python数据分析与机器学习实战教程 【带附件 代码】

资源目录：

├─附件

├─机器学习课程数据-代码

├─PART1
│ ├─01-Python科学计算库-Numpy
│ │ ├─课时01.课程介绍（主题与大纲）.flv
│ │ ├─课时02.机器学习概述.flv
│ │ ├─课时03.使用Anaconda安装python环境.flv
│ │ ├─课时04.课程数据，代码，PPT（在参考资料界面）.swf
│ │ ├─课时05.科学计算库Numpy.flv
│ │ ├─课时06.Numpy基础结构.flv
│ │ ├─课时07.Numpy矩阵基础.flv
│ │ ├─课时08.Numpy常用函数.flv
│ │ ├─课时09.矩阵常用操作.flv
│ │ └─课时10.不同复制操作对比.flv
│ │
│ ├─02-python数据分析处理库-Pandas
│ │ ├─课时11.Pandas数据读取.flv
│ │ ├─课时12.Pandas索引与计算.flv
│ │ ├─课时13.Pandas数据预处理实例.flv
│ │ ├─课时14.Pandas常用预处理方法.flv
│ │ ├─课时15.Pandas自定义函数.flv
│ │ └─课时16.Series结构.flv
│ │
│ ├─03-Python数据可视化库-Matplotlib
│ │ ├─课时17.折线图绘制 .flv
│ │ ├─课时18.子图操作.flv
│ │ ├─课时19.条形图与散点图.flv
│ │ ├─课时20.柱形图与盒图.flv
│ │ └─课时21.细节设置.flv
│ │
│ ├─04-Python可视化库Seaborn
│ │ ├─课时22.Seaborn简介.flv
│ │ ├─课时23.整体布局风格设置.flv
│ │ ├─课时24.风格细节设置.flv
│ │ ├─课时25.调色板.flv
│ │ ├─课时26.调色板.flv
│ │ ├─课时27.调色板颜色设置.flv
│ │ ├─课时28.单变量分析绘图.flv
│ │ ├─课时29.回归分析绘图.flv
│ │ ├─课时30.多变量分析绘图.flv
│ │ ├─课时31.分类属性绘图.flv
│ │ ├─课时32.Facetgrid使用方法.flv
│ │ └─课时33.Facetgrid绘制多变量.flv
│ │
│ ├─05-回归算法
│ │ ├─课时34.热度图绘制.flv
│ │ ├─课时35.回归算法综述.flv
│ │ ├─课时36.回归误差原理推导.flv
│ │ ├─课时37.回归算法如何得出最优解.flv
│ │ ├─课时38.基于公式推导完成简易线性回归.flv
│ │ └─课时39.逻辑回归与梯度下降.flv
│ │
│ ├─06-决策树
│ │ ├─课时40.使用梯度下降求解回归问题.flv
│ │ ├─课时41.决策树算法综述.flv
│ │ ├─课时42.决策树熵原理.flv
│ │ ├─课时43.决策树构造实例.flv
│ │ ├─课时44.信息增益原理.flv
│ │ ├─课时45.信息增益率的作用.flv
│ │ ├─课时46.决策树剪枝策略.flv
│ │ └─课时47.随机森林模型.flv
│ │
│ ├─07-贝叶斯算法
│ │ ├─课时48.决策树参数详解.flv
│ │ ├─课时49.贝叶斯算法概述.flv
│ │ ├─课时50.贝叶斯推导实例.flv
│ │ ├─课时51.贝叶斯拼写纠错实例.flv
│ │ └─课时52.垃圾邮件过滤实例.flv
│ │
│ ├─08-支持向量机
│ │ ├─课时53.贝叶斯实现拼写检查器.flv
│ │ ├─课时54.支持向量机要解决的问题.flv
│ │ ├─课时55.支持向量机目标函数.flv
│ │ ├─课时56.支持向量机目标函数求解.flv
│ │ ├─课时57.支持向量机求解实例.flv
│ │ ├─课时58.支持向量机软间隔问题.flv
│ │ └─课时59.支持向量核变换.flv
│ │
│ ├─09-神经网络
│ │ ├─课时60.SMO算法求解支持向量机.flv
│ │ ├─课时61.初识神经网络.flv
│ │ ├─课时62.计算机视觉所面临的挑战.flv
│ │ ├─课时63.K近邻尝试图像分类.flv
│ │ ├─课时64.超参数的作用.flv
│ │ ├─课时65.线性分类原理.flv
│ │ ├─课时66.神经网络-损失函数.flv
│ │ ├─课时67.神经网络-正则化惩罚项.flv
│ │ ├─课时68.神经网络-softmax分类器.flv
│ │ ├─课时69.神经网络-最优化形象解读.flv
│ │ ├─课时70.神经网络-梯度下降细节问题.flv
│ │ ├─课时71.神经网络-反向传播.flv
│ │ ├─课时72.神经网络架构.flv
│ │ ├─课时73.神经网络实例演示.flv
│ │ └─课时74.神经网络过拟合解决方案.flv
│ │
│ ├─10-Xgboost集成算法
│ │ ├─课时75.感受神经网络的强大.flv
│ │ ├─课时76.集成算法思想.flv
│ │ ├─课时77.xgboost基本原理.flv
│ │ ├─课时78.xgboost目标函数推导.flv
│ │ ├─课时79.xgboost求解实例.flv
│ │ ├─课时80.xgboost安装.flv
│ │ └─课时81.xgboost实战演示.flv
│ │
│ ├─11-自然语言处理词向量模型-Word2Vec
│ │ ├─课时82.Adaboost算法概述.flv
│ │ ├─课时83.自然语言处理与深度学习加微信ff1318860.flv
│ │ ├─课时84.语言模型.flv
│ │ ├─课时85.-N-gram模型.flv
│ │ ├─课时86.词向量.flv
│ │ ├─课时87.神经网络模型.flv
│ │ ├─课时88.Hierarchical.Softmax.flv
│ │ ├─课时89.CBOW模型实例.flv
│ │ ├─课时90.CBOW求解目标.flv
│ │ └─课时91.梯度上升求解.flv
│ │
│ ├─12-K近邻与聚类
│ │ ├─课时92.负采样模型.flv
│ │ ├─课时93.无监督聚类问题.flv
│ │ ├─课时94.聚类结果与离群点分析.flv
│ │ ├─课时95.K-means聚类案例对NBA球员进行评估.flv
│ │ ├─课时96.使用Kmeans进行图像压缩.flv
│ │ └─课时97.K近邻算法原理.flv
│ │
│ ├─13-PCA降维与SVD矩阵分解
│ │ ├─课时100.PCA实例.flv
│ │ ├─课时101.SVD奇异值分解原理.flv
│ │ ├─课时98.K近邻算法代码实现.flv
│ │ └─课时99.PCA基本原理.flv
│ │
│ └─14-scikit-learn模型建立与评估
│ │
│ ├─课时102.SVD推荐系统应用实例.flv
│ ├─课时103.使用python库分析汽车油耗效率.flv
│ ├─课时104.使用scikit-learn库建立回归模型.flv
│ ├─课时105.使用逻辑回归改进模型效果.flv
│ ├─课时106..模型效果衡量标准.flv
│ ├─课时107.ROC指标与测试集的价值.flv
│ └─课时108.交叉验证.flv
│
└─PART2
│
├─15-Python库分析科比生涯数据
│ ├─课时109.多类别问题.flv
│ ├─课时110.Kobe.Bryan生涯数据读取与简介.flv
│ ├─课时111.特征数据可视化展示.flv
│ └─课时112.数据预处理.flv
│
├─16-机器学习项目实战-泰坦尼克获救预测
│ ├─课时113.使用Scikit-learn建立模型.flv
│ ├─课时114.船员数据分析.flv
│ ├─课时115.数据预处理.flv
│ ├─课时116.使用回归算法进行预测.flv
│ └─课时117.使用随机森林改进模型.flv
│
├─17-机器学习项目实战-交易数据异常检测
│ ├─课时118.随机森林特征重要性分析.flv
│ ├─课时119.案例背景和目标.flv
│ ├─课时120.样本不均衡解决方案.flv
│ ├─课时121.下采样策略.flv
│ ├─课时122.交叉验证.flv
│ ├─课时123.模型评估方法.flv
│ ├─课时124.正则化惩罚.flv
│ ├─课时125.逻辑回归模型.flv
│ ├─课时126.混淆矩阵.flv
│ └─课时127.逻辑回归阈值对结果的影响.flv
│
├─18-Python文本数据分析：新闻分类任务
│ ├─课时128.SMOTE样本生成策略.flv
│ ├─课时129.文本分析与关键词提取.flv
│ ├─课时130.相似度计算.flv
│ ├─课时131.新闻数据与任务简介.flv
│ ├─课时132.TF-IDF关键词提取.flv
│ └─课时133.LDA建模.flv
│
├─19-Python时间序列分析
│ ├─课时134.基于贝叶斯算法进行新闻分类.flv
│ ├─课时135.章节简介.flv
│ ├─课时136.Pandas生成时间序列.flv
│ ├─课时137.Pandas数据重采样.flv
│ ├─课时138.Pandas滑动窗口.flv
│ ├─课时139.数据平稳性与差分法.flv
│ ├─课时140.ARIMA模型.flv
│ ├─课时141.相关函数评估方法.flv
│ ├─课时142.建立ARIMA模型.flv
│ ├─课时143.参数选择.flv
│ ├─课时144.股票预测案例.flv
│ └─课时145.使用tsfresh库进行分类任务.flv
│
├─20-使用Gensim库构造中文维基百度数据词向量模型
│ ├─课时146.维基百科词条EDA.flv
│ ├─课时147.使用Gensim库构造词向量.flv
│ ├─课时148.维基百科中文数据处理.flv
│ └─课时149.Gensim构造word2vec模型.flv
│
├─21-机器学习项目实战-贷款申请最大化利润
│ ├─课时150.测试模型相似度结果.flv
│ ├─课时151.数据清洗过滤无用特征.flv
│ ├─课时152.数据预处理.flv
│ └─课时153.获得最大利润的条件与做法.flv
│
├─22-机器学习项目实战-用户流失预警
│ ├─课时154.预测结果并解决样本不均衡问题.flv
│ ├─课时155.数据背景介绍.flv
│ ├─课时156.数据预处理.flv
│ ├─课时157.尝试多种分类器效果.flv
│ └─课时158.结果衡量指标的意义.flv
│
├─23-探索性数据分析-足球赛事数据集
│ ├─课时159.应用阈值得出结果.flv
│ ├─课时160.内容简介.flv
│ ├─课时161.数据背景介绍.flv
│ ├─课时162.数据读取与预处理.flv
│ ├─课时163.数据切分模块.flv
│ ├─课时164.缺失值可视化分析.flv
│ ├─课时165.特征可视化展示.flv
│ ├─课时166.多特征之间关系分析.flv
│ └─课时167.报表可视化分析.flv
│
├─24-探索性数据分析-农粮组织数据集
│ ├─课时168.红牌和肤色的关系.flv
│ ├─课时169.数据背景简介.flv
│ ├─课时170.数据切片分析.flv
│ ├─课时171.单变量分析.flv
│ ├─课时172.峰度与偏度.flv
│ ├─课时173.数据对数变换.flv
│ └─课时174.数据分析维度.flv
│
└─25-机器学习项目实战-HTTP日志聚类分析
│
├─课时175.变量关系可视化展示.flv
├─课时176.建立特征工程.flv
├─课时177.特征数据预处理.flv
└─课时178.应用聚类算法得出异常IP点.flv