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

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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！！

Python机器学习实战课程【独家】

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