2017年最新機器學習入門與實戰(zhàn)精品高清全套視頻教程附講義作業(yè)(anaconda2 4.3Pytyhon2.7 jupyter) 70課 課程介紹: 從基本的軟件安裝到必備的Python擴展講起，然后對機器學習算法一一講解，同時配合編程實操的實現(xiàn)過程，適合零基礎系統(tǒng)學習，配套資料包括講義作業(yè)軟件數(shù)據(jù)都有。 課程目錄: 第一章Numpy前導介紹 1.1、Anconda安裝 1.2、JupyterNoteBook 1.3、Numpy介紹+ndarry 1.4、ndarry的shape屬性巧算 1.5、ndarray的常見創(chuàng)建方式 1.6、NumPy中的數(shù)據(jù)類型 1.7、NumPy數(shù)據(jù)類型2 1.8、Numpy基本操作 1.9、索引和切片 1.10、索引和切片（2） 1.11、數(shù)組轉(zhuǎn)制與軸兌換 1.12、通用函數(shù) 1.13、np.where函數(shù) 1.14、np.unique函數(shù) 1.15、數(shù)組數(shù)據(jù)文件讀取 第二章Pandas前導課程 2.1、Pandas介紹 2.2、Series 2.3、索引對象 2.4、DataFrame 2.5、Pandas常用操作（1） 2.6、Pandas常用操作（2） 2.7、缺失值處理 2.8、pandas制圖 2.9、Matplotlib（1） 2.10、Matplotlib（2） 2.11、Matplotlib中文輸出解決 第三章機器學習（一） 3.1、01機器學習定義及理性認識 3.2、02機器學習商業(yè)應用場景、機器學習分類 3.3、03機器學習開發(fā)流程 3.4、04模型評估方法和部署 3.5、05線性回歸原理推倒過程 3.6、06線性回歸基礎認識及原理講解 3.7、07線性回歸案例分析 第四章機器學習（二） 4.1、01_線性回歸案例1、正則項、梯度下降 4.2、02_梯度下降方法及回歸案例分析 4.3、03_線性回歸、lasso、ridge、ElasitcNet以及案例分析 4.4、04_邏輯回歸原理 4.5、05_邏輯回歸及案例分析 4.6、06_softmax回歸及案例分析 4.7、07_綜合案例分析 第五章機器學習三-決策樹 5.1、01決策樹、屬性分割、信息增益 5.2、02信息增益的計算、模型評估、ID3、C4.5、CART_ 5.3、03決策樹案例分析1 5.4、04決策樹案例分析二、過擬合、剪枝分析 5.5、05bagging、隨機森林、隨機森林案例分析 5.6、06GBDT、Adaboost原理講解 5.7、07Adaboost案例分析、綜合案例分析 第六章機器學習四-SVM支持向量機 6.1、svm講解 6.2、核函數(shù) 6.3、代碼講解(一) 6.4、代碼講解(二 6.5、代碼講解(三) 6.6、代碼講解(四) 第七章機器學習五-聚類分析+貝葉斯 7.1、01-聚類的相似性度量（距離公式） 7.2、02-聚類思想、kmeans聚類、kmeans聚類應用案例 7.3、03-二分kmeans、kmeans++、kmeansII、canopy、mini-batchkm 7.4、04-聚類算法的衡量指標及案例實現(xiàn) 7.5、05-層次聚類及實現(xiàn)案例 7.6、06-密度聚類 7.7、07-密度聚類案例實現(xiàn)、譜聚類、譜聚類案例實現(xiàn) 7.8、08-不同聚類效果對比實現(xiàn)、文本案例、圖片案例 7.9、09-樸素貝葉斯原理、案例1、案例2 7.10、10-貝葉斯網(wǎng)絡 7.11、11-貝葉斯網(wǎng)絡拓展 第八章機器學習六-EM-HMM-LDA-ML 8.1、01.EM算法講解 8.2、02.HMM及中文分詞 8.3、03.主題模型 8.4、04.spark機器學習安裝環(huán)境 8.5、05.spark機器學習離線處理及訓練和使用 8.6、06.機器學習實時新聞分類