资源简介

系列课程总共近40章节，并保持持续更新。包含经典机器学习算法原理推导与案例实战两部分。从基本的回归算法开始讲起，逐渐过渡到复杂的神经网络模型。对于每一个算法给出实战案例，基于真实数据集使用Python库作为核心工具进行数据预处理与建模工作。

原理推导，形象解读，案例实战缺一不可！

资源目录

——/计算机教程LTDLG/17-51CTO/072-唐宇迪-【微职位】Python数据分析与机器学习实战课程配套视频课程/
├──【微职位专享】01 Python入门与数据科学库  
|   ├──第01章 Python必备基础，快速入门  
|   ├──第02章 Python科学计算库-Numpy  
|   ├──第03章 数据分析处理库-pandas  
|   ├──第04章 可视化库Matplotlib  
|   └──第05章 可视化库seaborn  
├──【微职位专享】02 数学基础  
|   ├──1-1 入门-第一课.mkv  19.41M
|   ├──1-2 入门-第二课.mkv  16.42M
|   ├──1-3 入门-第三课.mkv  22.02M
|   ├──1-4 入门-第四课.mkv  29.57M
|   └──1-5 入门-第五课.mkv  17.70M
└──【微职位专享】03 机器学习-入门篇  
|   ├──第01章 人工智能入门指南  
|   ├──第02章 K近邻算法实战  
|   ├──第03章 线性回归算法  
|   ├──第04章 梯度下降原理  
|   ├──第05章 逻辑回归算法  
|   ├──第06章 案例实战：Python实现梯度下降与逻辑回归  
|   ├──第07章 案例实战：信用卡欺诈检测  
|   ├──第08章 决策树算法  
|   ├──第09章 决策算建模实例  
|   ├──第10章 贝叶斯算法  
|   ├──第11章 随机森林与集成算法  
|   ├──第12章 中文新闻分类任务  
|   ├──第13章 K-means聚类算法  
|   ├──第14章 DBSCAN聚类算法  
|   ├──第15章 聚类实践  
|   ├──第16章 降维算法-线性判别分析  
|   ├──第17章 Python实现线性判别分析  
|   └──第18章 降维算法-PCA主成分分析  
04-【微职位专享】 机器学习-进阶篇/
├──第01章 EM算法  
|   ├──1-1 EM算法要解决的问题.mp4  20.92M
|   ├──1-2 隐变量问题.mp4  10.57M
|   ├──1-3 EM算法求解实例.mp4  29.96M
|   ├──1-4 Jensen不等式.mp4  22.22M
|   └──1-5 GMM模型.mp4  16.30M
├──第02章 GMM聚类实例  
|   ├──2-1 GMM实例.mp4  26.86M
|   └──2-2 GMM聚类.mp4  25.90M
├──第03章 线性支持向量机  
|   ├──3-1 支持向量机要解决的问题.mp4  22.42M
|   ├──3-2 距离与数据定义.mp4  19.12M
|   ├──3-3 目标函数.mp4  23.17M
|   ├──3-4 目标函数求解.mp4  20.39M
|   ├──3-5 svm求解实例.mp4  24.78M
|   └──3-6 支持向量的作用.mp4  21.97M
├──第04章 核变换支持向量机  
|   ├──4-1 软间隔问题.mp4  12.41M
|   └──4-2 SVM核变换.mp4  37.50M
├──第05章 支持向量机实例  
|   ├──5-1 sklearn求解支持向量机.mp4  33.96M
|   └──5-2 svm参数选择.mp4  34.53M
├──第06章 机器学习套路与BenchMark  
|   ├──6-1 HTTP检测任务与数据挖掘核心.mp4  33.19M
|   ├──6-2 论文重要程度.mp4  29.82M
|   ├──6-3 BenchMark概述.mp4  24.71M
|   └──6-4 BenchMark的作用.mp4  50.46M
├──第07章 时间序列ARIMA模型  
|   ├──7-1 数据平稳性与差分法.mp4  19.68M
|   ├──7-2 ARIMA模型.mp4  12.89M
|   ├──7-3 相关函数评估方法.mp4  21.15M
|   ├──7-4 建立ARIMA模型.mp4  16.72M
|   └──7-5 参数选择.mp4  28.70M
├──第08章 时间序列实例  
|   ├──8-1 Pandas生成时间序列.mp4  21.43M
|   ├──8-2 数据重采样.mp4  13.47M
|   ├──8-3 滑动窗口.mp4  10.84M
|   ├──8-4 股票预测实例.mp4  24.75M
|   ├──8-5 使用tsfresh库进行分类任务.mp4  39.69M
|   └──8-6 维基百科词条EDA.mp4  43.99M
├──第09章 推荐系统  
|   ├──9-1 简介.mp4  3.15M
|   ├──9-2 推荐系统应用.mp4  12.99M
|   ├──9-3 推荐系统要完成的任务.mp4  7.00M
|   ├──9-4 相似度计算.mp4  9.16M
|   ├──9-5 基于用户的协同过滤.mp4  7.91M
|   ├──9-6 基于物品的协同过滤.mp4  12.39M
|   ├──9-7 隐语义模型.mp4  9.21M
|   ├──9-8 隐语义求解.mp4  10.35M
|   └──9-9 模型评估标准.mp4  8.31M
├──第10章 Python从零开始构建音乐推荐系统  
|   ├──10-1 音乐推荐任务概述.mp4  36.15M
|   ├──10-2 数据集整合.mp4  26.65M
|   ├──10-3 基于物品的协同过滤.mp4  30.72M
|   ├──10-4 物品相似度计算.mp4  34.99M
|   ├──10-5 SVD矩阵分解方法.mp4  32.66M
|   └──10-6 基于矩阵分解的音乐推荐.mp4  35.86M
├──第11章 推荐系统实例  
|   ├──10-1 Surprise库.mp4  14.40M
|   ├──10-2 使用方法.mp4  19.24M
|   └──10-3 得出商品推荐结果.mp4  24.63M
├──第12章 探索性数据分析-赛事数据集  
|   ├──11-1 简介.mp4  4.63M
|   ├──11-2 数据背景介绍.mp4  26.77M
|   ├──11-3 数据读取与预处理.mp4  35.25M
|   ├──11-4 数据切分模块.mp4  37.25M
|   ├──11-5 缺失值可视化.mp4  41.20M
|   ├──11-6 特征可视化展示.mp4  29.90M
|   ├──11-7 多特征之间关系.mp4  27.36M
|   ├──11-8 报表可视化分析.mp4  26.71M
|   └──11-9 红牌和肤色之间的关系.mp4  51.83M
└──第13章 探索性数据分析-农粮组织  
|   ├──12-1 数据背景简介.mp4  45.36M
|   ├──12-2 数据切片分析.mp4  68.82M
|   ├──12-3 单变量分析.mp4  63.98M
|   ├──12-4 峰度与偏度.mp4  42.74M
|   ├──12-5 数据对数变换.mp4  35.03M
|   ├──12-6 数据分析维度.mp4  19.32M
|   └──12-7 变量关系可视化展示.mp4  37.09M
——05【微职位专享】 Python数据挖掘/
├──第01章 泰坦尼克号获救预测  
|   ├──1-1 数据挖掘任务流程.mp4  19.56M
|   ├──1-10 登船地点特征分析.mp4  24.38M
|   ├──1-11 家庭特征分析.mp4  19.59M
|   ├──1-12 特征相关性.mp4  18.39M
|   ├──1-13 构建特征.mp4  37.67M
|   ├──1-14 机器学习算法概述.mp4  15.58M
|   ├──1-15 交叉验证.mp4  11.55M
|   ├──1-16 多种算法模型效果.mp4  41.11M
|   ├──1-17 集成模块.mp4  29.66M
|   ├──1-18 特征重要性衡量.mp4  11.53M
|   ├──1-19 总结与特征预处理.mp4  33.48M
|   ├──1-2 数据介绍.mp4  21.41M
|   ├──1-3 Python兵器库介绍.mp4  17.47M
|   ├──1-4 sklearn库介绍.mp4  44.25M
|   ├──1-5 数据读取与统计分析.mp4  23.61M
|   ├──1-6 性别特征分析.mp4  21.23M
|   ├──1-7 船舱等级特征分析.mp4  15.56M
|   ├──1-8 缺失值问题.mp4  18.91M
|   └──1-9 缺失值填充分析.mp4  27.80M
├──第02章 用户画像  
|   ├──2-1 用户画像概述.mp4  26.11M
|   ├──2-2 如何建立用户画像.mp4  24.98M
|   ├──2-3 用户搜索数据介绍.mp4  24.54M
|   ├──2-4 任务概述.mp4  27.08M
|   ├──2-5 构造词向量特征.mp4  29.89M
|   ├──2-6 构造输入特征.mp4  29.79M
|   └──2-7 建立预测模型.mp4  45.35M
├──第03章 Xgboost实战  
|   ├──3-1 Xgboost算法概述.mp4  22.76M
|   ├──3-2 Xgboost模型构造.mp4  32.06M
|   ├──3-3 建模衡量标准.mp4  30.52M
|   ├──3-4 Xgboost安装.mp4  15.23M
|   ├──3-5 保险赔偿任务概述.mp4  36.75M
|   ├──3-6 Xgboost参数定义.mp4  18.16M
|   ├──3-7 基础模型定义.mp4  15.07M
|   ├──3-8 树结构对结果的影响.mp4  29.12M
|   └──3-9 学习率与采样对结果的影响.mp4  35.12M
├──第04章 用电敏感客户分类  
|   ├──4-1 任务概述与解决框架.mp4  32.98M
|   ├──4-2 特征工程分析与特征提取.mp4  47.26M
|   ├──4-3 离散数据处理.mp4  37.07M
|   ├──4-4 统计与文本特征.mp4  30.73M
|   ├──4-5 文本特征构建.mp4  41.72M
|   ├──4-6 构建低敏用户模型.mp4  34.13M
|   └──4-7 高敏模型概述.mp4  25.61M
├──第05章 京东购买意向预测  
|   ├──4-1 项目与数据介绍.mp4  41.89M
|   ├──4-10 行为特征.mp4  30.28M
|   ├──4-11 累计行为特征.mp4  45.19M
|   ├──4-12 Xgboost建模.mp4  21.52M
|   ├──4-2 数据挖掘流程.mp4  33.58M
|   ├──4-3 数据检查.mp4  27.94M
|   ├──4-4 构建用户特征表单.mp4  50.88M
|   ├──4-5 构建商品特征表单.mp4  34.56M
|   ├──4-6 数据探索概述.mp4  19.29M
|   ├──4-7 购买因素分析.mp4  27.94M
|   ├──4-8 特征工程.mp4  28.11M
|   └──4-9 基本特征构造.mp4  43.56M
├──第06章 房价预测  
|   ├──5-1 房价预测任务概述.mp4  29.17M
|   ├──5-2 离散型数据.mp4  25.73M
|   ├──5-3 数据对数变换.mp4  22.84M
|   ├──5-4 缺失值与box-cox变换.mp4  26.95M
|   └──5-5 模型预测.mp4  28.08M
└──第07章 kaggle数据科学调查  
|   ├──6-1 kaggle数据科学调查.mp4  25.85M
|   ├──6-2 基本情况可视化展示.mp4  34.73M
|   ├──6-3 工资情况.mp4  20.99M
|   ├──6-4 技能使用情况.mp4  29.76M
|   ├──6-5 数据集与平台.mp4  28.28M
|   ├──6-6 Python和R哪家强.mp4  35.79M
|   └──6-7 调查总结.mp4  37.86M

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