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Python机器学习实战——基础班

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Python机器学习实战——基础班

第一阶段:Python入门基础

1.系统课程环境配置试听视频立即播放

2.Python库安装工具试听视频立即播放

3.Notebook工具使用试听视频立即播放

4.Python简介试听视频立即播放

5.Python数值运算

6.Python字符串操作

7.list基础结构和索引结构

8.list基础结构

9.字典基础定义

10.字典的核心操作

11.Set结构

12.赋值机制

13.判断结构

14.循坏结构

15.函数定义

16.模块与包

17.异常处理模块

18.文件操作

19.类的基础定义

20.类的属性操作

21.时间操作

22.课后练习题

第二阶段:科学计算库Numpy

1.Numpy概述

2.Array数组

3.数组结构 类型 运算

4.排序操作

5.数组形状操作

6.数组生成函数

7.常用生成函数

8.四则运算

9.随机模块

10.文件读写

11.数组保存

12.课后练习题

第三阶段:数据分析处理库Pandas

1.Pandas概述

2.Pandas基本操作

3.Pandas索引

4.Groupby操作

5.数值运算

6.对象操作

7.merge操作

8.显示设置

9.数据透视表

10.时间操作

11.时间序列操作

12.Pandas常用操作

13.Groupby操作延伸

14.字符串操作

第四阶段:可视化库Matplotlib

1.Matplotlib概述

2.子图与标注

3.风格设置

4.条形图学习

5.盒图绘制和细节

6.绘图设置细节

7.直方图与散点图

8.3D图绘制

9.pie图

10.子图布局

11.结合pandas与sklearn

第五阶段:Seaborn可视化库

1.整体布局风格设置

2.风格细节设置

3.调色板和颜色设置

4.单变量分析绘图

5.回归分析绘图

6.多变量分析绘图

7.分析属性绘图

8.Facetgrid方法和绘图多变量

9.热度图绘制

第六阶段:线性回归算法

1.线性回归算法

2.误差项分析

3.似然函数求解

4.目标函数推导

5.线性回归求解

第七阶段:逻辑回归算法

1.逻辑回归算法原理推导

2.逻辑回归求解

第八阶段:梯度下降原理

1.梯度下降原理

2.梯度下降方法

3.学习率对结果的影响

第九阶段:Python实现逻辑回归与梯度下降

1.案例实战-Python实现逻辑回归任务概述

2.案例实战-完成梯度下降模块

3.案例实战-停止策略与梯度下降案例

4.案例实战-实验对比效果

第十阶段:案例实战-信用卡欺诈检测

1.案例背景和目标

2.样本不均衡解决方案

3.下采样策略

4.交叉验证

5.模型评估方法

6.正则化惩罚

7.逻辑回归模型

8.混淆矩阵

9.逻辑回归阈值对结果的影响

10.SMOTE样本生成策略

第十一阶段:决策树

1.决策树原理概述

2.衡量标准

3.决策树构造实例

4.信息增益率

5.决策树剪枝策略

第十二阶段:决策树Sklearn实例

1.决策树复习

2.决策树涉及参数

3.可视化与Sklearn库简介

4.Sklearn参数选择

第十三阶段:随机森林与集成算法

1.集成算法-随机森林

2.特征重要性衡量

3.提升模型

4.堆叠模型

第十四阶段:贝叶斯算法

1.贝叶斯算法

2.贝叶斯推导实例

3.贝叶斯拼写纠错实例

4.垃圾邮箱过滤实例

5.贝叶斯实现拼写检查器

第十五阶段:Python文本数据分析

1.文本分析与关键词提取

2.相似度计算

3.新闻数据与任务简介

4.TF-IDF关键词提取

5.LDA建模

6.基于贝叶斯算法进行新闻分类

第十六阶段:KMEANS聚类

1.KMEANS算法概述

2.KMEANS工作流程

3.KMEANS迭代可视化展示

第十七阶段:DBSCAN聚类

1.DBSCAN聚类算法

2.DBSCAN工作流程

3.DBSCAN可视化展示

第十八阶段:聚类实战

1.多种聚类算法概述

2.聚类案例实战


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