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标题: 基于Python数据分析与机器学习案例实战教程 [打印本页]
作者: 张天赫 时间: 2018-1-28 17:39
标题: 基于Python数据分析与机器学习案例实战教程
1.课程研发环境
课程基于windows环境进行讲解与代码演示,需要同学们搭建Python环境,推荐根据课时(使用Anaconda搭建python环境)来进行python和其依赖库的安装。
2.内容简介
课程风格通俗易懂,基于真实数据集案例实战。主体课程分成三个大模块(1)python数据分析,(2)机器学习经典算法原理详解,(3)十大经典案例实战。通过python数据科学库numpy,pandas,matplot结合机器学习库scikit-learn完成一些列的机器学习案例。算法课程注重于原理推导与流程解释,结合实例通俗讲解复杂的机器学习算法,并以实战为主,所有课时都结合代码演示。算法与项目相结合,选择经典kaggle项目,从数据预处理开始一步步代码实战带大家快速入门机器学习。旨在帮助同学们快速上手如何使用python库来完整机器学习案例。选择经典案例基于真实数据集,从数据预处理开始到建立机器学习模型以及效果评估,完整的讲解如何使用python及其常用库进行数据的分析和模型的建立。对于每一个面对的挑战,分析解决问题思路以及如何构造合适的模型并且给出合适评估方法。在每一个案例中,同学们可以快速掌握如何使用pandas进行数据的预处理和分析,使用matplotlib进行可视化的展示以及基于scikit-learn库的机器学习模型的建立。
Python数据分析与机器学习实战:
第一讲:Python数据分析与机器学习实战课程简介
第二讲:Python快速入门
第三讲:Python科学计算库Numpy
第四讲:Python数据分析处理库Pandas
第五讲:Python可视化库Matplotlib
第六讲:回归算法
第七讲:模型评估
第八讲:K近邻算法
第九讲:决策树与随机森林算法
第十讲:支持向量机
第十一讲:贝叶斯算法
第十二讲:神经网络
第十三讲:Adaboost算法
第十四讲:SVD与推荐
第十五讲:聚类算法
第十六讲:案例实战:使用Python库分析处理Kobe Bryan职业生涯数据
第十七讲:案例实战:信用卡欺诈行为检测
第十八讲:案例实战:泰坦尼克号获救预测
第十九讲:案例实战:鸢尾花数据集分析
第二十讲:案例实战:级联结构的机器学习模型
第二十一讲:案例实战:员工离职预测
第二十二讲:案例实战:使用神经网络进行手写字体识别
第二十三讲:案例实战:主成分分析
第二十四讲:案例实战:基于NLP的股价预测
第二十五讲:案例实战:借贷公司数据分析
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