python 机器学习无从下手？|31章全免费！完整的自学教程+课件+安装包！

如果村里通了网，那你一定知道【AI】人工智能。

如果你会网上冲浪，那你一定看到过【ML】机器学习。

今天我们说到的人工智能，其实就是机器学习里面的神经网络和深度学习。

清晨的一句“今天天气真好”、朋友之间的寒暄“你刚刚是去吃饭了吧”、考试过后的感叹“复习了那么久终有收获”……这些日常生活中随处可见的话语，其背后却已蕴含了“学习”的思想—它们都是利用以往的经验、对未知的新情况作出的有效的决策。而把这个决策的过程交给计算机来做，可以说就是“机器学习”的一个最浅白的定义。

学习机器学习，无从下手怎么办？尝试过各种学习方法，为什么依然是个门外汉？为什么传统的学习机器学习途径收效甚慢？作为一名对机器学习心有向往的程序员，我该以什么样的姿势开始呢？

下面送上完整自学教程+课件+安装包，供免费学习交流使用。

第一章: Python实战关联规则

1-关联规则概述

2支持度与置信度

3-提升度的作用

4-Python实战关联规则

5-数据集制作

6-电影数据集题材关联分析

第二章:爱彼迎数据集分析与建模

1-数据与任务分析

2-提取月份信息进行统计分析

3-房价随星期变化的可视化展示

4-房屋信息指标分析

5-提取房屋常见设施

6-房屋规格热度图分析

7-预处理与建模准备

8-随机森林与LightGBM

9-训练与评估

第三章:基于相似度的酒店推荐系统

1-数据与任务介绍

2-文本词频统计

3-ngram结果可视化展示

4-文本清洗

5-相似度计算

6-得出推荐结果

第四章:商品销售额回归分析

1-数据任务分析

2-特征工程制作

4-特征信息提取

5-标签变换.

6-输入数据制作

7-Xgboost训练模型

8-生成输出结果

第五章:绝地求生数据集探索分析与建模

1-数据与任务简介

2-数据问题探索与解决方案

3-剔除开挂数据

4类别变量处理

5-绘图统计分析

6-热度图展示

7-随机森林建模

8-特征重要性

第六章:机器学习-模型解释方法实战

1-模型解释方法与实践

2-部分依赖图解释

3-双变量分析

4- ShapValues指标分析

5-疾病引起原因分析实战

第七章:自然语言处理必备工具包实战

1-Python字符串处理

2-正则表达式基本语法

3-正则常用符号

4-常用函数介绍

5-NLTKI具包简介

6-停用词过滤

7-词性标注

8-数据清洗实例

9-Spacy工具包

10-名字实体匹配

11.恐怖袭击分析

12-统计分析结果

13结巴分词器

14-词云展示

第八章: NLP核心模型-word2vec

1-词向量模型通俗解释

2-模型整体框架

3-训练数据构建

4-CBOW与Skip-gram模型

5-负采样方案

第九章:文本特征处理方法对比

1-任务概述

2-词袋模型

3-词袋模型分析

4-TFIDF模型

5-word2vec词向量模型

6-深度学习模型

第十章:数据特征预处理

2-数据分析与可视化展示

3-连续值离散化与可视化细节

4-加载数据坐标到实际地图中进行分析

5-特征相关性分析

6-缺失值埴充

7-sklearn工具包预处理模块

8-离散属性特征处理

9-构建合适的特征

10-序列化执行预处理操作

11 -完成所有预处理操作

12-构建回归模型

第十一章:银行客户还款可能性预测

1-数据任务介绍及缺失值处理

2-EDA数据探索分析

4-KDEPLOT展示

5-部分特征分析与可视化

6-数据检查与特征工程

7-多项式特征

8-自定义特征

9-逻辑回归模型

10-结果评估

12-必杀神奇: lightgbm

第十二章:图像特征聚类分析实践

1-数据与任务流程分析

2-图片数据导入

3-图像特征编码

4-数组保存与读取

5-得出聚类结果

6-聚类效果可视化展示

配套安装包和课件关注“python头条”公众号，回复“机器学习”即可获得网盘链接和提取码！