唐宇迪主讲的：python数据分析与机器学习实战【9.57GB】
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【课程目录】
├─01人工智能入门指南（有基础的同学请略过！）
│ 课时1课程介绍（主题与大纲.flv
│ 课时2AI时代首选Python.flv
│ 课时3Python我该怎么学.flv
│ 课时4人工智能的核心-机器学习.flv
│ 课时5机器学习怎么学？.mp4
│ 课时6算法推导与案例.mp4
│
├─02Python科学计算库-Numpy
│ 课时10Numpy基础结构.mp4
│ 课时11Numpy矩阵基础.mp4
│ 课时12Numpy常用函数.mp4
│ 课时13矩阵常用操作.mp4
│ 课时14不同复制操作对比.mp4
│ 课时7使用Anaconda安装python环境（Python新手先看这个）.flv
│ 课时9科学计算库Numpy.mp4
│
├─03python数据分析处理库-Pandas
│ 课时15Pandas数据读取.mp4
│ 课时16Pandas索引与计算.mp4
│ 课时17Pandas数据预处理实例.mp4
│ 课时18Pandas常用预处理方法.mp4
│ 课时19Pandas自定义函数.mp4
│ 课时20Series结构.mp4
│
├─04Python数据可视化库-Matplotlib
│ 课时21折线图绘制.mp4
│ 课时22子图操作.mp4
│ 课时23条形图与散点图.mp4
│ 课时24柱形图与盒图.mp4
│ 课时25细节设置.mp4
│
├─05Python可视化库Seaborn
│ 课时26Seaborn简介.mp4
│ 课时27整体布局风格设置.mp4
│ 课时28风格细节设置.mp4
│ 课时29调色板.mp4
│ 课时30调色板颜色设置.mp4
│ 课时31单变量分析绘图.mp4
│ 课时32回归分析绘图.mp4
│ 课时33多变量分析绘图.mp4
│ 课时34分类属性绘图.mp4
│ 课时35Facetgrid使用方法.mp4
│ 课时36Facetgrid绘制多变量.mp4
│ 课时37热度图绘制.mp4
│
├─06线性回归算法原理推导
│ 课时38线性回归算法概述.mp4
│ 课时39误差项分析.mp4
│ 课时40似然函数求解.mp4
│ 课时41目标函数推导.mp4
│ 课时42线性回归求解.mp4
│
├─07梯度下降策略
│ 课时43梯度下降原理.mp4
│ 课时44梯度下降方法对比.mp4
│ 课时45学习率对结果的影响.mp4
│
├─08逻辑回归算法
│ 课时46逻辑回归算法原理推导.mp4
│ 课时47逻辑回归求解.mp4
│
├─09案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略
│ 课时48Python实现逻辑回归任务概述.mp4
│ 课时49完成梯度下降模块.mp4
│ 课时50停止策略与梯度下降案例.mp4
│ 课时51实验对比效果.mp4
│
├─10项目实战-交易数据异常检测
│ 课时52案例背景和目标.mp4
│ 课时53样本不均衡解决方案.mp4
│ 课时54下采样策略.mp4
│ 课时55交叉验证.mp4
│ 课时56模型评估方法.mp4
│ 课时57正则化惩罚.mp4
│ 课时58逻辑回归模型.mp4
│ 课时59混淆矩阵.mp4
│ 课时60逻辑回归阈值对结果的影响.mp4
│ 课时61SMOTE样本生成策略.mp4
│
├─11决策树算法
│ 课时62决策树原理概述.mp4
│ 课时63衡量标准-熵.mp4
│ 课时64决策树构造实例.mp4
│ 课时65信息增益率.mp4
│ 课时66决策树剪枝策略.mp4
│
├─12案例实战：使用sklearn构造决策树模型
│ 课时67决策树复习.mp4
│ 课时68决策树涉及参数.mp4
│ 课时69树可视化与sklearn库简介.mp4
│ 课时70sklearn参数选择.mp4
│
├─13集成算法与随机森林
│ 课时71集成算法-随机森林.mp4
│ 课时72特征重要性衡量.mp4
│ 课时73提升模型.mp4
│ 课时74堆叠模型.mp4
│
├─14案例实战：泰坦尼克获救预测
│ 课时75船员数据分析.mp4
│ 课时76数据预处理.mp4
│ 课时77使用回归算法进行预测.mp4
│ 课时78使用随机森林改进模型.mp4
│ 课时79随机森林特征重要性分析.mp4
│
├─15贝叶斯算法
│ 课时80贝叶斯算法概述.mp4
│ 课时81贝叶斯推导实例.mp4
│ 课时82贝叶斯拼写纠错实例.mp4
│ 课时83垃圾邮件过滤实例.mp4
│ 课时84贝叶斯实现拼写检查器.mp4
│
├─16Python文本数据分析：新闻分类任务
│ 课时85文本分析与关键词提取.mp4
│ 课时86相似度计算.mp4
│ 课时87新闻数据与任务简介.mp4
│ 课时88TF-IDF关键词提取.mp4
│ 课时89LDA建模.mp4
│ 课时90基于贝叶斯算法进行新闻分类.mp4
│
├─17支持向量机
│ 课时91支持向量机要解决的问题.mp4
│ 课时92距离与数据的定义.mp4
│ 课时93目标函数.mp4
│ 课时94目标函数求解.mp4
│ 课时95SVM求解实例.mp4
│ 课时96支持向量的作用.mp4
│ 课时97软间隔问题.mp4
│ 课时98SVM核变换.mp4
│
├─18案例：SVM调参实例
│ 课时100SVM参数选择.mp4
│ 课时99sklearn求解支持向量机.mp4
│
├─19聚类算法-Kmeans
│ 课时101KMEANS算法概述.mp4
│ 课时102KMEANS工作流程.mp4
│ 课时103KMEANS迭代可视化展示.mp4
│ 课时104使用Kmeans进行图像压缩.mp4
│
├─20聚类算法-DBSCAN
│ 课时105DBSCAN聚类算法.mp4
│ 课时106DBSCAN工作流程.mp4
│ 课时107DBSCAN可视化展示.mp4
│
├─21案例实战：聚类实践
│ 课时108多种聚类算法概述.mp4
│ 课时109聚类案例实战.mp4
│
├─22降维算法-PCA主成分分析
│ 课时110PCA降维概述.mp4
│ 课时111PCA要优化的目标.mp4
│ 课时112PCA求解.mp4
│ 课时113PCA实例.mp4
│
├─23神经网络
│ 课时114初识神经网络.mp4
│ 课时115计算机视觉所面临的挑战.mp4
│ 课时116K近邻尝试图像分类.mp4
│ 课时117超参数的作用.mp4
│ 课时118线性分类原理.mp4
│ 课时119神经网络-损失函数.mp4
│ 课时120神经网络-正则化惩罚项.mp4
│ 课时121神经网络-softmax分类器.mp4
│ 课时122神经网络-最优化形象解读.mp4
│ 课时123神经网络-梯度下降细节问题.mp4
│ 课时124神经网络-反向传播.mp4
│ 课时125神经网络架构.mp4
│ 课时126神经网络实例演示.mp4
│ 课时127神经网络过拟合解决方案.mp4
│ 课时128感受神经网络的强大.mp4
│
├─24Xgboost集成算法
│ 课时129集成算法思想.mp4
│ 课时130xgboost基本原理.mp4
│ 课时131xgboost目标函数推导.mp4
│ 课时132xgboost求解实例.mp4
│ 课时133xgboost安装.mp4
│ 课时134xgboost实战演示.mp4
│ 课时135Adaboost算法概述.mp4
│
├─25自然语言处理词向量模型-Word2Vec
│ 课时136自然语言处理与深度学习.mp4
│ 课时137语言模型.mp4
│ 课时138-N-gram模型.mp4
│ 课时139词向量.mp4
│ 课时140神经网络模型.mp4
│ 课时141Hierarchical Softmax-课时142CBOW模型实例.mp4
│ 课时143CBOW求解目标.mp4
│ 课时144梯度上升求解.mp4
│ 课时145负采样模型.mp4
│
├─26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.mp4
│ 课时147维基百科中文数据处理.mp4
│ 课时148Gensim构造word2vec模型.mp4
│ 课时149测试模型相似度结果.mp4
│
├─27scikit-learn模型建立与评估
│ 课时150使用python库分析汽车油耗效率.mp4
│ 课时151使用scikit-learn库建立回归模型.mp4
│ 课时152使用逻辑回归改进模型效果.mp4
│ 课时153 模型效果衡量标准.mp4
│ 课时154ROC指标与测试集的价值.mp4
│ 课时155交叉验证.mp4
│ 课时156多类别问题.mp4
│
├─28Python库分析科比生涯数据
│ 课时157Kobe Bryan生涯数据读取与简介.mp4
│ 课时158特征数据可视化展示.mp4
│ 课时159数据预处理.mp4
│ 课时160使用Scikit-learn建立模型.mp4
│
├─29Python时间序列分析
│ 课时161章节简介.mp4
│ 课时162Pandas生成时间序列.mp4
│ 课时163Pandas数据重采样.mp4
│ 课时164Pandas滑动窗口.mp4
│ 课时165数据平稳性与差分法.mp4
│ 课时166ARIMA模型.mp4
│ 课时167相关函数评估方法.mp4
│ 课时168建立ARIMA模型.mp4
│ 课时169参数选择.mp4
│ 课时170股票预测案例.mp4
│ 课时171使用tsfresh库进行分类任务.mp4
│ 课时172维基百科词条EDA.mp4
│
├─30机器学习项目实战-贷款申请最大化利润
│ 课时173数据清洗过滤无用特征.mp4
│ 课时174数据预处理.mp4
│ 课时175获得最大利润的条件与做法.mp4
│ 课时176预测结果并解决样本不均衡问题.mp4
│
├─31机器学习项目实战-用户流失预警
│ 课时177数据背景介绍.mp4
│ 课时178数据预处理.mp4
│ 课时179尝试多种分类器效果.mp4
│ 课时180结果衡量指标的意义.mp4
│ 课时181应用阈值得出结果.mp4
│
├─32探索性数据分析-足球赛事数据集
│ 课时182内容简介.mp4
│ 课时183数据背景介绍.mp4
│ 课时184数据读取与预处理.mp4
│ 课时185数据切分模块.mp4
│ 课时186缺失值可视化分析.mp4
│ 课时187特征可视化展示.mp4
│ 课时188多特征之间关系分析.mp4
│ 课时189报表可视化分析.mp4
│ 课时190红牌和肤色的关系.mp4
│
├─33探索性数据分析-农粮组织数据集
│ 课时191数据背景简介.mp4
│ 课时192数据切片分析.mp4
│ 课时193单变量分析.mp4
│ 课时194峰度与偏度.mp4
│ 课时195数据对数变换.mp4
│ 课时196数据分析维度.mp4
│ 课时197变量关系可视化展示.mp4
│
└─34机器学习项目实战-HTTP日志聚类分析
课时198建立特征工程.mp4
课时199特征数据预处理.mp4
课时200应用聚类算法得出异常ip点.mp4
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