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。

0 a" ~$ D6 b2 p6 ^, l4 j　　===============课程目录===============
5 e% D6 D3 u7 V: C5 A0 i# ?　　(1)\Python3天快速入门机器学习视频
/ G9 e/ K0 \/ ]' ~( x% F* G　　(2)\Python3天快速入门机器学习资料
  F$ I1 V; Z+ S& R* ], g8 M　　├─(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
& m3 C% K0 _- D  c% F9 l　　├─(4) day1资料.zip
' I  T2 V; j- W/ K9 O7 g' ~5 Y   　├─(5) day2资料.zip
1 Q. C) r0 z, C* C　　├─(6) day3资料.zip
　　├─(7) day4资料.zip
- Y( D$ S9 F. ?4 b　　(5)\Python3天快速入门机器学习视频\机器学习day1
  {/ e/ ?$ b5 \* O% p　　├─(8) .DS_Store
　　├─(9) 01-人工智能概述.mp4
1 ^& E0 W3 m) j/ ]　　├─(10) 02-什么是机器学习.mp4
# f$ d5 P+ N- k0 j  q' u) v　　├─(11) 03-机器学习算法分类.mp4
5 h. @8 Q& w& |' _; z1 G6 U6 M　　├─(12) 04-机器学习开发流程.mp4
　　├─(13) 05-学习框架和资料介绍.mp4
- |* M' J$ K+ x6 c　　├─(14) 06-可用数据集.mp4
8 C  A- @& E7 X; e　　├─(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
* L3 y* R% D, U! ^　　├─(18) 10-中文文本特征抽取.mp4
( T& S  `1 p6 L: C# [- ~, l+ u! g　　├─(19) 11-文本特征抽取TfidfVevtorizer.mp4
' H6 V4 h$ H3 [! W! P2 H1 J8 j　　├─(20) 12-数据预处理-归一化.mp4
　　├─(21) 13-数据预处理-标准化.mp4
0 [- d' Z; ]$ g' i# P9 J　　├─(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
7 \" ?# n$ x' J  j　　├─(26) 18-总结.mp4
　　(6)\Python3天快速入门机器学习视频\机器学习day2
7 {8 ~3 U# M) z　　├─(27) .DS_Store
+ O8 z- t0 G2 N3 z2 q' S2 r0 O　　├─(28) 01-上节回顾.mp4
　　├─(29) 02-转换器与预估器.mp4
% X' G4 h7 c8 ?　　├─(30) 03-KNN算法.mp4
: N  I( m+ [- V$ v4 y' F2 ^　　├─(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
: N; n0 u( Z& Z' {4 q1 d0 P　　├─(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
* ~+ l+ W# I) h- m　　├─(39) 12-泰坦尼克号案例代码实现.mp4
. k) L0 R  S# L) [　　├─(40) 13-随机森林.mp4
% Z( \7 _& x6 u7 W3 {　　├─(41) 14-总结.mp4
　　(7)\Python3天快速入门机器学习视频\机器学习day3
7 {$ E7 I0 ~/ ^6 M: g& J　　├─(42) .DS_Store
7 ~: C3 T: ?1 w6 `5 Z/ ?　　├─(43) 01-上节回顾..mp4
　　├─(44) 02-线性模型.mp4
: S$ @( ?# |! j! N- F　　├─(45) 03-损失函数.mp4
　　├─(46) 04-优化方法1-正规方程.mp4
9 ^* l: I- s# b" e　　├─(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
0 o# E# U$ S; C; r! x　　├─(51) 09-岭回归.mp4
1 R( l" [- H" t, n0 M# K# _, _7 w　　├─(52) 10-逻辑回归原理.mp4
　　├─(53) 11-逻辑回归对癌症分类.mp4
. }# e& O2 C, s4 P" ^　　├─(54) 12-精确率、召回率、F1-score.mp4
* L2 A/ X9 U+ b+ L& N　　├─(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
/ v7 b7 d3 F) ^; X9 H　　├─(59) 17-总结.mp4
　　(8)\Python4天数据分析视频\day1
) _% K9 M( X# O. I: L1 X　　├─(60) .DS_Store
　　├─(61) 01-环境搭建.mp4
0 A  @" n; v& b0 S1 S2 o　　├─(62) 02-JupyterNotebook介绍.mp4
) h% T5 `! k& d% X' ?# s　　├─(63) 03-快速上手JupyterNotebook.mp4
　　├─(64) 04-Matplotlib介绍.mp4
" ^3 f  w. `8 q3 m2 D6 |, ]　　├─(65) 05-快速上手Matplotlib.mp4
" s  e! D4 j  \% D　　├─(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
  U6 P, w) W8 o8 [   　├─(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
5 e. u) e% @$ z6 l, F3 V3 ]　　├─(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
9 E) U) ^& q9 h- X0 }7 Z　　├─(76) 16-直方图.mp4
1 m) L7 z  v0 S' r% A: S) R$ Y: t　　├─(77) 17-饼图.mp4
' R/ X6 ?# W1 @  o# A　　├─(78) 18-总结.mp4
　　(9)\Python4天数据分析视频\day2
2 U: U+ A) y" x8 @! k5 B　　├─(79) .DS_Store
3 T) Y) J( D$ U& \　　├─(80) 01-上节回顾.mp4
! F" u! `1 l5 r+ Y　　├─(81) 02-今日目标.mp4
5 p7 E# v- G5 t9 v7 r, V' B) H　　├─(82) 03-Numpy优势.mp4
; h$ g0 n- w' H. |/ H　　├─(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
5 C2 e$ V! e8 D1 N# t4 o5 ]+ R- j/ ^/ i. e　　├─(89) 10-统计运算.mp4
　　├─(90) 11-数组间运算.mp4
2 d$ B4 C! N$ j　　├─(91) 12-矩阵运算.mp4
) A# I) ^7 a, ]& {3 ]　　├─(92) 13-合并与分割.mp4
! ?9 Z0 A: m, y　　├─(93) 14-IO操作与数据处理.mp4
: Y: d8 X3 \  _% t2 ^' Q　　├─(94) 15-总结.mp4
　　├─(95) 答疑.mp4
2 e' U& b3 `; ~) S2 N, Z　　(10)\Python4天数据分析视频\day3
$ Z  v1 J+ t: i　　├─(96) .DS_Store
. `6 F% q2 M- L% @! E4 t　　├─(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
* P- `1 \; C+ h4 f, r; R5 Y　　├─(101) 05-MultiIndex与Panel.mp4
. j( ]1 A+ V$ q, t　　├─(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
8 u1 v$ [; ~  z/ G0 L- u　　├─(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
2 b- o( c# Q: L( ?8 Z" P　　├─(111) 15-总结.mp4
5 ?* W6 {# `% w. P! {7 }7 ~" C　　(11)\Python4天数据分析视频\day4
) R  i1 X$ ], z: X3 _% Q+ h3 R　　├─(112) .DS_Store
　　├─(113) 01-上节回顾.mp4
　　├─(114) 02-今日安排.mp4
- }- _8 l2 c4 K4 g, w　　├─(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
4 A8 L$ H& h) h　　├─(118) 06-按方向合并pd.concat().mp4
3 `3 g. j4 q( O# i3 u" ?　　├─(119) 07-按索引合并pd.merge().mp4
5 b4 e# J8 b5 |; E　　├─(120) 08-交叉表与透视表.mp4
3 {( s  H$ M+ E* Z! T3 w; `: D　　├─(121) 09-分组与聚合.mp4
　　├─(122) 10-综合案例.mp4
　　├─(123) 11-总结.mp4

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