Python机器学习视频教程全套百度网盘(自学Python编程)

Python机器学习视频教程，以 python基础语法为主线，通过大量的实践和训练来讲解机器学习的方法，

学习后可以利用 Python写出自己的机器学习模型。

这个教程从基础开始讲起，结合大量的示例和案例，由浅入深的讲解了 Python机器学习。代码非常简洁易懂，是一个非常好的教程。

一、python基础语法

1、变量类型

2、流程控制

3、函数

4、对象

5、字符串

6、多项式运算符

7、条件语句

8、逻辑运算符

9、函数定义和调用的区别，函数返回值类型

10、面向对象编程（面向对象的分析和设计）

11、面向对象编程与多态编程

12、类与对象的区别，类是具有相同功能，而对象是具有不同功能。可分为：函数式类和类加载方式。

二、Python数据类型和运算符

Python中有四种数据类型：整数、浮点、字符串和元组。

其中整数（input）是一个整型数据，浮点数（float）是一个实型数据，字符串（string）是一个字符串数据，元组（tuple）是一个元组数据。

另外， Python中的运算符有十个，分别为：

这些运算符都有什么用呢？例如：

其中 int []表示 int类型，它的值就是 int型的整数。在 Python中， int是一种基本的数据类型，它具有以下几个主要的功能：

1、可用于运算符

2、用于变量声明

4、用于数组和字典的建立

5、用于格式化变量

6、用于函数的声明与调用

7、用于字符串转换

8、用于计算一些数值型数据

三、特征工程

特征工程，即特征提取，就是从大量数据中提取出有效的特征，来降低数据的维度。机器学习模型训练时，需要大量的训练数据，但是这些数据往往比较零散、不完整。如何从这些散乱的、不完整的数据中提取出有用的特征，就需要进行特征工程。

四、机器学习算法

本教程将详细介绍机器学习的经典算法，包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、随机森林和梯度提升决策树等，并将通过大量的例子来说明这些算法的原理和实现步骤，让读者能够更加深入地理解这些经典算法。

另外，本教程将对线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机和随机森林等机器学习经典算法进行深入剖析，并结合 Python的一些特性，如包结构和第三方库等，帮助读者更好地理解这些算法的原理。

五、实验环境及结果展示

本课程使用了 python4.5,由于使用的是 Python中的 pandas库，所以要在 Python中安装 pandas库。

首先要安装 Python和 Pycharm，然后新建一个 Pycharm. py文件。设置好 Pycharm. py文件后，打开 Pycharm. py文件，可以看到训练集和测试集的划分情况。

1、首先我们通过设置数据大小、是否是训练集等来让数据划分更加合理。

2、接着我们设置损失函数的权重，看看在不同的权重下结果的差异。

下面是小编为你整理Python机器学习视频课程：

学期课程导学-1.mp4

学期课程导学-2.mp4

学期课程导学-3.mp4

第一周机器学习之无监督学习-本周课程导学.mp4

第二周机器学习之有监督学习-本周课程导学.mp4

单元1:聚类-1.mp4

单元1:聚类-2.mp4

单元2:降维-1.mp4

单元2:降维-2.mp4

单元3:基于聚类的整图分割实例-1.mp4

单元4:分类-1.mp4

单元4:分类-2.mp4

单元4:分类-3.mp4

单元4:分类-4.mp4

单元5:回归-1.mp4

单元5:回归-2.mp4

单元5:回归-3.mp4

单元6:手写数字识别实例分析-1.mp4

单元6:手写数字识别实例分析-2.mp4

单元6:手写数字识别实例分析-3.mp4

单元7:强化学习.mp4

单元8:自主学习Flappy Bird游戏项目分析-1.mp4

单元8:自主学习Flappy Bird游戏项目分析-2 .mp4

单元8:自主学习Flappy Bird游戏项目分析-3 .mp4

单元8:自主学习Flappy Bird游戏项目分析-4.mp4

Python机器学习视频教学截图：