推荐理由：

这套课程讲的非常细，而且完全从安装开始，手把手来教，不是照ppt念那种，绝对是小白最喜欢的那种学习方式。从数据分析讲到机器学习。而且用的是Python3.5，anaconda4.2版本很新，配套资料特别完整。





课程介绍：

使用数据领域最主流语言Python及其分析与建模库作为核心武器。对于机器学习经典算法给出完整的原理推导并基于实例进行讲解，基于案例演示如何应用机器学习算法解决实际问题。





适用人群：

数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。





课程特色：

1.通俗易懂，快速入门

对机器学习经典算法结合数学推导进行形象解释，实例演示。

2.Python主导，实用高效

使用数据领域最主流语言Python及其分析与建模库作为课程核心工具。

3.案例为师，实战护航

基于真实数据集，从零开始结合Python工具与机器学习算法完成整个案例实战。

4.持续更新，一劳永逸

Python数据分析与机器学习课程会支持更新下去，逐步加入更多算法与案例。





课程目录：

01.课程介绍（主题与大纲）

02.机器学习概述

03.使用Anaconda安装python环境

04.课程数据，代码，PPT（在参考资料界面）

05.科学计算库Numpy

06.Numpy基础结构

07.Numpy矩阵基础

08.Numpy常用函数

09.矩阵常用操作

10.不同复制操作对比

11.Pandas数据读取

12.Pandas索引与计算

13.Pandas数据预处理实例

14.Pandas常用预处理方法

15.Pandas自定义函数

16.Series结构

17.折线图绘制

18.子图操作

19.条形图与散点图

20.柱形图与盒图

21.细节设置

22.Seaborn简介

23.整体布局风格设置

24.风格细节设置

25.调色板

26.调色板

27.调色板颜色设置

28.单变量分析绘图

29.回归分析绘图

30.多变量分析绘图

31.分类属性绘图

32.Facetgrid使用方法

33.Facetgrid绘制多变量

34.热度图绘制

35.回归算法综述

36.回归误差原理推导

37.回归算法如何得出最优解

38.基于公式推导完成简易线性回归

39.逻辑回归与梯度下降

40.使用梯度下降求解回归问题

41.决策树算法综述

42.决策树熵原理

43.决策树构造实例

44.信息增益原理

45.信息增益率的作用

46.决策树剪枝策略

47.随机森林模型

48.决策树参数详解

49.贝叶斯算法概述

50.贝叶斯推导实例

51.贝叶斯拼写纠错实例

52.垃圾邮件过滤实例

53.贝叶斯实现拼写检查器

54.支持向量机要解决的问题

55.支持向量机目标函数

56.支持向量机目标函数求解

57.支持向量机求解实例

58.支持向量机软间隔问题

59.支持向量核变换

60.SMO算法求解支持向量机

61.初识神经网络

62.计算机视觉所面临的挑战

63.K近邻尝试图像分类

64.超参数的作用

65.线性分类原理

66.神经网络-损失函数

67.神经网络-正则化惩罚项

68.神经网络-softmax分类器

69.神经网络-最优化形象解读

70.神经网络-梯度下降细节问题

71.神经网络-反向传播

72.神经网络架构

73.神经网络实例演示

74.神经网络过拟合解决方案

75.感受神经网络的强大

76.集成算法思想

77.xgboost基本原理

78.xgboost目标函数推导

79.xgboost求解实例

80.xgboost安装

81.xgboost实战演示

82.Adaboost算法概述

83.自然语言处理与深度学习加微信ff1318860

84.语言模型

85.-N-gram模型

86.词向量

87.神经网络模型

88.Hierarchical.Softmax

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