推荐 | 一些课外学习用的数据分析与挖掘类的在线课程！-Research Centre of Nonlinear Science

推荐 | 一些课外学习用的数据分析与挖掘类的在线课程！

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视频选集(1/100)

1.1什么数据挖掘分析，到底在解决什么问题？

12:35

1.2 Python 的数据结构和基本语法

15:46

1.3 扩展包与 Python 环境

15:09

2.1 Anaconda的安装与配置

16:07

2.2 Python语言的基本语法规则

12:23

2.3 Python语言的数据类型

18:54

2.4 分支结构与循环结构

07:33

2.5 自定义函数与错误处理

09:48

3.1数据管理：Why Pandas?

16:09

P10

3.2手工输入数据并建立数据框

17:42

P11

3.3读取文本格式的数据文件

09:28

P12

3.4读取EXCEL格式的数据文件

05:11

P13

3.5Pandas数据读入保存命令总结

09:40

P14

4.1学Python统计分析时要注意的几大问题

09:00

P15

4.3连续变量的统计描述（上）

06:43

P16

4.4连续变量的统计描述（下）

08:19

P17

4.5分类变量的频数描述

04:47

P18

4.6分类变量的交叉表描述

07:04

P19

5.1统计模型：课程内容介绍

13:45

P20

5.2statsmodels基本操作入门

07:26

P21

5.3使用sklearn的样本数据集

08:25

P22

5.4sklearn基本操作入门

18:59

P23

5.5如何用python做机器学习或数据挖掘？

10:07

P24

5.6数据挖掘：课程内容介绍

08:53

P25

6.1什么是文本挖掘？

08:58

P26

6.2文本挖掘的基本流程和任务

08:20

P27

6.3文本挖掘的基本思路

06:53

P28

6.4语料数据化时需要考虑的工作

06:50

P29

6.5分词原理简介

08:03

P30

6.6结巴分词的基本用法

09:09

P31

7.1深度学习？深在哪里？！

15:08

P32

7.2深度学习：课程内容安排

08:03

P33

7.3如何选择各类深度学习模型

09:26

P34

7.4图像的数据表示方式

12:01

P35

7.5图像与数据的互相转换

13:23

P36

8.1 理解业务和数据：我们需要做好什么计划？

13:13

P37

8.2 准备数据：如何处理出完整、干净的数据？

14:09

P38

8.3 数据建模：该如何选择一个适合我需求的算法？

14:41

P39

8.4 模型评估：如何确认我们的模型已经达标？

13:09

P40

8.5 模型应用：我们的模型是否可以解决业务需求？

13:42

P41

8.6 KNN 算法：近朱者赤，近墨者黑

08:38

P42

8.7 决策树：女神使用的约会决策

11:52

P43

8.8 朴素贝叶斯：算一算你是否要买延误险

10:12

P44

8.9 支持向量机（SVM）：用一条线分开红豆与绿豆

10:30

P45

8.10 人工神经网络：当前最火热的深度学习基础

11:03

P46

8.11 实践 1：使用 XGB 实现酒店信息消歧

11:16

P47

8.12 k-mean 聚类：擒贼先擒王，找到中心点，它附近的都是一类

09:53

P48

8.13 DBScan 聚类：打破形状的限制，使用密度聚类

08:28

P49

8.14 实践 2：如何使用 word2vec 和 k-mean 聚类

07:25

P50

8.15 线性回归与逻辑回归找到一个函数去拟合数据

09:41

P51

8.15 实践 3：使用线性回归预测房价

07:43

P52

8.16 Apriori 与 FP-Growth：不得不再说一遍啤酒与

10:28

P53

8.17 实践 4：用关联分析找到景点与玩法的关系

12:50

P54

8.18 TF-IDF：一种简单、古老，但有用的关键词提取技术

08:52

P55

8.19 word2vec：让文字可以进行逻辑运算，女人+王冠=女王

08:15

P56

8.20 实践 5：使用 fatText 进行新闻文本分类

12:48

P57

3-22 可视化-柱状图

15:49

P58

3-23 可视化-直方图

04:44

P59

3-24 可视化-箱线图

02:24

P60

3-25 可视化-折线图

02:23

P61

3-26 可视化-饼图

03:15

P62

3-27 本章小结

03:49

P63

4-1 假设检验

08:21

P64

4-2 卡方检验

02:24

P65

4-3 方差检验

03:47

P66

4-4 相关系数

03:36

P67

4-5 线性回归

02:50

P68

4-6 主成分分析

05:27

P69

4-7 编码实现

20:41

P70

4-8 交叉分析方法与实现

14:58

P71

4-9 分组分析方法与实现

09:11

P72

4-10 相关分析与实现

23:59

P73

4-11 因子分析与实现

07:04

P74

4-12 本章小结

02:06

P75

5-1 特征工程概述

10:02

P76

5-2 数据样本采集

02:46

P77

5-3 异常值处理

12:49

P78

5-4 标注

03:03

P79

5-5 特征选择

17:22

P80

5-6 特征变换-对指化

04:41

P81

5-7 特征变换-离散化

07:41

P82

5-8 特征变换-归一化与标准化

07:27

P83

5-9 特征变换-数值化

10:23

P84

5-10 特征变换-正规化

04:54

P85

5-11 特征降维-LDA

11:39

P86

5-12 特征衍生

03:08

P87

5-13 HR表的特征预处理-1

15:36

P88

5-14 HR表的特征预处理-2

08:39

P89

5-15 本章小结

02:56

P90

6-1 机器学习与数据建模

05:19

P91

6-2 训练集、验证集、测试集

07:05

P92

6-3 分类-KNN

21:47

P93

6-4 分类-朴素贝叶斯

20:00

P94

6-5 分类-决策树

24:03

P95

6-6 分类-支持向量机

21:09

P96

6-7 分类-集成-随机森林

20:36

P97

6-8 分类-集成-Adaboost

10:50

P98

6-9 回归-线性回归

23:40

P99

6-10 回归-分类-逻辑回归

11:19

P100

6-11 回归-分类-人工神经网络-1

16:29

……