推薦理由：
這套課程講的非常細，而且完全從安裝開始，手把手來教，不是照ppt念那種，絕對是小白最喜歡的那種學(xué)習(xí)方式。從數(shù)據(jù)分析講到機器學(xué)習(xí)。而且用的是Python3.5，anaconda4.2版本很新，配套資料特別完整。
課程介紹：
使用數(shù)據(jù)領(lǐng)域最主流語言Python及其分析與建模庫作為核心武器。對于機器學(xué)習(xí)經(jīng)典算法給出完整的原理推導(dǎo)并基于實例進行講解，基于案例演示如何應(yīng)用機器學(xué)習(xí)算法解決實際問題。
適用人群：
數(shù)據(jù)分析,機器學(xué)習(xí),數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域研究者。Python語言使用者。
課程特色：
1.通俗易懂，快速入門
對機器學(xué)習(xí)經(jīng)典算法結(jié)合數(shù)學(xué)推導(dǎo)進行形象解釋，實例演示。
2.Python主導(dǎo)，實用高效
使用數(shù)據(jù)領(lǐng)域最主流語言Python及其分析與建模庫作為課程核心工具。
3.案例為師，實戰(zhàn)護航
基于真實數(shù)據(jù)集，從零開始結(jié)合Python工具與機器學(xué)習(xí)算法完成整個案例實戰(zhàn)。
4.持續(xù)更新，一勞永逸
Python數(shù)據(jù)分析與機器學(xué)習(xí)課程會支持更新下去，逐步加入更多算法與案例。
課程目錄：
01.課程介紹（主題與大綱）
02.機器學(xué)習(xí)概述
03.使用Anaconda安裝python環(huán)境
04.課程數(shù)據(jù)，代碼，PPT（在參考資料界面）
05.科學(xué)計算庫Numpy
06.Numpy基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)
07.Numpy矩陣基礎(chǔ)
08.Numpy常用函數(shù)
09.矩陣常用操作
10.不同復(fù)制操作對比
11.Pandas數(shù)據(jù)讀取
12.Pandas索引與計算
13.Pandas數(shù)據(jù)預(yù)處理實例
14.Pandas常用預(yù)處理方法
15.Pandas自定義函數(shù)
16.Series結(jié)構(gòu)
17.折線圖繪制
18.子圖操作
19.條形圖與散點圖
20.柱形圖與盒圖
21.細節(jié)設(shè)置
22.Seaborn簡介
23.整體布局風(fēng)格設(shè)置
24.風(fēng)格細節(jié)設(shè)置
25.調(diào)色板
26.調(diào)色板
27.調(diào)色板顏色設(shè)置
28.單變量分析繪圖
29.回歸分析繪圖
30.多變量分析繪圖
31.分類屬性繪圖
32.Facetgrid使用方法
33.Facetgrid繪制多變量
34.熱度圖繪制
35.回歸算法綜述
36.回歸誤差原理推導(dǎo)
37.回歸算法如何得出最優(yōu)解
38.基于公式推導(dǎo)完成簡易線性回歸
39.邏輯回歸與梯度下降
40.使用梯度下降求解回歸問題
41.決策樹算法綜述
42.決策樹熵原理
43.決策樹構(gòu)造實例
44.信息增益原理
45.信息增益率的作用
46.決策樹剪枝策略
47.隨機森林模型
48.決策樹參數(shù)詳解
49.貝葉斯算法概述
50.貝葉斯推導(dǎo)實例
51.貝葉斯拼寫糾錯實例
52.垃圾郵件過濾實例
53.貝葉斯實現(xiàn)拼寫檢查器
54.支持向量機要解決的問題
55.支持向量機目標函數(shù)
56.支持向量機目標函數(shù)求解
57.支持向量機求解實例
58.支持向量機軟間隔問題
59.支持向量核變換
60.SMO算法求解支持向量機
61.初識神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
62.計算機視覺所面臨的挑戰(zhàn)
63.K近鄰嘗試圖像分類
64.超參數(shù)的作用
65.線性分類原理
66.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-損失函數(shù)
67.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-正則化懲罰項
68.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-softmax分類器
69.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-最優(yōu)化形象解讀
70.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-梯度下降細節(jié)問題
71.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-反向傳播
72.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
73.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實例演示
74.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過擬合解決方案
75.感受神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強大
76.集成算法思想
77.xgboost基本原理
78.xgboost目標函數(shù)推導(dǎo)
79.xgboost求解實例
80.xgboost安裝
81.xgboost實戰(zhàn)演示
82.Adaboost算法概述
83.自然語言處理與深度學(xué)習(xí)加微信ff1318860
84.語言模型
85.-N-gram模型
86.詞向量
87.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
88.Hierarchical.Softmax
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