言处理与深度学习 11:58
课时83语言模型 06:16) b6 V$ }8 J* [/ b5 [0 n6 [
课时84-N-gram模型 08:32
课时85词向量 09:28
课时86神经网络模型 10:03; k8 w! W9 d, T5 o
课时87Hierarchical Softmax 10:01$ C! v: l" H: B5 g0 L2 H: S& v2 w
课时88CBOW模型实例 11:21
课时89CBOW求解目标 05:39
课时90梯度上升求解 10:11
课时91负采样模型 07:15! I- n3 B9 @) D4 b i
; }9 H8 s& A" e* Q; T0 ^) ]
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 12:559 B: y; @" x1 l( I5 c) s* Y
课时94K-means聚类案例对NBA球员进行评估 14:232 K6 d7 x3 r$ M+ d# V e) f( G
课时95使用Kmeans进行图像压缩 07:58
课时96K近邻算法原理 12:34
课时97K近邻算法代码实现 18:44" m- ]7 \( s2 n( `- f- p8 G8 q% Y
章节13: PCA降维与SVD矩阵分解
课时98PCA基本原理 10:48! ?5 R- }/ ?! S- U2 j
课时99PCA实例 08:34
课时100SVD奇异值分解原理 10:08( X* j+ m' [, n% S+ k) W
课时101SVD推荐系统应用实例 13:31- E1 w' w9 k) g
, b/ B) d2 |% T* L2 c
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
课时103使用scikit-learn库建立回归模型 14:02+ x/ i# k Y, ^
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
课时106ROC指标与测试集的价值 14:310 s( R, L* g# W
课时107交叉验证 15:15
课时108多类别问题 15:52
' l" X D H/ Y* w( d
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 07:452 m: J3 S8 C% m2 c: E
课时110特征数据可视化展示 11:41
课时111数据预处理 12:329 v: T8 D. I* _9 L* n/ z8 b
课时112使用Scikit-learn建立模型 10:12& k) W2 ?6 |: @8 |
+ Z& {% m* u. ~ l
章节16: 机器学习项目实战-泰坦尼克获救预测8 n2 C8 r+ r" z2 }9 g) ]
课时113船员数据分析 11:02
课时114数据预处理 11:39$ G6 S2 | w/ d2 S6 w
课时115使用回归算法进行预测 12:13
课时116使用随机森林改进模型 13:25+ J I' `3 |7 \% j% J; z7 e
课时117随机森林特征重要性分析 15:55
章节17: 机器学习项目实战-交易数据异常检测# ]7 M' E0 q0 J$ L- f7 _
课时118案例背景和目标 08:32* v( S M7 R' K; E/ t6 x/ ~' X7 a
课时119样本不均衡解决方案 10:18 j% k( o" l. C) n6 O/ z( g" e
课时120下采样策略 06:368 \$ R9 G* g2 \2 j0 m/ q
课时121交叉验证 13:038 k, U2 t3 n2 O; J* z
课时122模型评估方法 13:06
课时123正则化惩罚 08:09
课时124逻辑回归模型 07:37
课时125混淆矩阵 08:535 i0 v7 P* j8 O0 M5 O$ Y% |
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
章节18: Python文本数据分析：新闻分类任务
课时128文本分析与关键词提取 12:11
课时129相似度计算 11:44- p7 q+ Z/ g/ s1 n
课时130新闻数据与任务简介 10:206 r4 r0 m# G! J% w- L5 R; s8 j
课时131TF-IDF关键词提取 13:28) P2 q- [/ `- D6 D2 \
课时132LDA建模 09:10 m m1 [0 F( X$ J# J8 _
课时133基于贝叶斯算法进行新闻分类 14:53
章节19: Python时间序列分析; Y* | k% U$ `/ r1 J
课时134章节简介 01:03
课时135Pandas生成时间序列 11:28
课时136Pandas数据重采样 09:22
课时137Pandas滑动窗口 07:47
课时138数据平稳性与差分法 11:10
课时139ARIMA模型 10:34
课时140相关函数评估方法 10:46
课时141建立ARIMA模型 07:48
课时142参数选择 12:40& A" x" W; K5 M+ `# g0 F$ t- ]% m
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
课时145维基百科词条EDA 14:30
章节20: 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 06:22
课时147维基百科中文数据处理 10:27
课时148Gensim构造word2vec模型 08:52
课时149测试模型相似度结果 07:42) P( U. g/ @! c- J
章节21: 机器学习项目实战-贷款申请最大化利润0 a2 J- g2 `- O% k9 W* k( Q
课时150数据清洗过滤无用特征 12:08
课时151数据预处理 10:12
课时152获得最大利润的条件与做法 13:26
课时153预测结果并解决样本不均衡问题 12:47/ }% H' k0 K' ]. G& F
0 M4 b3 D, k n1 \% z: F
章节22: 机器学习项目实战-用户流失预警
课时154数据背景介绍 06:353 {, t) g; y4 ]7 x P
课时155数据预处理 10:05
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
课时158应用阈值得出结果 06:265 S; {, s4 p) W# K; @7 e
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. D- J3 [5 }- {
课时160数据背景介绍 10:30% k F1 U/ h2 h% ?% E/ D' ^; F
课时161数据读取与预处理 13:09
课时162数据切分模块 14:42. Q# ^1 H9 b5 R, B( `5 y, J R" j' o
课时163缺失值可视化分析 13:27
课时164特征可视化展示 12:23
课时165多特征之间关系分析 11:21; B; f, D8 d) a7 Q# W- o
课时166报表可视化分析 10:38% J E# f5 x" ]- K2 K) {
课时167红牌和肤色的关系 17:16
章节24: 探索性数据分析-农粮组织数据集
课时168数据背景简介 11:057 I! ?+ \# ^; a1 e8 g, T& Z
课时169数据切片分析 17:26% j2 \" W8 X7 |4 U1 c% g0 E3 G' m
课时170单变量分析 15:21
课时171峰度与偏度 11:372 `' o. X# I2 `, Z2 y' v
课时172数据对数变换 09:43" e! r# r2 }( h- O
课时173数据分析维度 06:559 R1 a# k5 o) H$ A3 B
课时174变量关系可视化展示 12:22
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章节25: 机器学习项目实战-HTTP日志聚类分析& d4 D+ N/ J- R% \0 D7 V
课时175建立特征工程 17:25 V* [; Q3 d* ?2 {7 o+ ]# N
课时176特征数据预处理 10:34. h( X! u" E) u
课时177应用聚类算法得出异常IP点 17:59
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