2017年最新python数据分析与机器学习实战基于Python3.5视频教程完整版附课件和代码,全套视频教程学习资料通过百度云网盘下载

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推荐理由：这套课程讲的非常细，而且完全从安装开始，手把手来教，不是照ppt念那种，绝对是小白最喜欢的那种学习方式。从数据分析讲到机器学习。而且用的是Python3.5，anaconda4.2版本很新，配套资料特别完整。

课程介绍：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。

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。

课程目录：01.课程介绍（主题与大纲）02.机器学习概述03.使用Anaconda安装python环境04.课程数据，代码，PPT（在参考资料界面）05.科学计算库Numpy06.Numpy基础结构07.Numpy矩阵基础08.Numpy常用函数09.矩阵常用操作10.不同复制操作对比11.Pandas数据读取12.Pandas索引与计算13.Pandas数据预处理实例14.Pandas常用预处理方法15.Pandas自定义函数16.Series结构17.折线图绘制18.子图操作19.条形图与散点图20.柱形图与盒图21.细节设置22.Seaborn简介23.整体布局风格设置24.风格细节设置25.调色板26.调色板27.调色板颜色设置28.单变量分析绘图29.回归分析绘图30.多变量分析绘图31.分类属忄生绘图32.Facetgrid使用方法33.Facetgrid绘制多变量34.热度图绘制35.回归算法综述36.回归误差原理推导37.回归算法如何得出最优解38.基于公式推导完成简易线忄生回归39.逻辑回归与梯度下降40.使用梯度下降求解回归问题41.决策树算法综述42.决策树熵原理43.决策树构造实例44.信息增益原理45.信息增益率的作用46.决策树剪枝策略47.随机森林模型48.决策树参数详解49.贝叶斯算法概述50.贝叶斯推导实例51.贝叶斯拼写纠错实例52.垃圾邮件过滤实例53.贝叶斯实现拼写检查器54.支持向量机要解决的问题55.支持向量机目标函数56.支持向量机目标函数求解57.支持向量机求解实例58.支持向量机软间隔问题59.支持向量核变换60.s*O算法求解支持向量机61.初识神经网络62.计算机视觉所面临的挑战63.K近邻尝试图像分类64.超参数的作用65.线忄生分类原理66.神经网络-损失函数67.神经网络-正则化惩罚项68.神经网络-softmax分类器69.神经网络-最优化形象解读70.神经网络-梯度下降细节问题71.神经网络-反向传播72.神经网络架构73.神经网络实例演示74.神经网络过拟合解决方案75.感受神经网络的强大76.集成算法思想77.xgboost基本原理78.xgboost目标函数推导79.xgboost求解实例80.xgboost安装81.xgboost实战演示82.Adaboost算法概述83.自然语言处理与深度学习加微信ff131886084.语言模型85.-N-gram模型86.词向量87.神经网络模型88.Hierarchical.Softmax89.CBOW模型实例90.CBOW求解目标91.梯度上升求解92.负采样模型93.无监督聚类问题94.聚类结果与离群点分析95.K-means聚类案例对NBA球员进行评估96.使用Kmeans进行图像压缩97.K近邻算法原理98.K近邻算法代码实现99.PCA基本原理100.PCA实例101.SVD奇异值分解原理102.SVD推荐系统应用实例103.使用python库分析汽车油耗效率104.使用scikit-learn库建立回归模型105.使用逻辑回归改进模型效果106..模型效果衡量标准107.ROC指标与测试集的价值108.交叉验证109.多类别问题110.Kobe.Bryan生涯数据读取与简介111.特征数据可视化展示112.数据预处理113.使用Scikit-learn建立模型114.船员数据分析115.数据预处理116.使用回归算法进行预测117.使用随机森林改进模型118.随机森林特征重要忄生分析119.案例背景和目标120.样本不均衡解决方案121.下采样策略122.交叉验证123.模型评估方法124.正则化惩罚125.逻辑回归模型126.混淆矩阵127.逻辑回归阈值对结果的影响128.s*OTE样本生成策略129.文本分析与关键词提取130.相似度计算131.新闻数据与任务简介132.TF-IDF关键词提取133.LDA建模134.基于贝叶斯算法进行新闻分类135.章节简介136.Pandas生成时间序列137.Pandas数据重采样138.Pandas滑动窗口139.数据平稳忄生与差分法140.ARIMA模型141.相关函数评估方法142.建立ARIMA模型143.参数选择144.股票预测案例145.使用tsfresh库进行分类任务146.维基百科词条EDA147.使用Gensim库构造词向量148.维基百科中文数据处理149.Gensim构造word2vec模型150.测试模型相似度结果151.数据清洗过滤无用特征152.数据预处理153.获得最大利润的条件与做法154.预测结果并解决样本不均衡问题155.数据背景介绍156.数据预处理157.尝试多种分类器效果158.结果衡量指标的意义159.应用阈值得出结果160.内容简介161.数据背景介绍162.数据读取与预处理163.数据切分模块164.缺失值可视化分析165.特征可视化展示166.多特征之间关系分析167.报表可视化分析168.红牌和肤色的关系169.数据背景简介170.数据切片分析171.单变量分析172.峰度与偏度173.数据对数变换174.数据分析维度175.变量关系可视化展示176.建立特征工程177.特征数据预处理178.应用聚类算法得出异常IP点

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