        Python數(shù)據(jù)分析從入門到機(jī)器培訓(xùn)

章節(jié)1:課程知識(shí)體系及搭建運(yùn)行環(huán)境
1課程知識(shí)體系介紹和Anaconda的安裝
2Jupyter Notebook使用介紹
3文本課程PPT
章節(jié)2:Python科學(xué)計(jì)算基礎(chǔ)——Numpy
4Ndarray數(shù)組的創(chuàng)建
5Numpy的數(shù)據(jù)類型
6數(shù)組的切片和索引
7Numpy廣播與數(shù)組操作
8數(shù)組合并與通用函數(shù)
9Numpy的統(tǒng)計(jì)函數(shù)
10Numpy隨機(jī)數(shù)、邏輯運(yùn)算與數(shù)據(jù)存取
章節(jié)3:Python數(shù)據(jù)可視化
11Matplotlib繪制基本圖形
12設(shè)置圖表的線型和標(biāo)簽
13設(shè)置圖例和刻度
14繪制多圖
15箱型圖、直方圖和餅圖
16面向?qū)ο罄L圖
章節(jié)4:Pandas基礎(chǔ)試看
17Python數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)——認(rèn)識(shí)Seires
18Python數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)——認(rèn)識(shí)DataFrame
19DataFrame添加刪除數(shù)據(jù)及運(yùn)算特點(diǎn)
20數(shù)據(jù)排序
21數(shù)據(jù)觀察和匯總統(tǒng)計(jì)方法
22數(shù)據(jù)加載與存儲(chǔ)
23合并數(shù)據(jù)集
24數(shù)據(jù)清理：重復(fù)值、缺失值、異常值
25字符串處理與應(yīng)用函數(shù)處理數(shù)據(jù)
26布爾過(guò)濾與數(shù)據(jù)離散化
章節(jié)5:Pandas基礎(chǔ)實(shí)例
27文本課程數(shù)據(jù)集下載
28數(shù)據(jù)分析實(shí)例：知乎用戶數(shù)據(jù)分析
29數(shù)據(jù)分析實(shí)例：空難數(shù)據(jù)預(yù)處理
30數(shù)據(jù)分析實(shí)例：向量化運(yùn)算、成員關(guān)系判斷與布爾過(guò)濾
章節(jié)6:Pandas高級(jí)應(yīng)用
31Pandas繪圖
32數(shù)據(jù)聚合與分組運(yùn)算
33數(shù)據(jù)分析實(shí)例：小費(fèi)數(shù)據(jù)集
章節(jié)7:Pandas進(jìn)階實(shí)例
34鏈家成交數(shù)據(jù)分析——讀取與合并
35鏈家成交數(shù)據(jù)分析——數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與離散化分析
36鏈家成交數(shù)據(jù)分析——分組運(yùn)算與布爾過(guò)濾
37鏈家成交數(shù)據(jù)分析——透視表
38鏈家成交數(shù)據(jù)分析——分組運(yùn)算應(yīng)用自定義函數(shù)
章節(jié)8:Pandas時(shí)間序列
39時(shí)間序列基礎(chǔ)——認(rèn)識(shí)時(shí)間索引、創(chuàng)建時(shí)間序列
40時(shí)間序列基礎(chǔ)——時(shí)間序列的索引與重采樣
41時(shí)間序列分析實(shí)例——中國(guó)鐵建股票分析
章節(jié)9:機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
42機(jī)器學(xué)習(xí)的定義與分類
43線性回歸和機(jī)器學(xué)習(xí)的一般步驟
44線性回歸模型的評(píng)價(jià)
45多元回歸模型簡(jiǎn)介
46多元回歸模型的建立與評(píng)價(jià)
47多元回歸模型的改進(jìn)
48K均值聚類算法的解析
49K-means聚類的代碼實(shí)現(xiàn)
50小麥數(shù)據(jù)集應(yīng)用聚類算法
51邏輯回歸算法簡(jiǎn)介
52德國(guó)信用卡欺詐數(shù)據(jù)分類
章節(jié)10:機(jī)器學(xué)習(xí)綜合實(shí)例——房產(chǎn)價(jià)格預(yù)測(cè)
53房產(chǎn)價(jià)格預(yù)測(cè)模型——數(shù)據(jù)預(yù)處理
54房產(chǎn)價(jià)格預(yù)測(cè)模型——一元回歸
55房產(chǎn)價(jià)格預(yù)測(cè)模型——多項(xiàng)式回歸
56房產(chǎn)價(jià)格預(yù)測(cè)模型——模型的評(píng)價(jià)
57房產(chǎn)價(jià)格預(yù)測(cè)模型——從數(shù)據(jù)出發(fā)的模型選擇
章節(jié)11:機(jī)器學(xué)習(xí)綜合實(shí)例——房產(chǎn)估價(jià)模型
58房產(chǎn)估價(jià)模型-數(shù)據(jù)預(yù)處理-數(shù)據(jù)和特征選取
59房產(chǎn)估價(jià)模型-數(shù)據(jù)預(yù)處理-字符串處理
60房產(chǎn)估價(jià)模型-數(shù)據(jù)預(yù)處理-獨(dú)特編碼
61房產(chǎn)估價(jià)模型-數(shù)據(jù)預(yù)處理-特殊編碼形式
62房產(chǎn)估價(jià)模型-多元回歸建模
63房產(chǎn)估價(jià)模型-模型的評(píng)價(jià)與使用模型
章節(jié)12:房產(chǎn)價(jià)格聚類模型
64K均值聚類的不足與劣勢(shì)
65DBSCAN算法原理介紹
66DBSCAN算法的具體應(yīng)用
章節(jié)13:房產(chǎn)價(jià)格增幅預(yù)測(cè)模型（投資前景預(yù)測(cè)模型）
67房產(chǎn)價(jià)格增幅預(yù)測(cè)——時(shí)間序列的處理
68房產(chǎn)價(jià)格增幅預(yù)測(cè)——時(shí)間序列的處理
69房產(chǎn)價(jià)格增幅預(yù)測(cè)——小區(qū)數(shù)據(jù)選取
70房產(chǎn)價(jià)格增幅預(yù)測(cè)——選取特征數(shù)據(jù)（一）
71房產(chǎn)價(jià)格增幅預(yù)測(cè)——選取特征數(shù)據(jù)（二）
72房產(chǎn)價(jià)格增幅預(yù)測(cè)——?jiǎng)澐钟?xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù)
73房產(chǎn)價(jià)格增幅預(yù)測(cè)——建立預(yù)測(cè)模型
74房產(chǎn)價(jià)格增幅預(yù)測(cè)——模型的改進(jìn)與特征選取
章節(jié)14:深入機(jī)器學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)
75認(rèn)識(shí)過(guò)擬合和欠擬合
76決策樹(shù)算法原理
77決策樹(shù)算法應(yīng)用-泰坦尼克數(shù)據(jù)的預(yù)處理
78決策樹(shù)模型的建立以及參數(shù)的選擇
79交叉驗(yàn)證和多參數(shù)的選擇
80隨機(jī)森林算法的原理
81隨機(jī)森林算法的代碼實(shí)現(xiàn)
82支持向量機(jī)算法原理
83使用SVM模型解決德國(guó)信用卡數(shù)據(jù)分類問(wèn)題
章節(jié)15:協(xié)同過(guò)濾推薦算法
84協(xié)同過(guò)濾的基本原理
85余弦相似度的計(jì)算（一）
86余弦相似度的計(jì)算（二）
87文本電影推薦練習(xí)作業(yè)
88基于項(xiàng)目的協(xié)同過(guò)濾
章節(jié)16:附屬章節(jié)：電影推薦作業(yè)
89電影推薦實(shí)例——數(shù)據(jù)讀取與選擇
90電影推薦——計(jì)算相似的用戶
91電影推薦——預(yù)測(cè)推薦的電影
章節(jié)17:自然語(yǔ)言處理
92自然語(yǔ)言處理 tf-idf 算法簡(jiǎn)介
93隨機(jī)森林算法處理多分類問(wèn)題回顧
94航空公司twitter評(píng)論數(shù)據(jù)預(yù)處理
95文本分類的模型實(shí)現(xiàn)和優(yōu)化
96樸素貝葉斯算法原理
97樸素貝葉斯算法解決文本分類實(shí)例
98模型的評(píng)價(jià)-查準(zhǔn)率、召回率、F1-score及混淆矩陣