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===============
4 o: r  V. }1 F7 a: _% F8 N9 @9 Z3 `" c　　(1)\Python3天快速入门机器学习视频
+ B0 ^2 u& G4 I8 b  Y/ Y; J　　(2)\Python3天快速入门机器学习资料
　　├─(1) 机器学习day1资料.zip
" S' t( ~3 x" S+ z' E' z3 H　　├─(2) 机器学习day2资料.zip
( u" U- [) h# ?　　├─(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
0 ~! g7 o5 J2 N) A* B: K+ h　　├─(6) day3资料.zip
$ M, [& w8 ?- b　　├─(7) day4资料.zip
　　(5)\Python3天快速入门机器学习视频\机器学习day1
. u/ @, J  y2 U3 @- u　　├─(8) .DS_Store
5 ]& Z7 G* @( c　　├─(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
$ L" G+ K0 n' @  }" U( i　　├─(12) 04-机器学习开发流程.mp4
/ z! c7 ~; {9 u　　├─(13) 05-学习框架和资料介绍.mp4
3 K  W0 }/ ^* c; E* K　　├─(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
( x6 g7 _3 q5 h# S　　├─(18) 10-中文文本特征抽取.mp4
& U8 b, @: a. \: v2 C　　├─(19) 11-文本特征抽取TfidfVevtorizer.mp4
8 a- t, w; F, i　　├─(20) 12-数据预处理-归一化.mp4
# O9 H! d0 _  U8 z$ K) W　　├─(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
% q9 a  \: V8 _- D! ]　　├─(24) 16-主成分分析.mp4
! B1 Q3 _( b2 E: J+ H$ ]$ F　　├─(25) 17-instacart降维案例.mp4
5 G" f* q. X: E: r0 y　　├─(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
# K' d5 A# s  B- u　　├─(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
# `7 @  ~& N9 Z) h  p! B  W　　├─(33) 06-Facebook案例代码实现.mp4
　　├─(34) 07-朴素贝叶斯算法原理.mp4
9 v2 ^' M) Y/ w/ j　　├─(35) 08-朴素贝叶斯算法对文本分类.mp4
- S. |: a# q" ?8 c( X$ z　　├─(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
) N4 ~7 R- q9 D! a0 k/ k　　├─(40) 13-随机森林.mp4
* `9 U& Y, L; N7 M　　├─(41) 14-总结.mp4
　　(7)\Python3天快速入门机器学习视频\机器学习day3
5 C  V) K! V3 B  I7 i3 D　　├─(42) .DS_Store
  I# g, y$ s) S( N2 N! q) S: |　　├─(43) 01-上节回顾..mp4
　　├─(44) 02-线性模型.mp4
　　├─(45) 03-损失函数.mp4
5 L# W- H, R0 e$ Q; D/ I- @9 k: L　　├─(46) 04-优化方法1-正规方程.mp4
　　├─(47) 05-优化方法2-梯度下降.mp4
  v3 L/ G% r0 K& t; p　　├─(48) 06-正规方程与梯度下降对比.mp4
8 L7 a+ j7 E  ~　　├─(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
2 n# \0 N$ o8 r9 A. k　　├─(52) 10-逻辑回归原理.mp4
　　├─(53) 11-逻辑回归对癌症分类.mp4
! E4 J3 u+ C' p/ b+ d# H8 }3 H0 V1 ^　　├─(54) 12-精确率、召回率、F1-score.mp4
　　├─(55) 13-ROC曲线与AUC指标.mp4
- ?& l: s- u& u. N2 V7 d; ?9 s# X　　├─(56) 14-模型保存与加载.mp4
7 ^6 k! ]+ N+ n  p) H. O5 C　　├─(57) 15-KMeans算法原理.mp4
# p! ^2 V% w+ S  K8 t　　├─(58) 16-聚类的模型评估.mp4
% Y' {0 |* p& }( J: l. [( m2 T% ?　　├─(59) 17-总结.mp4
( ~# q& D. X2 v$ G  j　　(8)\Python4天数据分析视频\day1
- x8 C, E0 F, \# y- Y　　├─(60) .DS_Store
/ n# c7 h, Q/ h' ?: l0 ]! y　　├─(61) 01-环境搭建.mp4
6 a; f7 I/ ~/ B( l' G& [' K　　├─(62) 02-JupyterNotebook介绍.mp4
　　├─(63) 03-快速上手JupyterNotebook.mp4
9 E. ~- D3 w3 t/ i　　├─(64) 04-Matplotlib介绍.mp4
2 M7 M$ m6 ~0 s0 @! Z! Z* Q: x/ B　　├─(65) 05-快速上手Matplotlib.mp4
  o* m5 b' q* s0 Y/ C* L, a( W　　├─(66) 06-Matplotlib三层结构.mp4
& u8 `5 _) j2 Q# |, A/ w+ F8 c7 u　　├─(67) 07-完善折线图（画布层）.mp4
9 a; a1 a" m& Y* H  X# ]$ Z" g& o　　├─(68) 08-修改x、y轴刻度.mp4
) c8 y9 Y$ J' l" ?8 o7 o　　├─(69) 09-中文问题解决.mp4
7 G1 }* V4 _' \3 m/ j0 p   　├─(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
- B, Z2 A# W: `% r; M. F& I　　├─(73) 13-折线图应用场景.mp4
0 G  w2 k9 {" Z　　├─(74) 14-常见图表及散点图.mp4
) o: T$ h  t( N% ~1 {　　├─(75) 15-柱状图.mp4
, a# B$ w" I4 B: V8 e. \* e　　├─(76) 16-直方图.mp4
　　├─(77) 17-饼图.mp4
　　├─(78) 18-总结.mp4
: M0 E) }4 V% g+ ~7 ~; }& y" c　　(9)\Python4天数据分析视频\day2
2 A2 Q& Q. k4 s, W* a　　├─(79) .DS_Store
　　├─(80) 01-上节回顾.mp4
0 ~: z3 D, M" O7 L+ B: d6 D, O5 G　　├─(81) 02-今日目标.mp4
. k9 F# q% {0 x/ j6 z" W　　├─(82) 03-Numpy优势.mp4
% b: B* g5 z8 x　　├─(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
# s1 ^6 q1 z5 _2 H0 G0 J9 n/ {　　├─(90) 11-数组间运算.mp4
9 \- ~) G3 i5 j. z: A　　├─(91) 12-矩阵运算.mp4
2 x: w$ v8 i7 w; q# O+ N' x8 P0 t　　├─(92) 13-合并与分割.mp4
3 K* ?  d1 D8 N: ~: ]* m　　├─(93) 14-IO操作与数据处理.mp4
　　├─(94) 15-总结.mp4
. J) o" ~6 Q! r6 Y5 H　　├─(95) 答疑.mp4
- G) A: V2 ?5 k/ f　　(10)\Python4天数据分析视频\day3
  J* G2 D5 {5 q) g8 ^　　├─(96) .DS_Store
  Z3 q9 F+ D% \! w7 ~$ T9 T4 O　　├─(97) 01-上节回顾.mp4
, `: N9 |. T  U. \4 S6 o　　├─(98) 02-Pandas介绍.mp4
　　├─(99) 03-DataFrame属性和方法.mp4
* e+ {- O3 H$ Z. d0 b　　├─(100) 04-DataFrame索引设置.mp4
6 D% L) e  v! N　　├─(101) 05-MultiIndex与Panel.mp4
　　├─(102) 06-Series.mp4
　　├─(103) 07-索引操作.mp4
+ W% N: s2 f! j" i$ A) U' Q" y　　├─(104) 08-赋值与排序.mp4
. Q3 V( `9 w  N& K* z　　├─(105) 09-算术运算与逻辑运算.mp4
- ~% l( `8 A9 v( E5 o　　├─(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
2 ?3 h( u' r8 z: ?! o　　├─(109) 13-hdf5文件的读取与存储.mp4
　　├─(110) 14-json文件的读取与存储.mp4
9 N, O" ?) S- N2 `4 |7 D! N# E　　├─(111) 15-总结.mp4
　　(11)\Python4天数据分析视频\day4
# h" _5 r% [) r) Q# C0 P　　├─(112) .DS_Store
- Z0 D, }1 V9 B+ h) r# A　　├─(113) 01-上节回顾.mp4
　　├─(114) 02-今日安排.mp4
/ E- _) v9 y6 Q　　├─(115) 03-处理np.nan类型的缺失值.mp4
/ [" ]8 W+ X! Y: z　　├─(116) 04-处理其他标记的缺失值.mp4
: e- \2 h# u' k+ n) }　　├─(117) 05-数据离散化.mp4
　　├─(118) 06-按方向合并pd.concat().mp4
5 C& p( S0 j) B6 t　　├─(119) 07-按索引合并pd.merge().mp4
- k% P" i2 W' Q% G6 f+ a9 `　　├─(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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