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。

- ~3 W: s! M8 Q5 E; n8 G' t　　===============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
' Z7 U- z2 ~1 V% {, L" {　　├─(3) 机器学习day3资料.zip
　　(3)\Python4天数据分析视频
7 l0 L+ a+ S% N: `* P　　(4)\Python4天数据分析资料
: l2 s; I" l$ I  |' n/ X  \　　├─(4) day1资料.zip
$ {. @# ]/ x9 R! h5 {   　├─(5) day2资料.zip
/ p& t7 ]$ \( G) k; e2 E$ J　　├─(6) day3资料.zip
- w2 x3 F( p; w　　├─(7) day4资料.zip
　　(5)\Python3天快速入门机器学习视频\机器学习day1
0 z0 K( m5 v' e( @! k0 t2 z; H& @　　├─(8) .DS_Store
$ |; z1 R0 [  Q/ k/ Y1 l　　├─(9) 01-人工智能概述.mp4
　　├─(10) 02-什么是机器学习.mp4
　　├─(11) 03-机器学习算法分类.mp4
4 c0 y% @  g" z' E　　├─(12) 04-机器学习开发流程.mp4
9 a3 ?/ Q" `7 C( w4 |2 S3 ^　　├─(13) 05-学习框架和资料介绍.mp4
- W4 o6 w: ~9 x/ Q) Y& O; P$ l　　├─(14) 06-可用数据集.mp4
% i; L" O, a/ z　　├─(15) 07-sklearn数据集使用.mp4
　　├─(16) 08-字典特征抽取.mp4
　　├─(17) 09-文本特征抽取CountVectorizer.mp4
　　├─(18) 10-中文文本特征抽取.mp4
; o# m0 [% e! Q4 y" Z　　├─(19) 11-文本特征抽取TfidfVevtorizer.mp4
　　├─(20) 12-数据预处理-归一化.mp4
　　├─(21) 13-数据预处理-标准化.mp4
" G+ T, j7 N( V, t  W　　├─(22) 14-什么是降维.mp4
" q6 ?5 q3 g1 c6 f( Q* X( ]　　├─(23) 15-删除低方差特征与相关系数.mp4
　　├─(24) 16-主成分分析.mp4
　　├─(25) 17-instacart降维案例.mp4
+ H/ B- F/ D* G' \) U0 g. ^& J1 h, f　　├─(26) 18-总结.mp4
　　(6)\Python3天快速入门机器学习视频\机器学习day2
4 Q" i: b. i5 f# x　　├─(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
6 [: Y. u! A" x- n- @/ E( C8 O　　├─(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
0 P* @8 m7 t) _0 w; }7 Q+ H0 C- N　　├─(35) 08-朴素贝叶斯算法对文本分类.mp4
% W. ?6 V% Y: p　　├─(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
! w$ u  J4 b# {" F　　├─(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
8 f7 w/ m1 g* A　　├─(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
2 T! |, M) v) R6 k$ j& B+ _. z　　├─(47) 05-优化方法2-梯度下降.mp4
- @3 T# z7 i$ e　　├─(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
3 T. U! n0 }, }/ t. J* b. h　　├─(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
0 ]) p0 s3 Q+ G8 b+ D% y　　├─(54) 12-精确率、召回率、F1-score.mp4
+ v% V4 P" l3 w5 x　　├─(55) 13-ROC曲线与AUC指标.mp4
: |- C) n6 @0 O0 L# @, m　　├─(56) 14-模型保存与加载.mp4
, J. }5 X; H2 U7 [) t/ c) Q' E　　├─(57) 15-KMeans算法原理.mp4
' X9 X- h* |. e4 E　　├─(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
( O+ D: k) V, ~+ l　　├─(60) .DS_Store
　　├─(61) 01-环境搭建.mp4
　　├─(62) 02-JupyterNotebook介绍.mp4
. z- }9 t7 D2 e3 x2 A　　├─(63) 03-快速上手JupyterNotebook.mp4
　　├─(64) 04-Matplotlib介绍.mp4
; L3 z1 E' H/ Z3 I! H6 H# U　　├─(65) 05-快速上手Matplotlib.mp4
& n& N2 f% ?: t  C7 O* G* j　　├─(66) 06-Matplotlib三层结构.mp4
% l: H! g$ W0 s( `, b, \/ }+ F　　├─(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
. q4 I" ^8 a# p" F( p- n　　├─(71) 11-完善折线图（图像层）.mp4
　　├─(72) 12-创建多个绘图区.mp4
$ q2 ^, Y- n1 B# D# H! j　　├─(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
+ y) Y  n8 b4 Z' N& m& i　　├─(77) 17-饼图.mp4
0 m$ Q0 e3 F5 g" {　　├─(78) 18-总结.mp4
　　(9)\Python4天数据分析视频\day2
0 H+ J- ~( V4 v* V2 d! l' }　　├─(79) .DS_Store
　　├─(80) 01-上节回顾.mp4
) Z6 w; m7 i6 ]8 x　　├─(81) 02-今日目标.mp4
. r- j0 d3 }2 Z; L: P/ z　　├─(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
3 z1 t! W" H9 i2 D9 ?5 M9 U　　├─(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
' ]) J% v6 A1 B% T7 [. k: C　　├─(96) .DS_Store
　　├─(97) 01-上节回顾.mp4
　　├─(98) 02-Pandas介绍.mp4
! @3 J* Q+ i( s% \+ Q. v　　├─(99) 03-DataFrame属性和方法.mp4
　　├─(100) 04-DataFrame索引设置.mp4
( v6 w) d0 l# o2 g# k　　├─(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
  G6 q( q0 ?% f" d' m( r8 V　　├─(106) 10-统计运算与自定义运算.mp4
   　├─(107) 11-Pandas画图.mp4
( L; D6 f  A9 U6 n+ \% }+ {　　├─(108) 12-csv文件的读取与存储.mp4
0 I# q/ z- a0 x. H+ c" O) w　　├─(109) 13-hdf5文件的读取与存储.mp4
　　├─(110) 14-json文件的读取与存储.mp4
* X, k6 ~2 ]- u3 D2 Y9 G) j- l! g! y; v) F　　├─(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
6 R- E# o8 \. W. C: L5 W　　├─(115) 03-处理np.nan类型的缺失值.mp4
) u+ E% b' C; @4 j　　├─(116) 04-处理其他标记的缺失值.mp4
, i3 P6 y1 Z/ b  T# R　　├─(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
+ s5 s& d* m7 O: ^0 K& }; I　　├─(120) 08-交叉表与透视表.mp4
　　├─(121) 09-分组与聚合.mp4
9 R: {4 [3 O2 x  N( q+ T9 Q　　├─(122) 10-综合案例.mp4
6 b' u$ ~1 G; [# w1 V4 Y　　├─(123) 11-总结.mp4
3 E7 E$ d& G7 g) u, Z! I

游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复

游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复

---

# S/ _" c/ ^$ j: x; p
3 e! x9 w3 c' Q' w" R. Y) |