; B8 Q) ^ g, W, P! R9 U- \
- m6 ?% f( s8 I* v- C
〖课程介绍〗
, V& z; l" I& z' |( h0 U0 ]适用人群:: c V) u) ^: R# E0 D# B- {
数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。
$ M# C7 e5 T3 Z) a- U1 U2 B
, W3 }8 n1 [* _+ r1 A课程概述：1 F# p8 \( v! |/ P% p K0 T
使用数据领域最主流语言Python及其分析与建模库作为核心武器。对于机器学习经典算法给出完整的原理推导并基于实例进行讲解，基于案例演示如何应用机器学习算法解决实际问题。
2 X* P7 H( M! [3 M/ E1 H& }1 s% S' C. G+ ~& O) U2 B) w
课程特色：
! d# j: f+ j7 L6 r1.通俗易懂，快速入门
2 N) t: [% V5 v, X3 l对机器学习经典算法结合数学推导进行形象解释，实例演示。" y1 U1 a+ Z% j% k+ b% ~
2. Python主导，实用高效
1 V9 i( g' y/ d Z使用数据领域最主流语言Python及其分析与建模库作为课程核心工具。
+ S/ H1 w. ^3 a9 \. s7 r0 ^7 e' D3.案例为师，实战护航# r5 ~# P& g& X( Y9 J' I& A
基于真实数据集，从零开始结合Python工具与机器学习算法完成整个案例实战。; ~4 {" Y1 X9 e5 s
4. 持续更新，一劳永逸
3 P I' h5 }& R5 `. _9 f# yPython数据分析与机器学习课程会支持更新下去，逐步加入更多算法与案例。: M/ D3 a& @8 r
. N9 r; Z7 M6 b〖课程目录〗
* p. V) |: l2 G: i2 H3 n 章节1:人工智能入门指南（有基础的同学请略过！）课时1课程介绍（主题与大纲）11:14& A0 }( P8 _8 P! V- e/ ]
课时2AI时代首选Python09:206 Y$ v6 G: y7 b. t" L7 j# i; i
课时3Python我该怎么学04:21: P6 w Q( _: A0 h
课时4人工智能的核心-机器学习10:35* S$ ~! w9 c& h
课时5机器学习怎么学？08:37
0 ^9 b- f: E8 F0 Q课时6算法推导与案例08:195 ]0 y8 ]+ ~* a" M
; C. y# X& V) a9 z0 F2 v; `) [
章节2 ython科学计算库-Numpy（课程代码在目录）5 e4 z# }/ P6 v8 S5 S( V" j
课时7课程环境配置05:38
7 d# i+ }7 ], \0 n课时8Numpy工具包概述09:59$ B& b& z e7 @, r% d1 L/ o! S
课时9数组结构08:35
2 Y$ M! Z8 ]2 v# v# m8 i课时10属性与赋值操作10:30
% H' @2 e3 A+ F5 R* X% b$ `" \课时11数据索引方法11:00$ R. E9 e+ d( }3 j
课时12数值计算方法08:15
" _! e% j/ K- }- {课时13排序操作04:51
* d5 [5 J4 X9 V; h9 s- K9 |5 ?8 Q课时14数组形状06:36
( W6 S" v$ }, S课时15数组生成常用函数08:25
/ m O, J+ g1 w$ R课时16随机模块05:338 y7 e3 V. H+ Z0 w. g
课时17读写模块05:56; W3 f$ y1 `- Y7 o- h6 o
课时18本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)" t3 u# G7 l4 M& n$ \8 _% D; u7 u
# u6 p) S: p2 ]" d1 P8 i6 k% ?; D章节3:python数据分析处理库-Pandas0 `" H- Q& }9 x# s+ A8 \( y ]) L
课时19Pandas工具包使用简介08:32: g& w. I) A( r7 F
课时20数据信息读取与展示12:05/ j; X3 r8 E+ d1 X! `! e
课时21索引方法04:34* O+ t- I4 Z |* q
课时22groupby函数使用方法05:22
6 D/ `9 p- T/ ?5 T( v+ l课时23数值运算11:15
' q, |( U& Z3 O3 z+ z; e! Y课时24merge合并操作07:14
1 h# \0 e6 W2 Y" d课时25pivot数据透视表10:02
2 p( J" f+ b8 F2 k: y* A课时26时间操作10:18
( X, B8 h4 ?8 e1 k/ ?! _0 ^课时27apply自定义函数08:58
4 R, s% L- m7 O3 O, k! z L, p课时28常用操作06:43
8 d8 W- I3 T) n& X+ u& `课时29字符串操作07:32- m2 k; _" s* u# D' F% q( Q8 U5 h
课时30本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)) U' H8 Y! ~- e2 O/ f; ?
) u$ E/ h: v9 O0 h章节4ython数据可视化库-Matplotlib& u1 Y) G* z0 i! Y+ X
课时31Matplotlib概述11:44
% f3 [1 a' z% D) x/ F* g课时32子图与标注21:16% L) Q4 C0 L! ]; K0 @$ X
课时33风格设置04:50
# r3 y! K# m- B+ _' l9 i/ |课时34条形图14:48
; z( _ k9 g. F! Z+ L( R* z课时35条形图细节15:14! l7 ]! Q- ]# J, G6 ] W
课时36条形图外观15:40% M% l4 o, N# C8 B! B( B& }! K
课时37盒图绘制09:09
+ O+ f/ L5 G9 s( u课时38盒图细节14:41
' L% |9 J' C8 B6 }' i t" O课时39绘图细节设置13:48* I7 Y: \* S) X
课时40绘图细节设置212:36$ B% ~7 g0 {) r( P' p' [7 U6 {) S
课时41直方图与散点图18:05# d' F" Q# p) Q% f* k) B
课时423D图绘制20:05% R( ^" i8 N: n) X( q
课时43pie图15:00
* t9 D4 T+ {% E6 r课时44子图布局14:39
0 L9 a: `9 Z; f' ~+ {+ u M课时45结合pandas与sklearn14:03+ [+ H& u9 ]* P* T. ~1 U
课时46本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
" Q6 P; \* F& A- O3 ]& {, I- [) T
1 Z, q! b! }/ }6 r章节5ython可视化库Seaborn
4 E& ~7 K3 p/ z2 |0 [3 |2 b课时47Seaborn简介02:44
. q; R+ k1 O8 r* E课时48整体布局风格设置07:47
# \* C) {; `* x4 S3 A课时49风格细节设置06:49
1 ^7 s- ?3 Q$ J& P2 ?. j% h课时50调色板10:394 M9 Q/ R7 R% ]' x& f w* Q
课时51调色板颜色设置08:17
5 o( c G7 V3 ]) {% K, C* G: ?课时52单变量分析绘图09:37
9 C' U1 M f: q2 y$ J% t7 ^课时53回归分析绘图08:53
, h+ D* F4 @0 E3 R( `8 G课时54多变量分析绘图10:361 _7 `8 S' r( b
课时55分类属性绘图09:404 C5 h7 ^' K; d( W2 g
课时56Facetgrid使用方法08:49# A F& `" c& B$ b W
课时57Facetgrid绘制多变量08:29
1 Q; u" a# b8 F) j课时58本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)/ B7 M! M( X) [8 V& x" o
课时59热度图绘制14:19
_ A8 {$ n% Y- }2 v* [
4 i# x+ \5 Y/ T+ m7 F章节6:K近邻算法实战$ T- A' E$ \8 x' Q K6 c+ W
课时60K近邻算法概述15:47& ~. ~) w7 ^0 G& Z
课时61模型的评估10:39
" R- m& K+ W3 L# z7 e: [5 ? y课时62数据预处理11:25# K. @* Z# D- f- }
课时63本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)( M$ j( C" D1 f" o$ S/ J
课时64sklearn库与功能14:42; k1 {/ X+ L# M7 [9 O
课时65多变量KNN模型16:37
+ B% y! `% O1 Q' Q9 Y0 w, m* Y3 r; `7 e4 V4 h0 `
章节7:线性回归算法原理推导9 a% K; O/ e- K, E
课时66回归问题概述07:11& H+ `2 v6 L! ?. z5 A" D+ j' }$ ^
课时67误差项定义09:41
. d: A5 m! V4 t& P. b$ p! z课时68独立同分布的意义07:32( r7 R, H8 j+ w& ]; j6 Y6 ]/ s. j$ J
课时69似然函数的作用10:506 i( f. D, F' H
课时70参数求解11:11( f% a+ n m: l4 G
课时71所有算法PPT汇总下载! d$ k9 z0 p M% Z
4 Z) Y# w* N4 k章节8:梯度下降策略
6 m4 \$ H D7 F# p/ U( ?2 |$ E课时72梯度下降通俗解释08:34& a9 S6 m! W8 Q' t1 o! J$ R3 W/ M
课时73参数更新方法08:17
/ t3 c5 O9 t7 N7 G4 L* B% `0 \课时74优化参数设置08:51& Q) x! w: T/ r0 d1 T
$ s6 P6 L# h' R9 M7 v- w章节9:逻辑回归算法
! u" m- L2 I' Y' Q课时75逻辑回归算法原理08:23
& M6 c0 P; k) C/ t# [% l9 g课时76化简与求解09:09
+ y4 L6 I D L* z7 G! R, d: z- M) J! b. i+ o$ ?8 k* W
章节10:案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略- W6 R1 R) E/ u* b7 w% T/ s8 d6 j! X
课时77本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
, L" v: `& t' B6 ~课时78Python实现逻辑回归任务概述07:341 B' k: h) D) L, j) z5 b- t
课时79完成梯度下降模块12:51
L# E3 s/ t/ N. V2 Z课时80停止策略与梯度下降案例10:55) ?, |0 x# w. b' ?! a$ a8 D
课时81实验对比效果10:258 F; _1 F+ E j: X. t- `0 z
" f0 X0 O1 e+ p \
章节11:项目实战-交易数据异常检测
F' J+ P1 q6 k) ~4 z+ z0 j课时82任务目标解读08:09+ r9 @1 [; y' G
课时83项目挑战与解决方案制定12:36
9 k) u$ F4 P( u课时84数据标准化处理11:20
- e% o3 M9 m; s* O) _课时85下采样数据集制作06:083 l* u( F) I* c. z* s" b
课时86交叉验证07:16
5 L. W. A& _- R课时87数据集切分06:00# C( U4 n0 P9 \0 w8 g. w* Q
课时88模型评估方法与召回率10:300 c* A+ v: h: X. i5 \. F" I
课时89正则化惩罚项11:487 _( b k$ [5 X4 H. Z# W- G
课时90训练逻辑回归模型11:20
7 P5 }; b2 t* B) ~# B课时91混淆矩阵评估分析10:223 N8 c' s8 t. M5 L# G# W
课时92测试集遇到的问题05:20* J+ b* }! W9 O- i" y. n$ i5 P7 X
课时93阈值对结果的影响10:34
5 l! K: C0 Q* S) P课时94SMOTE样本生成策略07:38
3 I" X5 x$ t! x' C8 c5 _课时95过采样效果与项目总结08:00
9 M: o; ~ B9 O课时96本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
5 o* ?7 `+ x0 f+ U
8 K* p3 b' z6 U* @章节12:决策树算法
- Z: {9 D. c7 x/ Z0 a课时97决策树算法概述08:29! I9 t# X8 H( a& s8 z
课时98熵的作用06:39
N+ L; W5 J) F& |+ `课时99信息增益原理08:414 P# h1 C' a# l j$ ]" j4 r- d
课时100决策树构造实例07:40
- Z7 l* Y1 M4 O' ~# M! T" Y4 K, Z V课时101信息增益率与gini系数06:07
2 n8 K7 m: K' C课时102预剪枝方法08:023 {$ ^8 k* P4 ~ w9 {& E' U) k, q
课时103后剪枝方法06:544 T# _( n# [4 z+ n* \+ w
课时104回归问题解决05:54
8 L' v6 P% J' |! }5 M% n: j- n6 ?% X2 f6 c7 Y4 f) C
章节13:案例实战：使用sklearn构造决策树模型
& K- v0 G2 ]* b' @, }# h课时105本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
2 Q3 C- N6 }7 L8 H7 y" o) X; L课时106决策树复习08:553 k1 W. [% s: M D. E! H
课时107决策树涉及参数11:09# Z: M( k+ ]! [: R: A8 b( s9 `
课时108树可视化与sklearn库简介18:14
1 P# I% N4 d# k- L& f/ r. J) O课时109sklearn参数选择11:46
& u8 d q0 [% \
9 x' C9 {: c1 y/ G: T# N( r- n" W# ~/ m5 m章节14:集成算法与随机森林( u$ f: y$ m4 C* r/ g
课时110集成算法-随机森林12:03
" v- B7 U' P* O3 j w课时111特征重要性衡量13:51
8 ]( J1 U5 N6 V; ]+ A课时112提升模型11:159 F Y$ q/ g+ u( ]. ?0 y1 v0 W
课时113堆叠模型07:09
' T: |/ V6 T) T5 W- J4 d! C8 m% N j: S( U4 x! F. _ p# O
章节15:案例实战：集成算法建模实战8 M% z' \( M0 F: g* w A
课时114本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
) U4 Q8 v2 L& z4 i8 m$ K课时115集成算法实例概述10:514 H; O. R2 \9 _* K- v; @
课时116ROC与AUC指标10:03
& i& }" D) J5 B6 M/ k9 E课时117基础模型09:32" ^1 M1 ?* M6 M( ?0 G9 S( [
课时118集成实例18:536 R# A; b* L4 d
课时119Stacking模型14:16- o3 ?; O3 A6 E& R9 `7 l; I4 Q
课时120效果改进11:097 {( ~$ X% Y1 _
3 ?& ?3 v5 g; D6 i" s0 i
章节16:基于随机森林的气温预测5 [9 t7 n4 ?- z; \7 n
课时121基于随机森林的气温预测任务概述09:05+ b R1 D1 I8 {
课时122基本随机森林模型建立09:09
/ P0 a: D! b2 O& }3 x课时123可视化展示与特征重要性12:58
' o) X _. j! Q: A课时124加入新的数据与特征10:24
7 z N; M/ `- T% {, u; u课时125数据与特征对结果的影响08:24
9 I8 a+ B2 Z% F1 U课时126效率对比分析08:14& a1 m6 {7 \" C4 z$ z: o$ ~
课时127网格与随机参数选择07:51- T' U5 h* U" b* d) a
课时128随机参数选择方法实践09:46
$ S4 D1 d. D3 j( j% K& ~课时129调参优化细节10:126 m2 R8 f. n V* K* N: G8 ~* n
课时130本章数据代码下载
6 r( L' i5 U0 t3 w" X% y( n3 Q2 q' A
章节17:贝叶斯算法- [ i' {) c' I5 n( R
课时131贝叶斯算法概述06:58! Z9 }# ?9 ^/ E
课时132贝叶斯推导实例07:38( H, ?; Z/ {) r3 I8 p
课时133贝叶斯拼写纠错实例11:46
+ N; O. J: q4 t( Z) u# [& u课时134垃圾邮件过滤实例14:107 J* F, X+ y( c
课时135贝叶斯实现拼写检查器12:21
. c9 M$ s2 b- J1 R2 y; l
' ^ _7 C' `2 c L! Y8 }$ ^: e章节18ython文本数据分析：新闻分类任务7 H3 u' `. Q5 a
课时136本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)" W' J0 K# [2 I+ T2 Z1 G
课时137文本分析与关键词提取12:11
) ^) r5 ?) b4 H E课时138相似度计算11:44+ b. O. t2 R; I% q
课时139新闻数据与任务简介10:20
6 N" }) _/ z4 x& ~课时140TF-IDF关键词提取13:28
$ i# Q+ b, T2 O0 U: f课时141LDA建模09:10* q; H# e3 K6 @& H: T* q
课时142基于贝叶斯算法进行新闻分类14:53
- p. i0 p+ e4 ?
) ^) A! h. _4 a$ A章节19:支持向量机
3 a8 c) h0 \; G0 ^/ X课时143支持向量机算法要解决的问06:00
3 D8 q6 {: }0 H; {. C" {课时144距离的定义07:05
7 @% V4 I' ^- e$ M' H课时145要优化的目标07:54
3 { D3 c# I. u( J5 D课时146目标函数10:12/ [" n9 ^. b- N+ C
课时147拉格朗日乘子法08:577 c5 c9 r% G1 A( x3 {
课时148SVM求解10:141 T! j6 o6 b% L5 }, W7 X+ r" R
课时149支持向量的作用07:532 h5 O4 D! Q! y6 J" h+ n
课时150软间隔问题06:00
0 o- O) y0 \. ~" F5 q; f课时151核函数问题11:56
) U; m/ W- B9 \" C: l
& u+ ^6 M, b% b- s) Y% T1 i章节20:案例：SVM调参实例8 E' t* G* q: F$ g5 O
课时152本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
. G5 n9 ?- ]2 p" @课时153支持向量机所能带来的效果08:55! G4 S" L# [2 y7 b; O
课时154决策边界可视化展示09:52; I' Z' A' w; x
课时155软间隔的作用10:31" j" t" D4 B9 j2 _- U; n- t, |
课时156非线性SVM06:52
' t! K! L! d. p6 Q8 k课时157核函数的作用与效果16:15: }/ P6 s# M0 M5 B6 E
( ^+ X% s: Y; M! _( w+ m$ p" u6 @' X章节21:聚类算法-Kmeans
+ M/ D( K1 N. m* a+ u, _课时158KMEANS算法概述11:34
" Z0 z" D2 A( Z! i* Z课时159KMEANS工作流程09:42
6 l, A) C1 t4 A" U4 q! \课时160KMEANS迭代可视化展示08:20
2 p8 j; B1 B' j5 W' F课时161使用Kmeans进行图像压缩07:58
7 P. X0 ?/ O- c A
7 S5 v( G( v) Y, d- |章节22:聚类算法-DBSCAN% [7 o! M* g8 M1 j' Q6 [
课时162DBSCAN聚类算法11:04& v: f/ {* o* F% Q/ ~
课时163DBSCAN工作流程15:03
' _* [) X7 p. ^" B. A8 ~. i) ]课时164DBSCAN可视化展示08:52
7 y' o, |+ ~9 h3 p$ j, M5 o2 y- x% Q- l
章节23:案例实战：聚类实践分析
- N$ S7 f7 |7 T3 d( T/ Q- A! T$ T课时165本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
8 {: |) s. r7 C1 e! K- O9 W$ R课时166Kmenas算法常用操作09:21
" W5 U# p1 O. q9 C5 M& D课时167聚类结果展示04:45
+ ^8 m4 y# i/ Y+ _0 E! @; M- {- i课时168建模流程解读10:451 ~! S8 o" o. W! h4 I. n
课时169不稳定结果04:14
4 J! `" E: T' z* P课时170评估指标-Inertia07:24, B/ y1 t7 ^1 j S7 v
课时171如何找到合适的K值06:55
% k# E! @3 y h& c, o课时172轮廓系数的作用09:15
3 @; U( Z9 R! W* F6 y: M0 C课时173Kmenas算法存在的问题07:19
% m- N" K5 ^0 q8 a课时174应用实例-图像分割13:45
& x) d7 u, Z* L$ p X3 x; y课时175半监督学习12:23
2 g, t, K$ O ]0 Z5 F课时176DBSCAN算法08:10
0 ?8 r3 V- x4 }. H) i, G8 e* D: I! P9 t. P; `; f/ z: ]
章节24:降维算法-PCA主成分分析
: k) G( u- p- t2 g+ |课时177PCA降维概述08:39- D c6 t7 Z9 O* F4 I& r$ ~8 ]: \
课时178PCA要优化的目标12:22
. W* ^: o+ H7 s9 w课时179PCA求解10:18
9 I1 h6 }, S/ Z: P4 N; r: V课时180PCA实例08:34
2 B$ z: P) z) S# J1 j; d1 }
: [6 g; R4 O7 |( O章节25:神经网络- O9 K) |3 t. q
课时181初识神经网络11:28 `3 L' V7 _( A* r# v
课时182计算机视觉所面临的挑战09:40
- n; g: Y8 Y- \课时183K近邻尝试图像分类10:01
( x4 G) S2 l" s9 p4 i8 O课时184超参数的作用10:31
6 A9 O/ @* F; a. m4 U课时185线性分类原理09:35" C/ y4 A+ p5 ]+ b
课时186神经网络-损失函数09:18
- J8 C7 L8 Q1 T* A0 E) }+ P( b! w% Z课时187神经网络-正则化惩罚项07:19
' l) J0 p s" k/ {6 o5 ?课时188神经网络-softmax分类器13:39
; o' H- A; S. r7 N4 W( I课时189神经网络-最优化形象解读06:47
, s* U% [4 _* A% r j0 M* {课时190神经网络-梯度下降细节问题11:497 ~; x5 C* f" ?; _% E, {' K
课时191神经网络-反向传播15:176 ]0 p+ x4 n; d/ V# l6 E* y; b/ p
课时192神经网络架构10:11' }/ D, d3 t$ B
课时193神经网络实例演示10:39; N# e @1 w/ S; f1 f
课时194神经网络过拟合解决方案15:54
@' f3 t e0 l3 [6 T' G5 j课时195感受神经网络的强大11:30- ?) D3 f& D6 X$ d
' w. w: j2 k' ^5 a/ x& a
章节26:Xgboost集成算法' M7 d* \! }0 j7 q
课时196集成算法思想05:35
; \+ M5 |: a$ K课时197xgboost基本原理11:07; O$ i4 U+ {$ P! _) r" D
课时198xgboost目标函数推导12:18" u$ j- U# l1 e, e' h% x% M3 l
课时199Xgboost安装06:26
: H( j- y, r/ b7 A! W5 ]' z课时200保险赔偿任务概述13:06
8 \- W% W4 n |% m/ D+ A0 h课时201Xgboost参数定义09:54! p; V, k# X8 [2 v) H3 |6 Z
课时202基础模型定义08:16
+ x7 K6 j* F/ i$ f; s课时203树结构对结果的影响12:378 @3 P+ _, ]! H( Y/ k: i0 }3 L
课时204学习率与采样对结果的影响13:010 c9 ^# l) ~* I/ b, C4 y
课时205本章数据代码下载
- I8 ^: Z. u9 c
; m- {0 u+ Z( T章节27:自然语言处理词向量模型-Word2Vec9 Z, R1 {8 ?3 Y
课时206自然语言处理与深度学习11:58. Z) [$ a6 W* t, y5 I
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课时208-N-gram模型08:32: I. D% }! h' n& U, f
课时209词向量09:28
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课时211Hierarchical Softmax10:01% S& P9 q/ i7 {) J3 g7 M0 A, C
课时212CBOW模型实例11:210 b0 K0 K. b! @/ B( h3 E
课时213CBOW求解目标05:39" _$ `% A2 n0 q8 N. [7 G
课时214梯度上升求解10:11
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课时217使用Gensim库构造词向量06:22, G9 b! G0 Q& ^% X2 E& w- G
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章节30ython库分析科比生涯数据
! U4 ~: F& _7 a* ], W. r, m课时230本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)3 H! {& L- ]) E3 Y
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课时233数据预处理12:326 h0 C0 g8 P( t) H
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课时235本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)$ h/ n, c6 N" p# L/ l) c3 Z: {
课时236章节简介01:03. q. C9 Q' W) S, C/ g
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( U5 N& W9 L8 w v: l6 I课时262数据读取与预处理13:09* I$ k5 ?9 _8 \+ k
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