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python数据分析与机器学习实战【2019新版】
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Python数据分析与机器学习实战教程,该课程精心挑选真实的数据集为案例,通过python数据科学库numpy,pandas,matplot结合机器学习库scikit-learn完成一些列的机器学习案例。课程以实战为基础,所有课时都结合代码演示如何使用这些python库来完成一个真实的数据案例。算法与项目相结合,选择经典kaggle项目,从数据预处理开始一步步代码实战带大家入门机器学习。学完该课程即可:1.掌握Python数据科学工具包,包括矩阵数据处理与可视化展示。2.掌握机器学习算法原理推导,从数学上理解算法是怎么来的以及其中涉及的细节。3.掌握每一个算法所涉及的参数,详解其中每一步对结果的影响。4.熟练使用Python进行建模实战,基于真实数据集展开分析,一步步完成整个建模实战任务。

第一章:人工智能入学指南
第二章:Python科学计算库-Numpy
第三章:python数据分析处理库-Pandas
第四章:Python数据可视化库-Matplotlib
第五章:线性回归算法原理推导
第六章:梯度下降策略
第七章:逻辑回归算法
第八章:项目实战-交易数据异常检测
第九章:决策树算法
第一十章:决策树实例
第一十一章:集成算法与随机森林
第一十二章:项目实战-基于随机森林的气温预测
第一十三章:案例实战:集成算法建模实战
第一十四章:K近邻算法实战
第一十五章:贝叶斯算法
第一十六章:项目实战-新闻数据集分类任务
第一十七章:聚类算法-Kmeans
第一十八章:聚类算法-DBSCAN
第一十九章:案例实战:聚类算法实验分析
第二十章:支持向量机算法原理推导
第二十一章:SVM算法中参数对结果的影响
第二十二章:走进深度学习-神经网络算法
第二十三章:自然语言处理词向量模型-Word2Vec
第二十四章:使用Gensim库构造中文维基百度数据词向量模型
第二十五章:综合项目实战-商品销售额回归分析
第二十六章:特征工程-常用特征构建方法
第二十七章:Xgboost提升算法
第二十八章:Xgboost调参实例
第二十九章:机器学习建模流程与BenchMark
第三十章:降维算法-主成分分析
第三十一章:降维算法-线性判别分析
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