Python机器学习实战课程【独家】

Python机器学习实战课程【独家】

Python伊甸园

零基础学Python,Python伊甸园是个不错的选择。

  • 课程目录
  • 课程介绍
  • 课时1:课程整体思维导图【新算法不断增加中】

  • 课时2:如何加入机器学习实战群:对暗号

  • 课时3:课程所有资料汇总

  • 课时4:某盘不限速软件

  • 课时5:Python官方编译器的安装

  • 课时6:Anaconda的安装

  • 课时7:多版本Python共存的问题

  • 课时8:再谈Anaconda与Python环境变量

  • 课时9:使用Notebook实现第一个程序

  • 课时10:Spyder中常用快捷键介绍

  • 课时11:Anaconda中两款编译器优缺点介绍

  • 课时12:Pycharm的安装

  • 课时13:Pycharm永久激活方式

  • 课时14:Pycharm激活所需文件下载

  • 课时15:认识虚拟环境

  • 课时16:创建虚拟环境

  • 课时17:虚拟环境的其它操作

  • 课时18:Anaconda安装库方式总结

  • 课时19:神器:虚拟环境+Pycharm

  • 课时20:认识Numpy和配置环境

  • 课时21:创建array

  • 课时22:array的基本属性

  • 课时23:数组的升维

  • 课时24:数组的降维

  • 课时25:创建特殊的数组

  • 课时26:numpy中常用的两个函数

  • 课时27:一维数组元素的选取与修改

  • 课时28:二维数组元素的选取与修改

  • 课时29:三维数组元素的选取与修改

  • 课时30:数组的组合

  • 课时31:数组的切割

  • 课时32:数组的算数运算

  • 课时33:数组的深拷贝和浅拷贝

  • 课时34:numpy内的随机模块儿(一)

  • 课时35:numpy内的随机模块儿(二)

  • 课时36:numpy内一些函数的使用

  • 课时37:使用numpy完成矩阵运算

  • 课时38:课程资料

  • 课时39:初识Pandas

  • 课时40:认识Series

  • 课时41:操作Series

  • 课时42:认识DataFrame

  • 课时43:DataFrame简单操作(一)

  • 课时44:DataFrame简单操作(二)

  • 课时45:查询数据框的三种方法

  • 课时46:DataFrame中常见操作

  • 课时47:课程资料

  • 课时48:数据文件的导入与导出

  • 课时49:缺失值数据处理

  • 课时50:重复值处理

  • 课时51:slice函数的应用

  • 课时52:数据筛选

  • 课时53: 数据框合并

  • 课时54:合并数据框的列

  • 课时55:merge函数

  • 课时56:数据框的计算

  • 课时57:随机抽样

  • 课时58:数据标准化

  • 课时59:数据分组

  • 课时60:使用Pandas处理时间格式的数据

  • 课时61:课程资料

  • 课时62:基本描述统计

  • 课时63:groupby函数的使用

  • 课时64:生成数据透视表

  • 课时65:相关分析

  • 课时66:课程资料

  • 课时67:散点图(一)---简单散点图绘制

  • 课时68:散点图(二)---设置中文显示

  • 课时69:散点图(三)---自定义坐标轴

  • 课时70:折线图(一)---折线图绘制

  • 课时71:折线图(二)---颜色与线型

  • 课时72:折线图(三)---实例

  • 课时73:直方图

  • 课时74:柱形图(一)---简单柱形图绘制

  • 课时75:柱形图(二)---堆积柱形图

  • 课时76:柱形图(三)---横向柱形图

  • 课时77:柱形图(四)---双向柱形图

  • 课时78:饼图(一)---基础饼图

  • 课时79:饼图(二)---剩余问题

  • 课时80:箱线图

  • 课时81:课程资料

  • 课时82:图像弹窗设置

  • 课时83:多图叠加

  • 课时84:数据生成

  • 课时85:子图的绘制(一)

  • 课时86:子图的绘制(二)

  • 课时87:坐标轴与title重合问题解决

  • 课时88:什么是机器学习?

  • 课时89:为什么学习机器学习?

  • 课时90:机器学习的应用

  • 课时91:如何学习机器学习?

  • 课时92:从狗的图像识别谈起

  • 课时93:对传统模型进行改进

  • 课时94:传统模型与机器学习判断的差异

  • 课时95:机器学习环境的搭建

  • 课时96:线性回归概述

  • 课时97:误差项分析

  • 课时98:极大似然估计原理

  • 课时99:似然函数求解

  • 课时100:sklearn库简介

  • 课时101:sklearn库线性回归参数详解

  • 课时102:sklearn实现一元线性回归

  • 课时103:sklearn实现多元线性回归

  • 课时104:statsmodels库简单介绍及安装

  • 课时105:假设检验

  • 课时106:statsmodels实现一元线性回归

  • 课时107:statsmodels实现多元线性回归

  • 课时108:实际案例---不良贷款预测

  • 课时109:课程资料

  • 课时110:梯度下降概述

  • 课时111:梯度下降知识点拾遗

  • 课时112:梯度下降细节

  • 课时113:不同梯度下降方式对比

  • 课时114:逻辑回归算法原理介绍

  • 课时115:逻辑回归求解

  • 课时116:案例一--鸢尾花案例详解(一)

  • 课时117:模型评估方法

  • 课时118:鸢尾花案例详解(二)

  • 课时119:欠拟合与过拟合现象

  • 课时120:案例二--贷款风险评估案例(背景介绍)

  • 课时121:交叉验证

  • 课时122:正则化惩罚

  • 课时123:贷款风险建模

  • 课时124:结果原因分析查找

  • 课时125:逻辑回归API文档参数详解

  • 课时126:案例三—信用卡风险评估案例--不处理建模

  • 课时127:样本不均衡解决方案介绍

  • 课时128:信用卡风险评估案例--下采样建模

  • 课时129:过采样技术--SMOTE算法

  • 课时130:信用卡风险评估案例--过采样建模

  • 课时131:课程资料

  • 课时132:KNN算法概述

  • 课时133:KNN算法原理详述及优缺点介绍

  • 课时134:KNN算法API参数详解

  • 课时135:案例一--经典数据集分类任务实现

  • 课时136:案例二--KNN算法对女性约会对象分类

  • 课时137:课程资料

  • 课时138:决策树算法概述

  • 课时139:ID3算法衡量标准--熵

  • 课时140:ID3算法手算实例

  • 课时141:C4.5算法手算实例

  • 课时142:CART决策树手算实例

  • 课时143:决策树剪枝及优缺点介绍

  • 课时144:决策树API参数详解

  • 课时145:案例--电信用户流失预测

  • 课时146:决策树可视化流程

  • 课时147:电信用户流失案例遗留问题解决方法

  • 课时148:课程资料

  • 课时149:谈一下回归树

  • 课时150:手算回归树(一)

  • 课时151:手算回归树(二)

  • 课时152:回归树的API文档

  • 课时153:使用代码实现回归树

  • 课时154:回归树课程资料

  • 课时155:集成学习概述

  • 课时156:随机森林算法原理详述

  • 课时157:随机森林算法优缺点介绍

  • 课时158:随机森林算法API文档详解

  • 课时159:随机森林完成垃圾邮件分类

  • 课时160:特征重要程度排名

  • 课时161:随机森林课程资料

  • 课时162:贝叶斯算法背景介绍

  • 课时163:推导贝叶斯

  • 课时164:贝叶斯定理应用实例

  • 课时165:贝叶斯算法API参数介绍

  • 课时166:贝叶斯算法案例

  • 课时167:课程资料

  • 课时168:初识SVM

  • 课时169:决策函数

  • 课时170:距离的定义

  • 课时171:目标函数推导

  • 课时172:目标函数求解(一)

  • 课时173:目标函数求解(二)

  • 课时174:SVM计算实例(一)

  • 课时175:SVM计算实例(二)

  • 课时176:SVM答疑(一)

  • 课时177:SVM答疑(二)

  • 课时178:谈一下软间隔问题

  • 课时179:谈一下核函数问题

  • 课时180:多项式核函数原理

  • 课时181:高斯核函数原理

  • 课时182:SVM算法优缺点介绍

  • 课时183:支持向量机的API参数

  • 课时184:可视化SVM算法

  • 课时185:软间隔对超平面的影响可视化

  • 课时186:高斯核函数的参数对超平面的影响

  • 课时187:课程资料

  • 课时188:K-means算法原理

  • 课时189:K-means算法聚类步骤

  • 课时190:K-means聚类流程可视化展示

  • 课时191:k-means中API参数详解

  • 课时192:K-means算法实现及效果评判

  • 课时193:K-means算法优缺点介绍

  • 课时194:课程资料

  • 课时195:DBSCAN算法原理

  • 课时196:DBSCAN聚类流程可视化展示

  • 课时197:DBSCAN的API参数详解

  • 课时198:DBSCAN算法实现

  • 课时199:课程资料

  • 课时200:关联规则原理

  • 课时201:关联规则Python的实现

  • 课时202:课程资料

  • 课时203:PCA概述

  • 课时204:PCA中的数学(一)

  • 课时205:PCA中的数学(二)

  • 课时206:PCA中的数学(三)

  • 课时207:PCA中的数学(四)

  • 课时208:PCA中的数学(五)

  • 课时209:PCA中的数学(六)

  • 课时210:PCA中的数学(七)

  • 课时211:PCA中的数学(八)

  • 课时212:PCA执行步骤总结

  • 课时213:PCA手算实例

  • 课时214:PCA优缺点介绍

  • 课时215:PCA算法API参数详解

  • 课时216:PCA计算实例测试

  • 课时217:PCA降维应用到机器学习

  • 课时218:课程资料

  • 课时219:SVD奇异值分解原理

  • 课时220:SVD概述

  • 课时221:SVD奇异值分解推导

  • 课时222:SVD计算实例

  • 课时223:用Python实现SVD

  • 课时224:使用SVD完成图像压缩

  • 课时225:课程资料

  • 课时226:Python之文字处理

  • 课时227:初识中文分词工具jieba库

  • 课时228: jieba库的应用(一)

  • 课时229:jieba库的应用(二)

  • 课时230:关键词提取任务概述

  • 课时231:TF-IDF算法原理

  • 课时232:相似文章推荐原理

  • 课时233:红楼梦文本分析前期准备

  • 课时234:文件与词库的读取

  • 课时235:完成分词与词云图绘制

  • 课时236:美化词云图

  • 课时237:红楼梦关键词提取及分析

  • 课时238:关键词提取课程资料

  • 课时239:新闻内容的关键词提取

  • 课时240:词向量转化与ngram模型

  • 课时241:朴素贝叶斯算法完成新闻分类

  • 课时242:课程资料

  • 课时243:作业

课程概述

【购买前请先咨询,参加活动更优惠哦】(1)qq:2781162818(2)微信:Python_yidianyuan【目前限时优惠中】Python算法学习,包含所有主流算法。1.通俗为主,原理为辅对机器学习算法的所有数学原理以例子+数学的方式进行逐个分析。2.Python语言,方便快捷使用最为简单易懂的Python语言进行机器学习算法的构建。3.案例实战,相互补充大量实战案例均基于真实的数据集,高度还原工作场景。4.持续更新,永久有效本课程将会持续更新,逐步加入更多算法以及真实案例。5.精讲sklearn库,无懈可击针对所有算法的API文档,参数逐个解读。6.课程优势算法原理+Python实战+大量案例,让您能够更快进入算法的领域。7.更新问题:网易不倒闭,更新永继续!!

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