Python数据分析从入门到机器学习

Python数据分析从入门到机器学习

更新提示: 2019。01.17新增协同过滤一章,目前更新三节,将在春节前更新完毕。

本课程针对Python数据分析最核心的Numpy库、Pandas库、Python数据可视化库Matplotlib以及机器学习库Scikit-learn,进行了系统、深入的讲解。课程结合了日月光华爬取的链家网房产成交数据、知乎用户数据、空难数据集、小费数据集、股票数据、小麦数据集、信息卡欺诈数据集等个性化或有代表性的数据,进行了数据分析、数据预处理以及机器学习建模的演示,特别是最后四章,课程使用日月光华的链家数据做了四个机器学习模型:

房产价格趋势预测模型 房产估价模型 房产价格异常预警模型 房产投资前景分类模型

用这四个综合实例演示了从数据读取、数据预处理、数据建模、预测分析等整个过程。本课程非常适合从事数据分析、机器学习、深度学习等方向的同学学习。 本课程全部数据集可在第26节下载。 日月光华课程的特点是通俗易懂,由浅入深,将复杂的知识简洁清晰的传授给同学,我们的课程赢得了同学们一致好评!

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提醒大家:本课程已包含《Python机器学习入门与实战》全部内容,已购本课程的同学不需要重复购买!

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