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2017 最新唐宇迪Python 数据分析与机器学习实战视频教程【课程介绍】课程风格通俗易懂，真实案例实战。精心挑选真实的数据集为案

例，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。课程以实战为基础，所有课时都结合代码演示如何使用这

些python 库来完成一个真实的数据案例。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。【课程目标】课

程目标：零基础快速掌握python 数据分析与机器学习算法实战，快速入门python

最流行的数据分析库numpy,pandas,matplotlib。对于繁琐的机器学习算法，先从原理

上进行推导，以算法流程为主结合实际案例完成算法代码,使用scikit-learn 机器学习

库完成快速建立模型，评估以及预测。结合经典kaggle 案例，从数据预处理开始一

步步完成整个项目，使大家对如何应用python 库完成实际的项目有完整的经验与概

念。 5 M4 u: f” v$ j) O ‘ w7 ]7 M8 G. b ` _+ r- § T7 y( D7 G$ Z1 F 章节1: Python

科学计算库-Numpy 4 f1 `# o! \; l# iv7 r 课时1 课程介绍（主题与大纲）10:46 zo3 m” G. m5 Y 课时2 机器学习概述10:04 6 d; g4 [, h+ j6 H% p! b 课时3 使用Anaconda 安装python 环境（Python 新手先看这个）13:10 % e d) I) t `, z! }* R$ w. \4 s 2 Y( x1 w# D- w/ e 课时4 课程数据，代码，PPT（在参考L1 m6 n! E) r8 ~” h% AJ 课时9 矩阵常用操作10:18 1 G% u5 }0 }1 @ d/ U 课时10 不同复制操作

对比10:49 ( \* a5 J+ H’ l9 C) d 3 _3 S% p8 |. t2 ~ 章节2: python 数据分析处理库- Pandas 课时11Pandas 数据读取11:50 f* e9 k/ Q9 V; K 课时12Pandas 索引与计算10:26 课时13Pandas 数据预处理实例13:01 9 g3 W7 G: E p6 y 课时14Pandas 常用预处理方法11:11 课时15Pandas 自定义函数07:44 : s- `z6 k5 c L6 P * u, f$ ~% |. A 课时16Series 结构12:29 - r- p+ C9 u9 v Q5 B6 Y$ K5 Q 1 J; o4 P3 p) Q, k1 Hr 5 _ f I7 g’ @+ w* l 章节3: Python 数据可视化库-Matplotlib + X% U) N,

H! s” o, Y 4 A$ g1 Y9 }# Dw( z; f( H 课时17 折线图绘制08:25 课时18 子图

操作14:05 [0 O” [# { ?0 j( w” m+ M- t* c ) N2 X5 n( T. w* y4 Q?$ ~ 课时19 条形

图与散点图10:12 课时20 柱形图与盒图10:17 6 Zw9 T, y/ _ 0 r$ X( Y+ {2 g