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python数据分析与机器学习实战2017年7月新课xa0xa0课程总时长：11小时12分钟适用人群数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。课程概述课程概述：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.xa0xa0xa0xa0xa0xa0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.xa0xa0xa0xa0xa0xa0Python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.xa0xa0xa0xa0xa0xa0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.xa0xa0xa0xa0xa0xa0持续更新，一劳永逸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。课程学习路线图：目录章节1:Python科学计算库-Numpyxa0xa0xa0xa0xa0xa0课时1课程介绍（主题与大纲）xa0xa010:46xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时2机器学习概述xa0xa010:04xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时3使用Anaconda安装python环境（Python新手先看这个）xa0xa013:10xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时4课程数据，代码，PPT（在参考资料界面）xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时5科学计算库Numpyxa0xa010:32xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时6Numpy基础结构xa0xa010:41xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时7Numpy矩阵基础xa0xa005:55xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时8Numpy常用函数xa0xa012:02xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时9矩阵常用操作xa0xa010:18xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时10不同复制操作对比xa0xa010:49章节2:python数据分析处理库-Pandasxa0xa0xa0xa0xa0xa0课时11Pandas数据读取xa0xa011:50xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时12Pandas索引与计算xa0xa010:26xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时13Pandas数据预处理实例xa0xa013:01xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时14Pandas常用预处理方法xa0xa011:11xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时15Pandas自定义函数xa0xa007:44xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时16Series结构xa0xa012:29章节3:Python数据可视化库-Matplotlibxa0xa0xa0xa0xa0xa0课时17折线图绘制xa0xa008:25xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时18子图操作xa0xa014:05xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时19条形图与散点图xa0xa010:12xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时20柱形图与盒图xa0xa010:17xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时21细节设置xa0xa006:13章节4:Python可视化库Seabornxa0xa0xa0xa0xa0xa0课时22Seaborn简介xa0xa002:44xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时23整体布局风格设置xa0xa007:48xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时24风格细节设置xa0xa006:50xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时25调色板xa0xa010:40xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时26调色板颜色设置xa0xa008:18xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时27单变量分析绘图xa0xa009:38xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时28回归分析绘图xa0xa008:53xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时29多变量分析绘图xa0xa010:36xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时30分类属忄生绘图xa0xa009:40xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时31Facetgrid使用方法xa0xa008:50xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时32Facetgrid绘制多变量xa0xa008:30xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时33热度图绘制xa0xa014:19章节5:回归算法xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时34回归算法综述xa0xa009:42xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时35回归误差原理推导xa0xa013:01xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时36回归算法如何得出最优解xa0xa012:05xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时37基于公式推导完成简易线忄生回归xa0xa008:40xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时38逻辑回归与梯度下降xa0xa016:59xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时39使用梯度下降求解回归问题xa0xa015:13章节6:决策树xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时40决策树算法综述xa0xa009:40xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时41决策树熵原理xa0xa013:20xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时42决策树构造实例xa0xa011:00xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时43信息增益原理xa0xa005:27xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时44信息增益率的作用xa0xa016:39xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时45决策树剪枝策略xa0xa012:08xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时46随机森林模型xa0xa009:15xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时47决策树参数详解xa0xa017:49章节7:贝叶斯算法xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时48贝叶斯算法概述xa0xa006:58xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时49贝叶斯推导实例xa0xa007:38xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时50贝叶斯拼写纠错实例xa0xa011:46xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时51垃圾邮件过滤实例xa0xa014:10xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时52贝叶斯实现拼写检查器xa0xa012:21章节8:支持向量机xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时53支持向量机要解决的问题xa0xa012:01xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时54支持向量机目标函数xa0xa010:01xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时55支持向量机目标函数求解xa0xa010:05xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时56支持向量机求解实例xa0xa014:18xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时57支持向量机软间隔问题xa0xa006:55xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时58支持向量核变换xa0xa010:17xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时59s*O算法求解支持向量机xa0xa029:29章节9:神经网络xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时60初识神经网络xa0xa011:28xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时61计算机视觉所面临的挑战xa0xa009:40xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时62K近邻尝试图像分类xa0xa010:01xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时63超参数的作用xa0xa010:31xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时64线忄生分类原理xa0xa009:35xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时65神经网络-损失函数xa0xa009:18xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时66神经网络-正则化惩罚项xa0xa007:19xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时67神经网络-softmax分类器xa0xa013:39xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时68神经网络-最优化形象解读xa0xa006:47xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时69神经网络-梯度下降细节问题xa0xa011:49xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时70神经网络-反向传播xa0xa015:17xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时71神经网络架构xa0xa010:11xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时72神经网络实例演示xa0xa010:39xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时73神经网络过拟合解决方案xa0xa015:54xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时74感受神经网络的强大xa0xa011:30章节10:Xgboost集成算法xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时75集成算法思想xa0xa005:35xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时76xgboost基本原理xa0xa011:07xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时77xgboost目标函数推导xa0xa012:18xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时78xgboost求解实例xa0xa011:29xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时79xgboost安装xa0xa003:32xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时80xgboost实战演示xa0xa014:44xa0xa0xa0xa0xa0xa0课时81Adaboost算法概述xa0xa013:01

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