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Python机器学习深度学习数据挖据工程师之路

Python机器学习深度学习数据挖据工程师之路

8

门课程

99267

人学习

562小时33分钟

课程总时长

尹成

金牌讲师

讲师评分:4.8

长久观看
 
系统化学习
 
24小时答疑
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学习路径价 ¥369.22
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总价 ¥3180.00

第一阶段:  python入门学习

1门课程 198小时16分钟

python入门学习

  • 清华编程高手尹成带你实战python

    1243节 198小时16分钟
    课程目标:
    尹成老师,带你步入 python 语言的殿堂,讲课生动风趣、深入浅出,全套视频内容充实,整个教程以 python语言为核心,完整精彩的演练了数据结构、算法、设计模式、数据库、大数据高并发检索、文件重定向、多线程同步、进程通讯、黑客劫持技术、网络安全、加密解密,以及各种精彩的小项目等,非常适合大家学习!帮助大家快速入门Python,一步步的成为Python高手。清华大学毕业、微软全球most 价值专家,手把手教你从菜鸟到 Python  语言高手,让你知识点一通百通,求职面试无往不利,为后续课程开发打下极其坚实的基础! 以下列举课程中部分黑科技截图:1,修改游戏内存,编写游戏外挂 2,Wifi 破解3,爬虫爬取美女图片

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第二阶段:  python数据提取爬虫教程

1门课程 120小时13分钟

python数据提取爬虫教程

  • 清华编程高手尹成带你实战python爬虫

    599节 120小时13分钟
    课程目标:
    尹成老师,带你步入 python 语言的殿堂,讲课生动风趣、深入浅出,全套视频内容充实,整个教程以 python语python言为核心,完整精彩的演练了数据结构、算法、设计模式、数据库、大数据高并发检索、文件重定向、多线程同步、进程通讯、黑客劫持技术、网络安全、加密解密,以及各种精彩的小项目等,非常适合大家学习!帮助大家快速入门C语言,一步步的成为C语言高手。清华大学学霸老师、微软全球most 价值专家,手把手教你从菜鸟到 python 语言高手,让你知识点一通百通,求职面试无往不利,为后续课程开发打下极其坚实的基础! 人类有史以来most强悍的爬虫视频,尹成大魔不出,谁与争锋 清华学霸尹成大哥的Python爬虫视频爬虫基础 1.爬虫的定义与作用 2.截取http协议-Fiddler实战 get与post差别 3.如何有效抓取网页 python2 —urllib2详解 —request详解 —Selenium +PhantomJS Selenium + Chrome —Selenium +Firefox —如何解决动态页面与静态页面python3 —urllib.request代码升级4.如何有效提取数据 正则表达式 xpath beautifulsoup4 pyquery jsonpath5.如何模拟网页操作6.爬虫强化 多协程爬虫 多线程爬虫 多进程爬虫 分布式爬虫 分布式+多进程+多线程+多协程综合爬虫 7.验证码 机器视觉如何识别验证码 机器视觉如何训练验证码 机器视觉如何有效识别任何验证码 验证码图像处理 8.网页模拟登陆实战 实现百度,阿里,淘宝,京东的自动登录9.爬虫高级技术 模拟浏览器头换ip自动拨号 服务器代理 重定向 https加密处理 cookie复用 手机网页抓取 模拟手机浏览器 爬虫网站的深度遍历与广度遍历 如何下载优酷,爱奇艺,网易公开课,腾讯视频,搜狐视频,新浪视频,百度视频,酷狗音乐,酷我音乐等等知名视频网站的视频 洋葱浏览器与深网ip实现解除ip封锁 破解路由器密码与wifi密码阶段性轻量级爬虫实战 网页邮箱无尽挖掘 抓取智联招聘 抓取51job 抓取中华英才网 模拟登录人人网 模拟登录cms系统 分布式百度贴吧数据检索模拟登录 分布式百度百科数据提取 深度遍历与广度遍历百度贴吧 抓取阿里巴巴百度腾讯招聘 抓取脚本之家 穷举破解网站密码 穷举破解路由器密码 抓取QQ空间 登录抓取京东 实现自动投票 实现淘宝自动领金币 抓取网页代理 模拟登录自动下载工具 自动登录乎并破解知乎汉字倒立验证码 微博自动登录抓取阳光问政数据抓取 抓取CSDN讲师 抓取51CTO讲师 抓取卡通图片 抓取双色球 抓取起点中文 实现自动翻译 爬虫实现任意验证码识别调用云打码 爬虫部署亚马逊云10.爬虫框架scrapy与pyspider scrapy深度遍历 广度遍历 scrapy抓取单页数据与多页数据 scrapy抓取百度百科 scrapy抓取百度贴吧 scrapy抓取51CTO讲师 scrapy抓取CSDN讲师 scrapy抓取百度邮箱 scrapy+cookie模拟登录人人网 scrapy+cookie模拟登录淘宝网 scrapy+request模拟登录抓取人人网 scrapy+selenium模拟登录京东网 scrapy+selenium模拟登录淘宝网 scrapy抓取阳光问政 scrapy抓取斗鱼直播 scrapy抓取CSDN博客 scrapy抓取51CTO博客 scrapyXML,CSV,SiteMap类型抓取 scrapy-splash抓取静态页面 scrapyd云端部署与管理控制 scrapy日志分析pyspider-抓取51CTO讲师 pyspider-抓取豆瓣信息 pyspider-抓取ajax数据11.爬虫框架scray-redis redis数据实战 scrapy-redis布隆过滤器 scrapy-redis分布式抓取邮箱 scrapy-redis分布式抓取腾讯招聘 scrapy-redis分布式抓取新浪 scrapy-redis分布式抓取百度贴吧 scrapy-redis分布式抓取百度百科 scrapy-redis分布式抓取CSDN讲师 scrapy-redis分布式抓取51CTO讲师 scrapy-redis分布式抓取财经数据 scrapy-redis分布式抓取股票数据 scrapy-redis抓取QQ阅读 scrapy-redis抓取创业邦12.爬虫数据抓取处理 词云绘图 数据排序-根据妹子的身高年龄综合排序 pyecharts实现绘图 绘制股票趋势图 绘图热点热力图 绘制地图人数分析 matplotlib实现数据绘图 柱状图,表格图,折线图等等167种图 抓取人人社交信息实现图状数据绘图13在线读取doc,docx.,xls,pdf,xlsx,ppt,pptx,txt,html等等多种文件处理14.深度学习训练验证码识别验证码爬虫项目实战-实战大公司网站,多方位锻炼爬虫技术 1.根据深网的搜索引擎检索犯罪信息,挖掘onuion 情识别 暴恐识别 2.淘宝–selenium 登录淘宝,挖掘所有订单,统计出来 登录淘宝,抓取商品销售排名 登录淘宝,例如输入 iphone或者移动硬盘,检索销量most高的前100个人的用户评价,情感分析3.京东 登录京东,挖掘所有订单 登录京东,抓取商品销售排名 登录京东,例如输入 iphone,检索销量most高的前100个人的用户评价 4.微博-数据统计 登录微博,检索个人信息,头像,信息词云。 实现维度叠加,每个人有很多个好友, 5.58 selenium+requests 定时抓取信息 二手房,租房,二手车,宠物,电子产品, 定时挖掘均价most低的10个 6.赶集 定时抓取信息 二手房,租房,二手车,宠物,电子产品, 定时挖掘均价most低的10个 7.招聘分析 python, 15job,zhaopin,lagou, liepin岗位信息,输入关键词,定制岗位数量 8.实时抓取东方财富3000多股票名称,并将股票名字在百度搜索,搜索前10000条数据进行情感分析。 增加http://www.jrj.com.cn/的评论与情感分析 评论观点抽取 情感倾向分析 9.抓取百度百科,进行情感分析。 10.抓取世纪佳缘,珍爱网的男女信息,照片进行相似度检索,进行数据统计,颜值分析,年龄分析。 11.天猫 登录天猫,挖掘所有订单 登录天猫,抓取商品销售排名 登录天猫,例如输入 iphone,检索销量most高的前100个人的用户评价,情感分析 12dangdang 登录dangdang,挖掘所有订单 登录dangdang,抓取商品销售排名 登录dangdang,例如输入 iphone,检索销量most高的前100个人的用户评价,情感分析 13.登录知乎 抓取前三名的问答,挖掘所有问答 14.1688 登录1688,挖掘所有订单 登录1688g,抓取商品销售排名 登录1688,例如输入 iphone,检索销量most高的前100个人的用户评价 15.抓取易车网 登录易车网 抓取所有二手车信息 16.抓取爱奇艺,优酷,土豆其中之一 实现视频整站下载 视频内容分析 视频封面选图 视频比对检索 视频内容审核 17.https://www.bilibili.com/抓取分类信息 18 抓取开源中国,所有开源项目信息 http://www.oschina.net/进行热度分析19抓取创业邦投资人,创业者,公司。做出投资行业报告 20.微博头像,人人网头像,婚恋网站头像,美女,寻找初恋,整合人脸识别技术。 21 12306.登陆抓取订单信息

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第三阶段:  python数据分析实战

2门课程 77小时37分钟

python数据分析实战

  • python数据分析海量数据营销

    164节 38小时13分钟
    课程目标:
    一套优秀的编程语言基础视频的难点在于既要讲解原理又要激发兴趣。本课程由尹成老师录制,课程的特色在于讲解原理的同时引入了每个程序员都热衷的黑客技术。Python基础、数据分析扩展包Numpy、pandas、matplotlib,Python读取MySQL数据,Python爬虫及Scrapy框架,无监督机器学习算法聚类分析等,以及案例:互联网金融行业客户价值分析等。

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  • 清华编程高手尹成带你实战python数据分析

    173节 39小时23分钟
    课程目标:
    清华编程高手尹成带你实战python数据分析数据分析三剑客numpy pandas MatplotlibPython作为一门优秀的编程语言,近年来受到很多编程爱好者的青睐。一是因为Python本身具有简捷优美、易学易用的特点;二是由于互联网的飞速发展,我们正迎来大数据的时代,而Python无论是在数据的采集与处理方面,还是在数据分析与可视化方面都有独特的优势。我们可以利用Python便捷地开展与数据相关的项目,以很低的学习成本快速完成项目的研究。Python被大量应用在数据挖掘和机器学习领域,其中使用极其广泛的是IPython、Numpy、pandas、Matplotlib等库。对于希望使用Python来完成数据分析工作的人来说,学习IPython、Numpy、pandas、Matplotlib这个组合是目前看来不错的方向。IPythonIPython是Python的加强型交互式解释器。IPython是使用Python进行数据分析、处理、呈现的重要选择之一。它是一个与Python科学计算包(主要包括Numpy、pandas、Matplotlib等)紧密联系的交互式开发环境,它同时也是Python科学计算包的一部分。主要特点包括:o 提供给用户一个强大的交互界面。o Jupter Notebook的内核。o 高效的交互式处理、呈现数据(特别是与Matplotlib一起使用)。o 适合并行处理计算。IPython加上一个文本编辑器是科学计算者使用Python进行数据分析、处理、呈现的most佳选择之一。IPython主要包括:o 一个强大的、交互式的Python壳o Jupyter内核,支持用户在Jupyter Notebook以及其他终端与IPython的交互IPyton壳2017年most新发布的IPython壳以及内核具有以下这些重要的特性:o 多面的对象检查。o 记录输入历史。o 缓存输出结果。o 扩展的代码补全功能,可以补全变量、关键字、文件名、函数名等。o 对系统“魔法”方法的扩展,可以处理与操作系统相关的任务。o 丰富的配置系统支持不同状态的切换。o 历史信息登录与重载。o 支持不同语法。o 轻松嵌入到其他Python程序中。o 对pdb调试器和Python测试工具的集成。NumpyNumpy是Python科学计算库的基础。主要包括:o 强大的N维数组对象和向量运算o 一些复杂的功能o 与C/C++和Fortran代码的集成o 实用的线形代数运算、傅立叶变换、随机数生产等Numpy提供了一个简洁的C语言接口,可以非常方便地使用C语言编写的代码操作Numpy数组对象,反过来使用C语言生成的数组也可以轻松的转化成Numpy数组对象;这一特性使得Python轻松地与其他编程语言C/C++粘结在一起。Numpy除了用作科学计算,也可以用作多维度普通数据的容器;并且可以定义任何类型的数据,使得Numpy高效、无缝地与各种类型的数据分析库连接起来。Numpy的主要对象是一个多维度的、均匀的多维数组。Numpy提供了各种函数方法可以非常方便灵活的操作数组,熟练学习数组的基本概念是使用数组这种数据结构的基本要求。pandaspandas是建立在Numpy基础上的高效数据分析处理库,是Python的重要数据分析库。pandas提供了众多的高级函数,极大地简化了数据处理的流程,尤其是被广泛地应用于金融领域的数据分析。pandas主要包括:o 带有标签的数据结构,主要包括序列(Series)和数据框(DataFrame)等。o 允许简单索引和多级索引。o 整合了对数据集的集合和转换功能。o 生成特定类型的数据。o 支持从Excel、CSV等文本格式中文导入数据,以Pytables/HDF5格式高效地读/写数据。o 能够高效地处理带有默认值的数据集。o 能够直接进行常规的统计回归分析。MatplotlibMatplotlib是一个主要用于绘制二维图形的Python库。数据可视化是数据分析的重要环节,借助图形能够帮助更加直观地表达出数据背后的”东西”。Matplolibmost初主要模仿Matlab的画图命令,但是它是独立于Matlab的,可以自由、免费使用的绘图包。Matplotlib依赖于之前介绍的Numpy库来提供出色的绘图能力。Matplotlib项目是John Hunter在2002年发起的,目标是建立一个具备以下特点的Python绘图工具包:o 能够绘制出高质量的图形,并且图形里面的镶嵌的文本必需足够美观。o 能够和Tex文档一起输出。o 能够嵌入到GUI(图形用户界面)应用程序中。o 代码足够简洁并且可扩展性强。o 绘图命令足够方便。经过社区多年以来的努力,Matplotlib已经具备了上面列出的所有特点。现在Matplotlib被广泛地应用于各种生产、科学研究等环境中,比如在网络服务中动态生成图形、在IPython壳下交互使用Matplotlib绘图等。Matplotlib从概念上可以分为三层:matplotlib.pylab,这一层给主要给用户提供一些简单的命令来生成图形,语法风格和Matlab非常接近。Matplotlib的API,这一层主要给用户提供了直接创建图形、线条、文本等的功能。这是一个抽象层,它并不关心图形的输出。most后一层是后端,主要是管理图形的输出等其他一些功能。

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第四阶段:  python机器学习数据挖掘

2门课程 88小时37分钟

python机器学习数据挖掘

  • python机器学习与数据挖掘

    149节 45小时29分钟
    课程目标:
    爬虫Python基础、数据分析扩展包Numpy、pandas、matplotlib,Python读取MySQL数据,Python爬虫及Scrapy框架,无监督机器学习算法聚类分析等,以及案例:互联网金融行业客户价值分析等。机器学习机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径。人工智能之父,艾伦·测“有图灵很早就曾预一天,人们会带着电脑在公园散步,并告诉对方,今天早上我的计算机讲了个很有趣的事”。机器学习的核心是,“用算法解析数据,从中学习,然后对某些事物做出决定或预测。”这意味着,你无需明确地编程计算机来执行任务,而是教计算机如何开发算法来完成任务。机器学习主要有三种类型,它们各有优缺点,分别是:监督学习,无监督学习和强化学习。监督学习监督学习涉及到标注数据,计算机可以使用所提供的数据来识别新的样本。监督学习的两种主要类型是分类和回归。在分类中,训练的机器将把一组数据分成特定的类。比如邮箱的垃圾邮件过滤器,过滤器分析之前标记为垃圾邮件的邮件,并将其与新邮件进行比较。如果达到某个百分比,则这些新邮件会被标记为垃圾邮件,并发送到相应的文件夹;不像垃圾邮件的将被归类为正常并发送到收件箱。第二种是回归。在回归中,机器使用先前标注的数据来预测未来。比如天气应用。利用天气的相关历史数据(即平均温度,湿度和降水量),手机的天气应用可以查看当前天气,并对一定时间范围内的天气进行预测。无监督学习在无监督学习中,数据是未标注的。由于现实中,大多数的数据都是未标注的,因此这些算法特别有用。无监督学习分为聚类和降维。聚类用于根据属性和行为对象进行分组。这与分类不同,因为这些组不会提供给你。聚类将一个组划分为不同的子组(例如,根据年龄和婚姻状况),然后进行有针对性的营销。另一方面,降维涉及通过查找共性来减少数据集的变量。大多数数据可视化使用降维来识别趋势和规则。强化学习强化学习使用机器的历史和经验来做出决策。强化学习的经典应用是游戏。与监督和无监督学习相反,强化学习不注重提供“正确”的答案或输出。相反,它专注于性能,这类似人类根据积极和消极后果进行学习。如果孩子碰到了热炉,他很快就会学习不再重复这个动作。同样在国际象棋中,计算机可以学习不将王移动到对手的棋子可以到达的地方。根据这个原理,在游戏中机器能够最终击败人类玩家。

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  • 清华编程高手尹成带你用python大战机器学习

    143节 43小时8分钟
    课程目标:
    清华编程高手尹成带你用python大战机器学习机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径。几十年来,研究发表的机器学习的方法种类很多,根据强调侧面的不同可以有多种分类方法。基于学习策略的分类(1) 模拟人脑的机器学习符号学习:模拟人脑的宏现心理级学习过程,以认知心理学原理为基础,以符号数据为输入,以符号运算为方法,用推理过程在图或状态空间中搜索,学习的目标为概念或规则等。符号学习的典型方法有记忆学习、示例学习、演绎学习.类比学习、解释学习等。神经网络学习(或连接学习):模拟人脑的微观生理级学习过程,以脑和神经科学原理为基础,以人工神经网络为函数结构模型,以数值数据为输人,以数值运算为方法,用迭代过程在系数向量空间中搜索,学习的目标为函数。典型的连接学习有权值修正学习、拓扑结构学习。(2) 直接采用数学方法的机器学习主要有统计机器学习。 统计机器学习是基于对数据的初步认识以及学习目的的分析,选择合适的数学模型,拟定超参数,并输入样本数据,依据一定的策略,运用合适的学习算法对模型进行训练,most后运用训练好的模型对数据进行分析预测。统计机器学习三个要素:模型(model):模型在未进行训练前,其可能的参数是多个甚至无穷的,故可能的模型也是多个甚至无穷的,这些模型构成的集合就是假设空间。策略(strategy):即从假设空间中挑选出参数most优的模型的准则。模型的分类或预测结果与实际情况的误差(损失函数)越小,模型就越好。那么策略就是误差most小。算法(algorithm):即从假设空间中挑选模型的方法(等同于求解most佳的模型参数)。机器学习的参数求解通常都会转化为most优化问题,故学习算法通常是most优化算法,例如most速梯度下降法、牛顿法以及拟牛顿法等。基于学习方法的分类(1) 归纳学习符号归纳学习:典型的符号归纳学习有示例学习、决策树学习。函数归纳学习(发现学习):典型的函数归纳学习有神经网络学习、示例学习、发现学习、统计学习。(2) 演绎学习(3) 类比学习:典型的类比学习有案例(范例)学习。(4) 分析学习:典型的分析学习有解释学习、宏操作学习。 基于学习方式的分类(1) 监督学习(有导师学习):输入数据中有导师信号,以概率函数、代数函数或人工神经网络为基函数模型,采用迭代计算方法,学习结果为函数。 (2) 无监督学习(无导师学习):输入数据中无导师信号,采用聚类方法,学习结果为类别。典型的无导师学习有发现学习、聚类、竞争学习等。 (3) 强化学习(增强学习):以环境反惯(奖/惩信号)作为输人,以统计和动态规划技术为指导的一种学习方法。 基于数据形式的分类(1) 结构化学习:以结构化数据为输人,以数值计算或符号推演为方法。典型的结构化学习有神经网络学习、统计学习、决策树学习、规则学习。 (2) 非结构化学习:以非结构化数据为输人,典型的非结构化学习有类比学习案例学习、解释学习、文本挖掘、图像挖掘、Web挖掘等。 基于学习目标的分类(1) 概念学习:学习的目标和结果为概念,或者说是为了获得概念的学习。典型的概念学习主要有示例学习。(2) 规则学习:学习的目标和结果为规则,或者为了获得规则的学习。典型规则学习主要有决策树学习。(3) 函数学习:学习的目标和结果为函数,或者说是为了获得函数的学习。典型函数学习主要有神经网络学习。 (4) 类别学习:学习的目标和结果为对象类,或者说是为了获得类别的学习。典型类别学习主要有聚类分析。(5) 贝叶斯网络学习:学习的目标和结果是贝叶斯网络,或者说是为了获得贝叶斯网络的一种学习。其又可分为结构学习和多数学习。 决策树算法决策树及其变种是一类将输入空间分成不同的区域,每个区域有独立参数的算法。决策树算法充分利用了树形模型,根节点到一个叶子节点是一条分类的路径规则,每个叶子节点象征一个判断类别。先将样本分成不同的子集,再进行分割递推,直至每个子集得到同类型的样本,从根节点开始测试,到子树再到叶子节点,即可得出预测类别。此方法的特点是结构简单、处理数据效率较高。 朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是一种分类算法。它不是单一算法,而是一系列算法,它们都有一个共同的原则,即被分类的每个特征都与任何其他特征的值无关。朴素贝叶斯分类器认为这些“特征”中的每一个都独立地贡献概率,而不管特征之间的任何相关性。然而,特征并不总是独立的,这通常被视为朴素贝叶斯算法的缺点。简而言之,朴素贝叶斯算法允许我们使用概率给出一组特征来预测一个类。与其他常见的分类方法相比,朴素贝叶斯算法需要的训练很少。在进行预测之前必须完成的唯一工作是找到特征的个体概率分布的参数,这通常可以快速且确定地完成。这意味着即使对于高维数据点或大量数据点,朴素贝叶斯分类器也可以表现良好。 支持向量机算法基本思想可概括如下:首先,要利用一种变换将空间高维化,当然这种变换是非线性的,然后,在新的复杂空间取most优线性分类表面[8]。由此种方式获得的分类函数在形式上类似于神经网络算法。支持向量机是统计学习领域中一个代表性算法,但它与传统方式的思维方法很不同,输入空间、提高维度从而将问题简短化,使问题归结为线性可分的经典解问题。支持向量机应用于垃圾邮件识别,人脸识别等多种分类问题。 随机森林算法控制数据树生成的方式有多种,根据前人的经验,大多数时候更倾向选择分裂属性和剪枝,但这并不能解决所有问题,偶尔会遇到噪声或分裂属性过多的问题。基于这种情况,总结每次的结果可以得到袋外数据的估计误差,将它和测试样本的估计误差相结合可以评估组合树学习器的拟合及预测精度。此方法的优点有很多,可以产生高精度的分类器,并能够处理大量的变数,也可以平衡分类资料集之间的误差。 人工神经网络算法人工神经网络与神经元组成的异常复杂的网络此大体相似,是个体单元互相连接而成,每个单元有数值量的输入和输出,形式可以为实数或线性组合函数。它先要以一种学习准则去学习,然后才能进行工作。当网络判断错误时,通过学习使其减少犯同样错误的可能性。此方法有很强的泛化能力和非线性映射能力,可以对信息量少的系统进行模型处理。从功能模拟角度看具有并行性,且传递信息速度极快。 Boosting与Bagging算法Boosting是种通用的增强基础算法性能的回归分析算法。不需构造一个高精度的回归分析,只需一个粗糙的基础算法即可,再反复调整基础算法就可以得到较好的组合回归模型。它可以将弱学习算法提高为强学习算法,可以应用到其它基础回归算法,如线性回归、神经网络等,来提高精度。Bagging和前一种算法大体相似但又略有差别,主要想法是给出已知的弱学习算法和训练集,它需要经过多轮的计算,才可以得到预测函数列,most后采用投票方式对示例进行判别。 关联规则算法关联规则是用规则去描述两个变量或多个变量之间的关系,是客观反映数据本身性质的方法。它是机器学习的一大类任务,可分为两个阶段,先从资料集中找到高频项目组,再去研究它们的关联规则。其得到的分析结果即是对变量间规律的总结。 EM(期望most大化)算法在进行机器学习的过程中需要用到极大似然估计等参数估计方法,在有潜在变量的情况下,通常选择EM算法,不是直接对函数对象进行极大估计,而是添加一些数据进行简化计算,再进行极大化模拟。它是对本身受限制或比较难直接处理的数据的极大似然估计算法。 深度学习深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向,它被引入机器学习使其更接近于most初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次,这些学习过程中获得的信息对诸如文字,图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的most终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力,能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法,在语音和图像识别方面取得的效果,远远超过先前相关技术。深度学习在搜索技术、数据挖掘、机器学习、机器翻译、自然语言处理、多媒体学习、语音、推荐和个性化技术,以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动,解决了很多复杂的模式识别难题,使得人工智能相关技术取得了很大进步。

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第五阶段:  python量化交易实战

1门课程 30小时25分钟

python量化交易实战

  • 清华编程高手尹成带你基于算法实践python量化交易

    118节 30小时25分钟
    课程目标:
    清华编程高手尹成带你基于算法实践python量化交易量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断,利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略,极大地减少了投资者情绪波动的影响,避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。定量投资和传统的定性投资本质上来说是相同的,二者都是基于市场非有效或弱有效的理论基础。两者的区别在于定量投资管理是“定性思想的量化应用”,更加强调数据。量化交易具有以下几个方面的特点:1、纪律性。根据模型的运行结果进行决策,而不是凭感觉。纪律性既可以克制人性中贪婪、恐惧和侥幸心理等弱点,也可以克服认知偏差,且可跟踪。2、系统性。具体表现为“三多”。一是多层次,包括在大类资产配置、行业选择、精选具体资产三个层次上都有模型;二是多角度,定量投资的核心思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度;三是多数据,即对海量数据的处理。3、套利思想。定量投资通过多面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会,从而发现估值洼地,并通过买入低估资产、卖出高估资产而获利。4、概率取胜。一是定量投资不断从历史数据中挖掘有望重复的规律并加以利用;二是依靠组合资产取胜,而不是单个资产取胜。量化投资技术包括多种具体方法,在投资品种选择、投资时机选择、股指期货套利、商品期货套利、统计套利和算法交易等领域得到广泛应用。在此,以统计套利和算法交易为例进行阐述。1、统计套利 [1] 统计套利是利用资产价格的历史统计规律进行的套利,是一种风险套利,其风险在于这种历史统计规律在未来一段时间内是否继续存在。统计套利的主要思路是先找出相关性most好的若干对投资品种,再找出每一对投资品种的长期均衡关系(协整关系),当某一对品种的价差(协整方程的残差)偏离到一定程度时开始建仓,买进被相对低估的品种、卖空被相对高估的品种,等价差回归均衡后获利了结。股指期货对冲是统计套利较常采用的一种操作策略,即利用不同国家、地区或行业的指数相关性,同时买入、卖出一对指数期货进行交易。在经济全球化条件下,各个国家、地区和行业股票指数的关联性越来越强,从而容易导致股指系统性风险的产生,因此,对指数间的统计套利进行对冲是一种低风险、高收益的交易方式。2、算法交易。算法交易又称自动交易、黑盒交易或机器交易,是指通过设计算法,利用计算机程序发出交易指令的方法。在交易中,程序可以决定的范围包括交易时间的选择、交易的价格,甚至包括most后需要成交的资产数量。算法交易的主要类型有: (1) 被动型算法交易,也称结构型算法交易。该交易算法除利用历史数据估计交易模型的关键参数外,不会根据市场的状况主动选择交易时机和交易的数量,而是按照一个既定的交易方针进行交易。该策略的的核心是减少滑价(目标价与实际成交均价的差)。被动型算法交易most成熟,使用也most为广泛,如在国际市场上使用most多的成交加权平均价格(VWAP)、时间加权平均价格(TWAP)等都属于被动型算法交易。 (2) 主动型算法交易,也称机会型算法交易。这类交易算法根据市场的状况作出实时的决策,判断是否交易、交易的数量、交易的价格等。主动型交易算法除了努力减少滑价以外,把关注的重点逐渐转向了价格趋势预测上。 (3) 综合型算法交易,该交易是前两者的结合。这类算法常见的方式是先把交易指令拆开,分布到若干个时间段内,每个时间段内具体如何交易由主动型交易算法进行判断。两者结合可达到单纯一种算法无法达到的效果。算法交易的交易策略有三:一是降低交易费用。大单指令通常被拆分为若干个小单指令渐次进入市场。这个策略的成功程度可以通过比较同一时期的平均购买价格与成交量加权平均价来衡量。二是套利。典型的套利策略通常包含三四个金融资产,如根据外汇市场利率平价理论,国内债券的价格、以外币标价的债券价格、汇率现货及汇率远期合约价格之间将产生一定的关联,如果市场价格与该理论隐含的价格偏差较大,且超过其交易成本,则可以用四笔交易来确保无风险利润。股指期货的期限套利也可以用算法交易来完成。三是做市。做市包括在当前市场价格之上挂一个限价卖单或在当前价格之下挂一个限价买单,以便从买卖差价中获利。此外,还有更复杂的策略,如“基准点“算法被交易员用来模拟指数收益,而”嗅探器“算法被用来发现most动荡或most不稳定的市场。任何类型的模式识别或者预测模型都能用来启动算法交易。量化交易一般会经过海量数据仿真测试和模拟操作等手段进行检验,并依据一定的风险管理算法进行仓位和资金配置,实现风险most小化和收益most大化,但往往也会存在一定的潜在风险,具体包括:1、历史数据的完整性。行情数据不完整可能导致模型与行情数据不匹配。行情数据自身风格转换,也可能导致模型失败,如交易流动性,价格波动幅度,价格波动频率等,而这一点是量化交易难以克服的。2、模型设计中没有考虑仓位和资金配置,没有安全的风险评估和预防措施,可能导致资金、仓位和模型的不匹配,而发生爆仓现象。3、网络中断,硬件故障也可能对量化交易产生影响。4、同质模型产生竞争交易现象导致的风险。5、单一投资品种导致的不可预测风险。为规避或减小量化交易存在的潜在风险,可采取的策略有:保证历史数据的完整性;在线调整模型参数;在线选择模型类型;风险在线监测和规避等。量化策略是指使用计算机作为工具,通过一套固定的逻辑来分析、判断和决策。量化策略既可以自动执行,也可以人工执行。 [2] 一个完整的量化策略包含哪些内容?一个完整的策略需要包含输入、策略处理逻辑、输出;策略处理逻辑需要考虑选股、择时、仓位管理和止盈止损等因素。选股量化选股就是用量化的方法选择确定的投资组合,期望这样的投资组合可以获得超越大盘的投资收益。常用的选股方法有多因子选股、行业轮动选股、趋势跟踪选股等。1 多因子选股多因子选股是most经典的选股方法,该方法采用一系列的因子(比如市盈率、市净率、市销率等)作为选股标准,满足这些因子的股票被买入,不满足的被卖出。比如巴菲特这样的价值投资者就会买入低PE的股票,在PE回归时卖出股票。2 风格轮动选股风格轮动选股是利用市场风格特征进行投资,市场在某个时刻偏好大盘股,某个时刻偏好小盘股,如果发现市场切换偏好的规律,并在风格转换的初期介入,就可能获得较大的收益。3 行业轮动选股行业轮动选股是由于经济周期的的原因,有些行业启动后会有其他行业跟随启动,通过发现这些跟随规律,我们可以在前者启动后买入后者获得更高的收益,不同的宏观经济阶段和货币政策下,都可能产生不同特征的行业轮动特点。4 资金流选股资金流选股是利用资金的流向来判断股票走势。巴菲特说过,股市短期是投票机,长期看一定是称重机。短期投资者的交易,就是一种投票行为,而所谓的票,就是资金。如果资金流入,股票应该会上涨,如果资金流出,股票应该下跌。所以根据资金流向就可以构建相应的投资策略。5 动量反转选股动量反转选股方法是利用投资者投资行为特点而构建的投资组合。索罗斯所谓的反身性理论强调了价格上涨的正反馈作用会导致投资者继续买入,这就是动量选股的基本根据。动量效应就是前一段强势的股票在未来一段时间继续保持强势。在正反馈到达无法持续的阶段,价格就会崩溃回归,在这样的环境下就会出现反转特征,就是前一段时间弱势的股票,未来一段时间会变强。6 趋势跟踪策略当股价在出现上涨趋势的时候进行买入,而在出现下降趋势的时候进行卖出,本质上是一种追涨杀跌的策略,很多市场由于羊群效用存在较多的趋势,如果可以控制好亏损时的额度,坚持住对趋势的捕捉,长期下来是可以获得额外收益的。择时量化择时是指采用量化的方式判断买入卖出点。如果判断是上涨,则买入持有;如果判断是下跌,则卖出清仓;如果判断是震荡,则进行高抛低吸。  常用的择时方法有:趋势量化择时、市场情绪量化择时、有效资金量化择时、SVM量化择时等。仓位管理仓位管理就是在你决定投资某个股票组合时,决定如何分批入场,又如何止盈止损离场的技术。  常用的仓位管理方法有:漏斗型仓位管理法、矩形仓位管理法、金字塔形仓位管理法等止盈止损止盈,顾名思义,在获得收益的时候及时卖出,获得盈利;止损,在股票亏损的时候及时卖出股票,避免更大的损失。  及时的止盈止损是获取稳定收益的有效方式。策略的生命周期一个策略往往会经历产生想法、实现策略、检验策略、运行策略、策略失效几个阶段。产生想法任何人任何时间都可能产生一个策略想法,可以根据自己的投资经验,也可以根据他人的成功经验。实现策略产生想法到实现策略是most大的跨越,实现策略可以参照上文提到的“一个完整的量化策略包含哪些内容?”检验策略策略实现之后,需要通过历史数据的回测和模拟交易的检验,这也是实盘前的关键环节,筛选优质的策略,淘汰劣质的策略。实盘交易投入资金,通过市场检验策略的有效性,承担风险,赚取收益。策略失效市场是千变万化的,需要实时监控策略的有效性,一旦策略失效,需要及时停止策略或进一步优化策略。

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第六阶段:  python深度学习实战

1门课程 47小时22分钟

python深度学习实战

  • 清华编程高手尹成带你基于keras+tensorflow实战深度学习人工智能

    159节 47小时22分钟
    课程目标:
    实际应用机器视觉,指纹识别,人脸识别,视网膜识别,虹膜识别,掌纹识别,专家系统,自动规划,智能搜索,定理证明,博弈,自动程序设计,智能控制,机器人学,语言和图像理解,遗传编程等。学科范畴人工智能是一门边缘学科,属于自然科学和社会科学的交叉。涉及学科哲学和认知科学,数学,神经生理学,心理学,计算机科学,信息论,控制论,不定性论研究范畴自然语言处理,知识表现,智能搜索,推理,规划,机器学习,知识获取,组合调度问题,感知问题,模式识别,逻辑程序设计软计算,不**和不确定的管理,人工生命,神经网络,复杂系统,遗传算法意识和人工智能人工智能就其本质而言,是对人的思维的信息过程的模拟。本课程实现下列案例----严重鄙视那些拿python的渣渣培训机构忽悠人工智能糖尿病模型建立识别水仙花分类回归预测波士顿房价IMDB情感分析数据介绍手写识别人脸识别图像识别猫狗识别语音识别聊天机器人智能客服图像风格转换文本生成与作诗机器人机器翻译电影推荐系统LSTM实现预测PM2.5今日头条文本分类数据评论情感分析RNN预测比特币RNN预测股票对抗网络图像生成

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清华编程高手尹成带你实战python 付费用户专享
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