課程概述：
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(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)典算法給出完整的原理推導(dǎo)并基于實(shí)例進(jìn)行講解，基于案例演示如何應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法解決實(shí)際問題。
課程特色：
- 通俗易懂，快速入門
對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)典算法結(jié)合數(shù)學(xué)推導(dǎo)進(jìn)行形象解釋，實(shí)例演示。
2.Python主導(dǎo)，實(shí)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。 - 案例為師，實(shí)戰(zhàn)護(hù)航
基于真實(shí)數(shù)據(jù)集，從零開始結(jié)合Python工具與機(jī)器學(xué)習(xí)算法完成整個(gè)案例實(shí)戰(zhàn)。 - 持續(xù)更新，一勞永逸
【課程內(nèi)容】
01.課程介紹（主題與大綱）
02.機(jī)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(jì)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(duì)比
11.Pandas數(shù)據(jù)讀取
12.Pandas索引與計(jì)算
13.Pandas數(shù)據(jù)預(yù)處理實(shí)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(diǎn)圖
20.柱形圖與盒圖
21.細(xì)節(jié)設(shè)置
22.Seaborn簡(jiǎn)介
23.整體布局風(fēng)格設(shè)置
24.風(fēng)格細(xì)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(jiǎn)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(shí)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(jī)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(shí)例
51.貝葉斯拼寫糾錯(cuò)實(shí)例
52.垃圾郵件過濾實(shí)例
53.貝葉斯實(shí)現(xiàn)拼寫檢查器
54.支持向量機(jī)要解決的問題
55.支持向量機(jī)目標(biāo)函數(shù)
56.支持向量機(jī)目標(biāo)函數(shù)求解
57.支持向量機(jī)求解實(shí)例
58.支持向量機(jī)軟間隔問題
59.支持向量核變換
60.SMO算法求解支持向量機(jī)
61.初識(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
62.計(jì)算機(jī)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(xiàng)
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(xì)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(shí)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(qiáng)大
76.集成算法思想
77.xgboost基本原理
78.xgboost目標(biāo)函數(shù)推導(dǎo)
79.xgboost求解實(shí)例
80.xgboost安裝
81.xgboost實(shí)戰(zhàn)演示
82.Adaboost算法概述
83.自然語言處理與深度學(xué)習(xí)
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
89.CBOW模型實(shí)例
90.CBOW求解目標(biāo)
91.梯度上升求解
92.負(fù)采樣模型
93.無監(jiān)督聚類問題
94.聚類結(jié)果與離群點(diǎn)分析
95.K-means聚類案例對(duì)NBA球員進(jìn)行評(píng)估
96.使用Kmeans進(jìn)行圖像壓縮
97.K近鄰算法原理
98.K近鄰算法代碼實(shí)現(xiàn)
99.PCA基本原理
100.PCA實(shí)例
101.SVD奇異值分解原理
102.SVD推薦系統(tǒng)應(yīng)用實(shí)例
103.使用python庫分析汽車油耗效率
104.使用scikit-learn庫建立回歸模型
105.使用邏輯回歸改進(jìn)模型效果
106..模型效果衡量標(biāo)準(zhǔn)
107.ROC指標(biāo)與測(cè)試集的價(jià)值
108.交叉驗(yàn)證
109.多類別問題
110.Kobe.Bryan生涯數(shù)據(jù)讀取與簡(jiǎn)介
111.特征數(shù)據(jù)可視化展示
112.數(shù)據(jù)預(yù)處理
113.使用Scikit-learn建立模型
114.船員數(shù)據(jù)分析
115.數(shù)據(jù)預(yù)處理
116.使用回歸算法進(jìn)行預(yù)測(cè)
117.使用隨機(jī)森林改進(jìn)模型
118.隨機(jī)森林特征重要性分析
119.案例背景和目標(biāo)
120.樣本不均衡解決方案
121.下采樣策略
122.交叉驗(yàn)證
123.模型評(píng)估方法
124.正則化懲罰
125.邏輯回歸模型
126.混淆矩陣
127.邏輯回歸閾值對(duì)結(jié)果的影響
128.SMOTE樣本生成策略
129.文本分析與關(guān)鍵詞提取
130.相似度計(jì)算
131.新聞數(shù)據(jù)與任務(wù)簡(jiǎn)介
132.TF-IDF關(guān)鍵詞提取
133.LDA建模
134.基于貝葉斯算法進(jìn)行新聞分類
135.章節(jié)簡(jiǎn)介
136.Pandas生成時(shí)間序列
137.Pandas數(shù)據(jù)重采樣
138.Pandas滑動(dòng)窗口
139.數(shù)據(jù)平穩(wěn)性與差分法
140.ARIMA模型
141.相關(guān)函數(shù)評(píng)估方法
142.建立ARIMA模型
143.參數(shù)選擇
144.股票預(yù)測(cè)案例
145.使用tsfresh庫進(jìn)行分類任務(wù)
146.維基百科詞條EDA
147.使用Gensim庫構(gòu)造詞向量
148.維基百科中文數(shù)據(jù)處理
149.Gensim構(gòu)造word2vec模型
150.測(cè)試模型相似度結(jié)果
151.數(shù)據(jù)清洗過濾無用特征
152.數(shù)據(jù)預(yù)處理
153.獲得最大利潤的條件與做法
154.預(yù)測(cè)結(jié)果并解決樣本不均衡問題
155.數(shù)據(jù)背景介紹
156.數(shù)據(jù)預(yù)處理
157.嘗試多種分類器效果
158.結(jié)果衡量指標(biāo)的意義
159.應(yīng)用閾值得出結(jié)果
160.內(nèi)容簡(jiǎn)介
161.數(shù)據(jù)背景介紹
162.數(shù)據(jù)讀取與預(yù)處理
163.數(shù)據(jù)切分模塊
164.缺失值可視化分析
165.特征可視化展示
166.多特征之間關(guān)系分析
167.報(bào)表可視化分析
168.紅牌和膚色的關(guān)系
169.數(shù)據(jù)背景簡(jiǎn)介
170.數(shù)據(jù)切片分析
171.單變量分析
172.峰度與偏度
173.數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)變換
174.數(shù)據(jù)分析維度
175.變量關(guān)系可視化展示
176.建立特征工程
177.特征數(shù)據(jù)預(yù)處理
178.應(yīng)用聚類算法得出異常IP點(diǎn)
