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課程背景基于數(shù)據(jù)分析與機器學習領(lǐng)域,使用python作為課程的實戰(zhàn)語言,隨著大數(shù)據(jù)與人工智能領(lǐng)域日益火爆,數(shù)據(jù)分析和機器學習建模成了當下最熱門的技術(shù),課程旨在幫助同學們快速掌握python數(shù)據(jù)分析包以及經(jīng)典機器學習算法并通過對真實數(shù)據(jù)集分析進行實戰(zhàn)演示。

1.課程研發(fā)環(huán)境

課程基于windows環(huán)境進行講解與代碼演示,需要同學們搭建Python環(huán)境,推薦根據(jù)課時（使用Anaconda搭建python環(huán)境）來進行python和其依賴庫的安裝。

2.內(nèi)容簡介

課程風格通俗易懂，基于真實數(shù)據(jù)集案例實戰(zhàn)。主體課程分成三個大模塊(1)python數(shù)據(jù)分析，(2)機器學習經(jīng)典算法原理詳解,(3)十大經(jīng)典案例實戰(zhàn)。通過python數(shù)據(jù)科學庫numpy,pandas,matplot結(jié)合機器學習庫scikit-learn完成一些列的機器學習案例。算法課程注重于原理推導(dǎo)與流程解釋，結(jié)合實例通俗講解復(fù)雜的機器學習算法，并以實戰(zhàn)為主，所有課時都結(jié)合代碼演示。算法與項目相結(jié)合，選擇經(jīng)典kaggle項目，從數(shù)據(jù)預(yù)處理開始一步步代碼實戰(zhàn)帶大家快速入門機器學習。旨在幫助同學們快速上手如何使用python庫來完整機器學習案例。選擇經(jīng)典案例基于真實數(shù)據(jù)集，從數(shù)據(jù)預(yù)處理開始到建立機器學習模型以及效果評估，完整的講解如何使用python及其常用庫進行數(shù)據(jù)的分析和模型的建立。對于每一個面對的挑戰(zhàn)，分析解決問題思路以及如何構(gòu)造合適的模型并且給出合適評估方法。在每一個案例中，同學們可以快速掌握如何使用pandas進行數(shù)據(jù)的預(yù)處理和分析，使用matplotlib進行可視化的展示以及基于scikit-learn庫的機器學習模型的建立。

Python數(shù)據(jù)分析與機器學習實戰(zhàn)：?

第一講：Python數(shù)據(jù)分析與機器學習實戰(zhàn)課程簡介

第二講：Python快速入門

第三講：Python科學計算庫Numpy

第四講：Python數(shù)據(jù)分析處理庫Pandas

第五講：Python可視化庫Matplotlib

第六講：回歸算法

第七講：模型評估

第八講：K近鄰算法

第九講：決策樹與隨機森林算法

第十講：支持向量機

第十一講：貝葉斯算法

第十二講：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

第十三講：Adaboost算法

第十四講：SVD與推薦

第十五講：聚類算法

第十六講：案例實戰(zhàn)：使用Python庫分析處理Kobe Bryan職業(yè)生涯數(shù)據(jù)

第十七講：案例實戰(zhàn)：信用卡欺詐行為檢測

第十八講：案例實戰(zhàn)：泰坦尼克號獲救預(yù)測

第十九講：案例實戰(zhàn)：鳶尾花數(shù)據(jù)集分析

第二十講：案例實戰(zhàn)：級聯(lián)結(jié)構(gòu)的機器學習模型

第二十一講：案例實戰(zhàn)：員工離職預(yù)測

第二十二講：案例實戰(zhàn)：使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行手寫字體識別

第二十三講：案例實戰(zhàn)：主成分分析

第二十四講：案例實戰(zhàn)：基于NLP的股價預(yù)測?

第二十五講：案例實戰(zhàn)：借貸公司數(shù)據(jù)分析

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目標一. 掌握Python數(shù)據(jù)分析的4個神器(Numpy,Pandas,Matplotlib,Scikit-learn)

目標二. 機器學習經(jīng)典算法的原理推導(dǎo)和建模流程

目標三. 真實數(shù)據(jù)集演示如何對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理

目標四. 機器學習算法建模與調(diào)參技巧

目標五. 完整演示如何對數(shù)據(jù)進行分析處理與可視化展示

目標六. 經(jīng)典的kaggle競賽項目，挑戰(zhàn)極限