Python機器學習（微課視頻版）

目錄


程序代碼下載




第1章Python程序語言

視頻講解： 1個

1.1Python程序語言的介紹

1.2Python歷史

1.3Python版本

第2章安裝和運行Python開發(fā)環(huán)境

視頻講解： 6個

2.1Windows操作系統(tǒng)中安裝Python

2.2Windows操作系統(tǒng)中測試與運行Python

2.3Mac操作系統(tǒng)中安裝Python

2.4Mac操作系統(tǒng)中測試與運行Python

2.5Linux和樹莓派中安裝Python

2.6Linux和樹莓派中測試與運行Python

第3章開發(fā)程序和工具

視頻講解： 7個

實例： 2個

3.1我的第一個Python程序(Windows版)

3.2我的第一個Python程序(Mac、Linux和樹莓派版)

3.3開發(fā)和調(diào)試工具——PyCharm下載和安裝

3.4PyCharm工具介紹

3.5創(chuàng)建項目

3.6調(diào)試

3.7安裝其他的Packages函數(shù)庫

3.8安裝Anaconda

3.9使用Anaconda

3.10pip安裝包

3.11本書需要安裝的第三方函數(shù)庫列表

第4章Python程序基礎

視頻講解： 13個

實例： 25個

4.1Python注釋

4.2Python數(shù)據(jù)模式

4.3Python數(shù)學計算

4.4Python打印

4.5if…else條件判斷語句

4.6Array數(shù)組——List

4.7range范圍

4.8for循環(huán)

4.9UTF8中文文字編碼和文字輸入

4.10while循環(huán)語法

第5章函數(shù)和面向?qū)ο驩OP

視頻講解： 12個

實例： 17個

5.1開發(fā)函數(shù)(def)

5.2import導入和開發(fā)

5.3類(class)

5.4類的初始化預定義值

5.5類中的函數(shù)方法(Method)

5.6類中的屬性(Property)

5.7類中調(diào)用其他的函數(shù)方法

5.8設置公開、私有的類函數(shù)方法

5.9把類獨立成另一個文件

5.10繼承——OOP面向?qū)ο?br />
5.11多重繼承

5.12調(diào)用父類函數(shù)

5.13調(diào)用父類的屬性

第6章窗口處理GUI Tkinter

視頻講解： 12個

實例： 12個

6.1窗口GUI函數(shù)庫

6.2窗口

6.3文字Label

6.4顯示圖片Image

6.5按鍵Button

6.6消息窗口tkMessageBox

6.7輸入框Entry

6.8繪圖Canvas

第7章數(shù)據(jù)容器Containers

視頻講解： 7個

實例： 7個

7.1List數(shù)組

7.2List數(shù)組數(shù)據(jù)的多樣性

7.3List的數(shù)學處理

7.4Slicing切片

7.5Dictionarie字典

7.6Set序列集集合比較

7.7Tuple序列

第8章圖表函數(shù)庫Matplotlib

視頻講解： 8個

實例： 7個

8.1Matplotlib介紹

8.2畫線

8.3畫點

8.4畫面切割

8.5顯示圖片

8.6在窗口程序中顯示圖表

第9章文件處理和開放數(shù)據(jù)

視頻講解： 5個

實例： 5個

9.1開放數(shù)據(jù)介紹

9.2保存

9.3文件復制、刪除和列出所有文件

9.4文件夾

9.5讀入Excel文件

9.6讀入、處理和存儲CSV文件——氣象風暴數(shù)據(jù)


第10章網(wǎng)絡

視頻講解： 5個

實例： 8個

10.1超文本傳輸協(xié)議HTTP GET

10.2超文本傳輸協(xié)議HTTP POST

10.3可擴展標記式語言XML

10.4JSON

第11章數(shù)據(jù)庫

視頻講解： 7個

實例： 4個

11.1下載和裝載MySQL數(shù)據(jù)庫

11.2創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫用戶——Add User

11.3創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫——Add database

11.4打開數(shù)據(jù)庫——MySQLpython和pymysql

11.5創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)——insert

11.6取得數(shù)據(jù)——select

11.7刪除和修改數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)——DELETE和UPDATA

第12章自然語言處理——中文簡體和繁體轉(zhuǎn)換

視頻講解： 8個

實例： 8個

12.1中文分詞斷詞工具

12.2分析文件的文字

12.3自定分詞

12.4取出斷詞位置

12.5移除用詞和自定比重分數(shù)

12.6排列出最常出現(xiàn)的分詞

12.7網(wǎng)絡文章的重點

第13章人工智能標記語言AIML

視頻講解： 5個

實例： 6個

13.1人工智能標記語言AIML介紹

13.2中文機器人

13.3AIML語法教程——隨機對話

13.4AIML語法教程——變量

第14章網(wǎng)絡服務器

視頻講解： 4個

實例： 4個

14.1Python網(wǎng)頁服務器

14.2開發(fā)自己的網(wǎng)頁服務器

14.3顯示HTTP內(nèi)容

14.4取得HTTP GET所傳遞的數(shù)據(jù)

14.5取得HTTP POST所傳遞的數(shù)據(jù)

第15章網(wǎng)絡爬蟲與BeautifulSoup4

視頻講解： 4個

實例： 4個

15.1網(wǎng)絡爬蟲——取得網(wǎng)絡文章內(nèi)容

15.2BeautifulSoup的函數(shù)和屬性

15.3實戰(zhàn)案例——獲取柯博文老師的博客文章

15.4實戰(zhàn)練習

第16章pandas數(shù)據(jù)分析和量化投資

視頻講解： 10個

實例： 10個

16.1安裝

16.2使用pandas讀入和存儲Excel的文件

16.3使用pandas讀入和存儲CSV的文本內(nèi)容

16.4讀入網(wǎng)絡上的表格

16.5DataFrame

16.6計算

16.7實戰(zhàn)分析Apple公司股價

16.8統(tǒng)計相關計算

16.9邏輯判斷——找出股價高點

16.10計算股價浮動和每月的變化

16.11畫出股票的走勢圖和箱形圖

第17章NumPy矩陣運算數(shù)學函數(shù)庫

視頻講解： 10個

實例： 10個

17.1矩陣數(shù)據(jù)初始化

17.2NumPy默認數(shù)組

17.3多維數(shù)組的索引

17.4多維數(shù)組的切片

17.5花式索引

17.6數(shù)據(jù)模式

17.7利用數(shù)組進行數(shù)據(jù)計算處理

17.8統(tǒng)計

17.9邏輯判斷

17.10不同尺寸的矩陣相加

第18章使用pyinstaller生成運行文件

視頻講解： 3個

18.1pyinstaller功能介紹和安裝

18.2pyinstaller安裝步驟

18.2.1Windows操作系統(tǒng)下生成運行文件

18.2.2Mac和Linux操作系統(tǒng)下生成運行文件

第19章機器學習算法——Regression回歸分析

視頻講解： 9個

實例： 9個

19.1數(shù)據(jù)準備

19.2機器學習的數(shù)據(jù)準備

19.3回歸分析數(shù)學介紹

19.4回歸分析繪圖

19.5隨機數(shù)數(shù)據(jù)

19.6殘差

19.7使用scikitlearn的linear_model函數(shù)求線性回歸

19.8實戰(zhàn)案例——動物大腦和身體的關系

19.9實戰(zhàn)案例——糖尿病數(shù)據(jù)集

19.9.1繪制出數(shù)據(jù)

19.9.2將數(shù)據(jù)存到Excel文件

19.9.3使用回歸分析找出BMI與糖尿病的關系

第20章機器學習算法——kNN 最近鄰居法

視頻講解： 4個

實例： 4個

20.1kNN數(shù)學介紹

20.2使用sklearn的kNN判斷水果種類

20.3實戰(zhàn)案例——鳶尾花的種類判斷

20.3.1鳶尾花數(shù)據(jù)下載和保存到Excel文件

20.3.2使用kNN判別鳶尾花的種類

第21章機器學習算法——kmeans平均算法

視頻講解： 4個

實例： 4個

21.1kmeans數(shù)學介紹

21.2sklearn的kmeans類

21.3kmeans實戰(zhàn)案例

21.4kmeans實戰(zhàn)案例圖形化呈現(xiàn)結(jié)果

第22章機器學習算法——決策樹算法

視頻講解： 3個

實例： 3個

22.1決策樹數(shù)學介紹——Gini系數(shù)

22.2sklearn的DecisionTreeClassifier決策樹

22.3決策樹圖形化呈現(xiàn)結(jié)果

第23章機器學習算法——隨機森林算法

視頻講解： 2個

實例： 2個

23.1隨機森林算法數(shù)學原理

23.2隨機森林函數(shù)

23.3隨機森林圖形化

第24章機器學習算法——貝葉斯分類器

視頻講解： 4個

實例： 4個

24.1貝葉斯分類器數(shù)學原理

24.2貝葉斯分類器實戰(zhàn)案例

24.3貝葉斯分類器圖形化

24.4numpy.meshgrid方法

24.5貝葉斯分類器圈選出分類的范圍