课程——基于Python数据分析与机器学习案例实战教程
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课程背景基于数据分析与机器学习领域,使用python作为课程的实战语言,随着大数据与人工智能领域日益火爆,数据分析和机器学习建模成了当下最热门的技术,课程旨在帮助同学们快速掌握python数据分析包以及经典机器学习算法并通过对真实数据集分析进行实战演示。
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。
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