python智能化数据分析与机器学习的实战演练源码案例都有
课程由开发经验丰富的女老师全程带队，进行智能化数据分析与机器学习的实战演练，课程内容整体比较简化，主要分为机器学习和智能化数据分析实战两部分内容。课程在算法和开发流程方面会给同学们标准化的教授，让大家更容易掌握。课程内容在传统的机器学习和智能分析上，新增了一些优化算法，计算方法与统计方法，更为科学和进一步的提高了课程的质量，可以帮助同学们抛开繁重的思路，极速的入门进行学习。===============课程目录===============
(1)\Python3天快速入门机器学习视频
(2)\Python3天快速入门机器学习资料
├─(1) 机器学习day1资料.zip
├─(2) 机器学习day2资料.zip
├─(3) 机器学习day3资料.zip
(3)\Python4天数据分析视频
(4)\Python4天数据分析资料
├─(4) day1资料.zip
├─(5) day2资料.zip
├─(6) day3资料.zip
├─(7) day4资料.zip
(5)\Python3天快速入门机器学习视频\机器学习day1
├─(8) .DS_Store
├─(9) 01-人工智能概述.mp4
├─(10) 02-什么是机器学习.mp4
├─(11) 03-机器学习算法分类.mp4
├─(12) 04-机器学习开发流程.mp4
├─(13) 05-学习框架和资料介绍.mp4
├─(14) 06-可用数据集.mp4
├─(15) 07-sklearn数据集使用.mp4
├─(16) 08-字典特征抽取.mp4
├─(17) 09-文本特征抽取CountVectorizer.mp4
├─(18) 10-中文文本特征抽取.mp4
├─(19) 11-文本特征抽取TfidfVevtorizer.mp4
├─(20) 12-数据预处理-归一化.mp4
├─(21) 13-数据预处理-标准化.mp4
├─(22) 14-什么是降维.mp4
├─(23) 15-删除低方差特征与相关系数.mp4
├─(24) 16-主成分分析.mp4
├─(25) 17-instacart降维案例.mp4
├─(26) 18-总结.mp4
(6)\Python3天快速入门机器学习视频\机器学习day2
├─(27) .DS_Store
├─(28) 01-上节回顾.mp4
├─(29) 02-转换器与预估器.mp4
├─(30) 03-KNN算法.mp4
├─(31) 04-模型选择与调优.mp4
├─(32) 05-Facebook案例流程分析.mp4
├─(33) 06-Facebook案例代码实现.mp4
├─(34) 07-朴素贝叶斯算法原理.mp4
├─(35) 08-朴素贝叶斯算法对文本分类.mp4
├─(36) 09-认识决策树.mp4
├─(37) 10-决策树算法对鸢尾花分类.mp4
├─(38) 11-泰坦尼克号乘客分类案例流程分析.mp4
├─(39) 12-泰坦尼克号案例代码实现.mp4
├─(40) 13-随机森林.mp4
├─(41) 14-总结.mp4
(7)\Python3天快速入门机器学习视频\机器学习day3
├─(42) .DS_Store
├─(43) 01-上节回顾..mp4
├─(44) 02-线性模型.mp4
├─(45) 03-损失函数.mp4
├─(46) 04-优化方法1-正规方程.mp4
├─(47) 05-优化方法2-梯度下降.mp4
├─(48) 06-正规方程与梯度下降对比.mp4
├─(49) 07-梯度下降优化器.mp4
├─(50) 08-过拟合与欠拟合.mp4
├─(51) 09-岭回归.mp4
├─(52) 10-逻辑回归原理.mp4
├─(53) 11-逻辑回归对癌症分类.mp4
├─(54) 12-精确率、召回率、F1-score.mp4
├─(55) 13-ROC曲线与AUC指标.mp4
├─(56) 14-模型保存与加载.mp4
├─(57) 15-KMeans算法原理.mp4
├─(58) 16-聚类的模型评估.mp4
├─(59) 17-总结.mp4
(8)\Python4天数据分析视频\day1
├─(60) .DS_Store
├─(61) 01-环境搭建.mp4
├─(62) 02-JupyterNotebook介绍.mp4
├─(63) 03-快速上手JupyterNotebook.mp4
├─(64) 04-Matplotlib介绍.mp4
├─(65) 05-快速上手Matplotlib.mp4
├─(66) 06-Matplotlib三层结构.mp4
├─(67) 07-完善折线图（画布层）.mp4
├─(68) 08-修改x、y轴刻度.mp4
├─(69) 09-中文问题解决.mp4
├─(70) 10其他辅助显示层完善折线图.mp4
├─(71) 11-完善折线图（图像层）.mp4
├─(72) 12-创建多个绘图区.mp4
├─(73) 13-折线图应用场景.mp4
├─(74) 14-常见图表及散点图.mp4
├─(75) 15-柱状图.mp4
├─(76) 16-直方图.mp4
├─(77) 17-饼图.mp4
├─(78) 18-总结.mp4
(9)\Python4天数据分析视频\day2
├─(79) .DS_Store
├─(80) 01-上节回顾.mp4
├─(81) 02-今日目标.mp4
├─(82) 03-Numpy优势.mp4
├─(83) 04-ndarray属性.mp4
├─(84) 05-生成数组的方法.mp4
├─(85) 06-均匀分布与正态分布.mp4
├─(86) 07-切片索引与形状修改.mp4
├─(87) 08-类型修改与数组去重.mp4
├─(88) 09-逻辑运算.mp4
├─(89) 10-统计运算.mp4
├─(90) 11-数组间运算.mp4
├─(91) 12-矩阵运算.mp4
├─(92) 13-合并与分割.mp4
├─(93) 14-IO操作与数据处理.mp4
├─(94) 15-总结.mp4
├─(95) 答疑.mp4
(10)\Python4天数据分析视频\day3
├─(96) .DS_Store
├─(97) 01-上节回顾.mp4
├─(98) 02-Pandas介绍.mp4
├─(99) 03-DataFrame属性和方法.mp4
├─(100) 04-DataFrame索引设置.mp4
├─(101) 05-MultiIndex与Panel.mp4
├─(102) 06-Series.mp4
├─(103) 07-索引操作.mp4
├─(104) 08-赋值与排序.mp4
├─(105) 09-算术运算与逻辑运算.mp4
├─(106) 10-统计运算与自定义运算.mp4
├─(107) 11-Pandas画图.mp4
├─(108) 12-csv文件的读取与存储.mp4
├─(109) 13-hdf5文件的读取与存储.mp4
├─(110) 14-json文件的读取与存储.mp4
├─(111) 15-总结.mp4
(11)\Python4天数据分析视频\day4
├─(112) .DS_Store
├─(113) 01-上节回顾.mp4
├─(114) 02-今日安排.mp4
├─(115) 03-处理np.nan类型的缺失值.mp4
├─(116) 04-处理其他标记的缺失值.mp4
├─(117) 05-数据离散化.mp4
├─(118) 06-按方向合并pd.concat().mp4
├─(119) 07-按索引合并pd.merge().mp4
├─(120) 08-交叉表与透视表.mp4
├─(121) 09-分组与聚合.mp4
├─(122) 10-综合案例.mp4
├─(123) 11-总结.mp4
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