[数据分析] 2017最新唐宇迪 Python数据分析与机器学习实战视频教程

f4240cce2576c29c67fa506be08f5a39.jpg (115.46 KB, 下载次数: 95) 下载附件 保存到相册 2020-12-21 15:54 上传 【课程目录】 章节1: Python 科学计算库-Numpy4 课时1课程介绍（主题与大纲） 课时2机器学习概述 课时3使用Anaconda安装python环境（Python新手先看这个） 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 课时6Numpy基础结构 课时7Numpy矩阵基础 课时8Numpy常用函数 课时9矩阵常用操作 课时10不同复制操作对比 章节2: python数据分析处理库-Pandas 课时11Pandas数据读取 课时12Pandas索引与计算 课时13Pandas数据预处理实例 课时14Pandas常用预处理方法 课时15Pandas自定义函数 课时16Series结构 章节3: Python数据可视化库-Matplotlib 课时17折线图绘制 课时18子图操作 课时19条形图与散点图 课时20柱形图与盒图 课时21细节设置 章节4: Python可视化库Seaborn6 课时22Seaborn简介 课时23整体布局风格设置 课时24风格细节设置 课时25调色板 课时26调色板颜色设置 课时27单变量分析绘图 课时28回归分析绘图 课时29多变量分析绘图 课时30分类属忄生绘图 课时31Facetgrid使用方法 课时32Facetgrid绘制多变量 课时33热度图绘制 章节5: 回归算法 课时34回归算法综述 课时35回归误差原理推导 课时36回归算法如何得出最优解 课时37基于公式推导完成简易线忄生回归 课时38逻辑回归与梯度下降 课时39使用梯度下降求解回归问题 章节6: 决策树 课时40决策树算法综述 课时41决策树熵原理 课时42决策树构造实例 课时43信息增益原理 课时44信息增益率的作用 课时45决策树剪枝策略 课时46随机森林模型 课时47决策树参数详解 章节7: 贝叶斯算法 课时48贝叶斯算法概述 课时49贝叶斯推导实例 课时50贝叶斯拼写纠错实例 课时51垃圾邮件过滤实例 课时52贝叶斯实现拼写检查器 章节8: 支持向量机 课时53支持向量机要解决的问题 课时54支持向量机目标函数 课时55支持向量机目标函数求解 课时56支持向量机求解实例 课时57支持向量机软间隔问题 课时58支持向量核变换 课时59s*O算法求解支持向量机 章节9: 神经网络 课时60初识神经网络 课时61计算机视觉所面临的挑战 课时62K近邻尝试图像分类 课时63超参数的作用 课时64线忄生分类原理 课时65神经网络-损失函数 课时66神经网络-正则化惩罚项 课时67神经网络-softmax分类器 课时68神经网络-最优化形象解读 课时69神经网络-梯度下降细节问题 课时70神经网络-反向传播 课时71神经网络架构 课时72神经网络实例演示 课时73神经网络过拟合解决方案 课时74感受神经网络的强大 章节10: Xgboost集成算法 课时75集成算法思想