2017年最新基于Python3的零基础实战机器学习全套视频教程附资料

课程介绍:

本教程系统的介绍了机器学习的目的和方法。并且针对每一种常用的方法进行了详细的解析，用实例来说明具体的实现，学生可以跟着一步步完成。在面对现实的问题的时候，可以找到非常可靠的参照。本课程在最开始讲解了Python语言的基础知识，以保证后面的课程中可以顺利进行。更多的Python语言的知识，需要学员自己去找更多的资料进行学习。 本课程主要讲述了两大类机器学习的方法：有监督学习和无监督学习，其中有监督学习里面，又分为分类和预测数值型数据。这些算法都是基础的算法。这样可以降低学习的难度，容易理解机器学习思路和实现的过程。

课程目录:

第一章机器学习的任务和方法 1.1、机器学习的任务和方法01 1.2、机器学习的任务和方法02 第二章Python语言基础 2.1、Python基础2-数据库访问01 2.2、Python基础2-数据库访问02 2.3、Python基础2-文件访问01 2.4、Python基础2-文件访问02 2.5、Python基础2-第三方库 2.6、Python基础2-网络编程01 2.7、Python基础2-网络编程02 2.8、Python语言基础01 2.9、Python语言基础02 2.10、Python语言基础03 2.11、Python语言基础04 2.12、Python语言基础05 2.13、Python语言基础06 第三章分类算法介绍 3.1、分类算法 第四章k-临近算法 4.1、k-临近算法01 4.2、k-临近算法02 4.3、k-临近算法03 4.4、k-临近算法04 4.5、k-临近算法05 4.6、k-临近算法06 4.7、k-临近算法07 第五章决策树 5.1、决策树01 5.2、决策树02 5.3、决策树03 5.4、决策树04 5.5、决策树05 第六章基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯 6.1、基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯01 6.2、基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯02 6.3、基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯03 6.4、基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯04 6.5、基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯05 6.6、基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯06 第七章Logistic回归 7.1、Logistic回归01 7.2、Logistic回归02 7.3、Logistic回归03 7.4、Logistic回归04 7.5、Logistic回归05 7.6、Logistic回归06 第八章支持向量机 8.1、支持向量机01 8.2、支持向量机02 8.3、支持向量机03 8.4、支持向量机04 8.5、支持向量机05 8.6、支持向量机06 8.7、支持向量机07 8.8、支持向量机08 第九章利用AdaBoost元算法提高分类性能 9.1、利用AdaBoost元算法提高分类性能01 9.2、利用AdaBoost元算法提高分类性能02 9.3、利用AdaBoost元算法提高分类性能03 9.4、利用AdaBoost元算法提高分类性能04 9.5、利用AdaBoost元算法提高分类性能05 第十章利用回归预测数值型数据 10.1、利用回归预测数值型数据01 10.2、利用回归预测数值型数据02 10.3、利用回归预测数值型数据03 10.4、利用回归预测数值型数据04 10.5、利用回归预测数值型数据05 第十一章树回归 11.1、树回归01 11.2、树回归02 11.3、树回归03 第十二章无监督学习 12.1、无监督学习 第十三章利用K-均值聚类算法对未标注数据分组 13.1、利用K-均值聚类算法对未标注数据分组01 13.2、利用K-均值聚类算法对未标注数据分组02 第十四章使用Apriori算法进行关联分析 14.1、使用Apriori算法进行关联分析01 14.2、使用Apriori算法进行关联分析02 14.3、使用Apriori算法进行关联分析03 第十五章使用FP-growth算法来高效发现频分项集 15.1、使用FP-growth算法来高效发现频分项集01 15.2、使用FP-growth算法来高效发现频分项集02 15.3、使用FP-growth算法来高效发现频分项集03 第十六章利用PCA来简化数据 16.1、利用PCA来简化数据01 16.2、利用PCA来简化数据02 第十七章利用SVD简化数据 17.1、利用SVD简化数据01 17.2、利用SVD简化数据02 17.3、利用SVD简化数据03 第十八章大数据与MapReduce 18.1、大数据与MapReduce 第十九章学习总结 19.1、学习总结

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