! S& t: X! I/ X
' n- z7 m Z) x5 x) I, i
〖课程介绍〗
N# l8 D. M0 @0 M7 s适用人群:
x" @3 k6 F; @7 K2 }数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。
; p0 M2 _7 x r! Z3 t& m; Z. r1 b) C( }
课程概述：
. X9 R2 k: X- b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。& i# L% R" b4 D: A0 o( g% L5 h( `
6 V+ W }0 Y* ]7 F9 a! O* k1 y1 ~ 课程特色：5 Q4 o3 T) }$ M/ X R o- j
1.通俗易懂，快速入门3 E0 [1 n1 X2 Y' F* E
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。5 g {0 x# w( w3 B& j
2. Python主导，实用高效3 ?6 z3 F! e, G, B( a$ o* b
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。
7 e5 s8 G8 S. I' B0 B4 q! {3.案例为师，实战护航
5 e/ h' ]* w, k$ t4 h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。6 E3 D7 _5 q8 [1 }2 I9 J5 v
4. 持续更新，一劳永逸; i; c* Q) I0 m& g# _+ s$ C9 w
Python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。
# v# o" [* C; h) N9 w$ a% m
7 v( o/ h$ f* ]+ V9 `, _〖课程目录〗
0 Z. E- q" D) ^6 I4 d 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
. G- X; p. \; O3 Z1 h课时2AI时代首选Python09:20* h) S7 [- u* y: c
课时3Python我该怎么学04:219 \( L% I& j$ o) M! G5 P
课时4人工智能的核心-机器学习10:35
# X7 C1 m( }+ M( k' n0 K4 v5 f课时5机器学习怎么学？08:37
. T, j" h {- q! v: |课时6算法推导与案例08:19
( N+ W- v; H! p4 s! P" `8 M
7 c0 w8 B- u& J) l8 F章节2 ython科学计算库-Numpy（课程代码在目录）
* D! f$ L& n+ k& n4 K" L4 d课时7课程环境配置05:38
, P! K, [0 ^( b+ {课时8Numpy工具包概述09:59
- v( R2 S5 O+ ?# G8 N. f课时9数组结构08:35; ?2 i( i( E' Y: H9 n, r
课时10属性与赋值操作10:30
9 n7 k3 V3 i |2 J* _3 Y5 Y$ Y课时11数据索引方法11:00( Y1 D! {' d2 E6 I- d9 u- o) b
课时12数值计算方法08:156 P8 q: J3 S9 L( L7 n: q
课时13排序操作04:51% p# U V4 D( p, B) ]% w) N G! N3 K
课时14数组形状06:36
9 l& `( a( s& U, `, N7 |课时15数组生成常用函数08:25( Y2 B( ]7 }: X& }7 d+ ^
课时16随机模块05:33
! A: U2 i$ L5 N$ x6 q+ z. B1 X课时17读写模块05:56 k0 F |8 y7 R8 y( e& D
课时18本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)9 Q& \: i( G3 f6 u0 z+ u
% A1 e8 D, a1 G* M; s
章节3:python数据分析处理库-Pandas
5 Y! r- }4 W9 K. {/ V" C$ s课时19Pandas工具包使用简介08:32& R- n* y$ o( X. j4 J4 P
课时20数据信息读取与展示12:05
+ r( Z6 q9 T \课时21索引方法04:34
9 ~! r; [; s2 z课时22groupby函数使用方法05:22# G7 q) S- X g: K# }! ]
课时23数值运算11:15) [4 b& {2 j( I" `4 R
课时24merge合并操作07:14
4 n1 |& h! L$ R1 g% M* g8 C课时25pivot数据透视表10:026 E. ^& T. u- l( w, V3 T3 \
课时26时间操作10:18
% c) o' Q6 u$ W C8 d课时27apply自定义函数08:58! r4 D& R% v' K; B
课时28常用操作06:43
3 S& n5 ^" |8 J. b- W v; l- ?( N课时29字符串操作07:32: B5 j3 Y/ a! K" ^4 f) y! r; X; p
课时30本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
! f3 U2 p" T! ^3 l# T N& \: \
章节4ython数据可视化库-Matplotlib
2 o( N& T" a5 n% ^课时31Matplotlib概述11:441 a" J" R2 m+ I/ o. o, Q2 B5 S
课时32子图与标注21:16
; n2 K: U! x1 Q课时33风格设置04:50+ ^: Q/ R2 t2 _6 K9 C1 Z
课时34条形图14:48* }' A% T8 d: l. L
课时35条形图细节15:146 j: K( [& f2 g, _
课时36条形图外观15:405 Y! L3 z7 P- `+ {
课时37盒图绘制09:09# u$ f7 ^% |8 T+ n% w, o
课时38盒图细节14:41
' |% ?8 Z; O- A% u/ ^/ D/ `课时39绘图细节设置13:487 r3 l( z9 S, Z: N# b
课时40绘图细节设置212:36
0 U0 U3 v6 h' Q! B i( ^课时41直方图与散点图18:05
# Y) M ?+ t* X- H: Y课时423D图绘制20:05. _8 U p/ {7 U `' W
课时43pie图15:00
) L# ~; ^8 D" g7 H M课时44子图布局14:39
4 a$ O( G' b2 f$ P" u- `" C课时45结合pandas与sklearn14:03
F& S2 @# m. }8 ]0 X; U+ F课时46本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)- E, ?- V0 ~+ p$ D
% h- R! ~ i1 b" q2 k! \2 J- W
章节5ython可视化库Seaborn
2 D8 C% L8 ^! k% ]" X课时47Seaborn简介02:44! J' I& c: e$ i
课时48整体布局风格设置07:472 t; ]* B! q S- J& T
课时49风格细节设置06:49
/ ^4 n. v/ Y" h# R( {课时50调色板10:39
: V- i4 l- f4 f. i. V课时51调色板颜色设置08:171 g; |3 j7 j7 P W: r
课时52单变量分析绘图09:379 ~( b" z! H3 x3 a4 w. F
课时53回归分析绘图08:53
7 a6 }& U+ f C* g0 g* L课时54多变量分析绘图10:36
6 B9 E+ t3 j$ W N" a6 v" I( H课时55分类属性绘图09:40
" p) T2 [% P+ ]* I) K课时56Facetgrid使用方法08:49
/ W' ^8 h& o) m' G课时57Facetgrid绘制多变量08:29' g6 R- C1 o" I) a0 w; g' s$ b! D
课时58本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
: b/ i9 w, X+ f8 d* v E课时59热度图绘制14:19/ z' T- l# J; c
8 G# v: x) @5 S* K
章节6:K近邻算法实战
" R) }! n* _; O( d; L6 v课时60K近邻算法概述15:47
8 g9 C( z; M/ [$ e$ l课时61模型的评估10:391 |3 {- f4 Z" ~7 h2 F1 G6 e% S& i
课时62数据预处理11:25
2 l8 Y7 c8 x/ y课时63本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
0 T$ c- {3 N9 e2 N i$ V) l课时64sklearn库与功能14:425 e5 q) q# ^9 e4 P! W0 u# t
课时65多变量KNN模型16:37
% J+ ^- @ D8 q* h9 c2 A
; w, ?( ?/ L9 E, D章节7:线性回归算法原理推导- i7 Z/ W, `; ?4 B, J4 P8 C
课时66回归问题概述07:11" v, R& y+ r+ l8 u2 f
课时67误差项定义09:411 q6 E1 w% O' J$ x& u; g
课时68独立同分布的意义07:329 {! h/ ~& O% n
课时69似然函数的作用10:50
7 R8 |5 m( h1 B g$ u课时70参数求解11:11& O1 E) ]; [& H/ b! V; u0 i
课时71所有算法PPT汇总下载: [5 Z( F5 ~7 U$ m9 C- [
; \5 ]2 U3 x2 D2 Z& O0 Q9 c f
章节8:梯度下降策略- V* z* Q% f: Y- c
课时72梯度下降通俗解释08:340 ]. U0 v9 V P
课时73参数更新方法08:17: k+ x$ j, d. n
课时74优化参数设置08:51
+ Q8 K* u# P: u1 u/ t
* d0 V2 x$ |7 R5 Q: A# K章节9:逻辑回归算法- D7 v9 N& C n+ v/ Q9 m# E
课时75逻辑回归算法原理08:23
! }6 I/ d& d6 l9 D# f; C课时76化简与求解09:09
3 b; a1 V4 C8 [! F; I* z6 v1 Z( e5 L* D3 l% L
章节10:案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略. b b+ B; i) ]
课时77本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)1 r% e9 s& s( q, P1 e5 q% k
课时78Python实现逻辑回归任务概述07:34
5 \ g6 X* F( V0 p7 M- u课时79完成梯度下降模块12:51
0 Z" G2 z0 {1 s" ^" X, P, \课时80停止策略与梯度下降案例10:55
* w- X: U8 Q* K5 O2 o6 L, O- c课时81实验对比效果10:252 G6 w! h8 F3 o$ E( P- q9 H- A
1 i2 z X0 `* C4 V+ i章节11:项目实战-交易数据异常检测
: W6 N: }- R' s- G& d: G课时82任务目标解读08:091 L$ K- H L, _
课时83项目挑战与解决方案制定12:36! a* g8 N& h! h! O N8 ~- ~5 G1 j
课时84数据标准化处理11:200 D, w' f+ ~ j/ ]% I$ P9 ]
课时85下采样数据集制作06:081 T' p7 Q" j9 @8 G/ b3 y. ^7 h' d
课时86交叉验证07:16' N" y& v1 ~& x* s) O; j
课时87数据集切分06:00
5 T7 w0 e# u7 }# i. N课时88模型评估方法与召回率10:30. x0 P8 R& }: ]" v0 U! n" @
课时89正则化惩罚项11:48
- E; D7 t& Z5 C# V& i6 s# e' [课时90训练逻辑回归模型11:20
0 N0 Y! {0 A1 Z5 h9 Z2 d课时91混淆矩阵评估分析10:22
7 J4 F" K/ `: ]1 _ Z! J课时92测试集遇到的问题05:20
( M3 j, t& [ s. m课时93阈值对结果的影响10:34
8 x4 |3 ~; Y' K' U7 g课时94SMOTE样本生成策略07:38
E2 A* \3 Z% I0 z. ~' ~7 o课时95过采样效果与项目总结08:00
9 { o3 p8 S 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)' S2 f: U. U; E i! o' L7 Z! n* k
$ r2 E: V/ X: S+ |; I: q5 B5 r
章节12:决策树算法
. Z/ p6 u/ B$ G/ a9 d) @课时97决策树算法概述08:29
0 j) y0 p/ @4 B9 [6 f/ b3 |6 M* n课时98熵的作用06:39
! g" z+ s7 U0 `0 q课时99信息增益原理08:41
+ C3 W' j6 O' c" N5 K9 f) l课时100决策树构造实例07:40
]5 n2 l$ {1 E/ N7 [, k$ s, u7 T课时101信息增益率与gini系数06:07
7 [; t3 |2 e6 ?: `课时102预剪枝方法08:02
; M$ p$ p2 G8 g课时103后剪枝方法06:548 ?* z$ G j# {/ X
课时104回归问题解决05:54* H' s( x' ]* L2 I$ d0 N
9 _1 Y0 r' `* {7 J% ]
章节13:案例实战：使用sklearn构造决策树模型
0 a: g f6 B9 J8 r课时105本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
1 d6 D2 W8 C* S' I课时106决策树复习08:557 ]6 [4 p4 |: O1 Y8 ^8 C
课时107决策树涉及参数11:09/ Y% O: I6 n, |! T( {6 x2 n& K! M Q3 F
课时108树可视化与sklearn库简介18:14
9 L, } b7 L( y' `课时109sklearn参数选择11:46
, G7 P) {: J3 `" ~
" ^8 ^" J+ w0 q5 S _+ h章节14:集成算法与随机森林
- y9 M+ `1 n% a课时110集成算法-随机森林12:03) U, e% p9 {* _+ P. B& Z; |3 l# q; Q
课时111特征重要性衡量13:51, u3 w; c9 b z
课时112提升模型11:15/ V1 X1 @( l# A' I- S) _
课时113堆叠模型07:09
# k q; A/ t& X
9 K$ M# h3 f O5 |1 |章节15:案例实战：集成算法建模实战
4 C$ t- ]* E# e课时114本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
- q% i1 Q1 ^& }, ]4 G# S3 ^课时115集成算法实例概述10:51
9 x0 V: A3 ~) r9 O7 ~: s5 D4 T+ L课时116ROC与AUC指标10:03" d5 h& z3 h, l" M0 Y) _4 V
课时117基础模型09:32: C% Y* D$ ~7 \+ {4 G. _
课时118集成实例18:533 K( b# N9 N; T" C% R3 E
课时119Stacking模型14:16 [- ` T3 h+ u
课时120效果改进11:092 X. `* x& u+ |, w
$ z, l' k7 Z0 {7 }
章节16:基于随机森林的气温预测
3 j4 J ]& Z& z) Z0 e课时121基于随机森林的气温预测任务概述09:05
( @/ T6 I8 l% `. k6 {课时122基本随机森林模型建立09:09( V1 x& R* [# i6 D7 n- Z1 d
课时123可视化展示与特征重要性12:58
; t* b- T U: v' p, ~$ a% L* R课时124加入新的数据与特征10:24
* _. F4 W, o2 f% N" K8 u+ W1 ^课时125数据与特征对结果的影响08:24
) I7 u1 Z2 ~% T( C课时126效率对比分析08:148 M+ |0 G' j' k" c+ ~
课时127网格与随机参数选择07:51
! C" v7 o5 z; n9 F课时128随机参数选择方法实践09:46
4 V, u2 U8 e2 q9 Q8 {' ~+ T+ K课时129调参优化细节10:12' N0 |. \% u9 s1 }9 S
课时130本章数据代码下载
d/ G* ^+ y! X: J( ~6 n7 R
) H/ v' A6 Z# u5 N, `# K6 D: x( G章节17:贝叶斯算法
2 v9 n) | H4 V: e$ ~课时131贝叶斯算法概述06:58
* U+ X; g1 i+ b课时132贝叶斯推导实例07:38
$ e$ ? O! C: s3 i& ?课时133贝叶斯拼写纠错实例11:463 P |5 E: B" n! z
课时134垃圾邮件过滤实例14:103 C4 h/ p* A$ Q6 q( X b: X4 N
课时135贝叶斯实现拼写检查器12:21
; x; y6 K* J; y5 J; u9 @( [' v& n1 D/ y6 G, b
章节18ython文本数据分析：新闻分类任务
) Q5 n( W3 s" y+ P' x9 T课时136本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料). v- O: u% C; c! R5 k
课时137文本分析与关键词提取12:11
! S( M" n2 r2 d+ A+ h# ~$ i9 ]/ L课时138相似度计算11:44# t# M% j/ C" T
课时139新闻数据与任务简介10:20( C. a: K" G$ D7 S
课时140TF-IDF关键词提取13:28
! T6 U6 E$ G9 m0 G课时141LDA建模09:10( @/ v9 ?5 o, N1 o
课时142基于贝叶斯算法进行新闻分类14:533 B# v' y d% p' Z8 K& Q
) J1 M6 f+ B3 `7 o) N4 J7 h) M' f
章节19:支持向量机
9 @/ S9 W; z/ [( y课时143支持向量机算法要解决的问06:00' Q1 Z' ~- K+ D* Q& ^2 n& x8 A
课时144距离的定义07:05
3 M1 c* x" F0 E* D课时145要优化的目标07:54, C, j' H8 P1 M- j5 j+ v
课时146目标函数10:12
2 e8 c" H8 n4 s. _( y9 H- V课时147拉格朗日乘子法08:57! Z5 d" \" n$ q1 r- _- [
课时148SVM求解10:14
7 c6 d, J! L& P* w7 k% s0 U/ T5 J课时149支持向量的作用07:53 @! x0 Z- d9 D8 T* p; l
课时150软间隔问题06:00
; I4 w! f/ f8 x4 B* {! b课时151核函数问题11:566 t$ a) I0 l8 \
- [- R$ }3 F4 p/ A! }$ [7 R
章节20:案例：SVM调参实例
& ?" T7 y- R6 i" P课时152本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
* ?& N7 W4 I$ N3 t课时153支持向量机所能带来的效果08:555 R3 @/ n5 O$ K
课时154决策边界可视化展示09:521 b2 G/ }+ I* M5 f K2 F
课时155软间隔的作用10:316 {; I$ m! a$ D% C
课时156非线性SVM06:52- y2 t6 {4 Y6 o4 |
课时157核函数的作用与效果16:15
3 u! s1 l! _& Q& O' R
* q; A3 O# Y3 j; A/ e章节21:聚类算法-Kmeans
0 G7 f$ B4 t: m% t. s( O课时158KMEANS算法概述11:34/ c ?: t9 r; ?* `. D
课时159KMEANS工作流程09:42
: @ ~8 \+ Y3 r9 J g# t+ v, q课时160KMEANS迭代可视化展示08:20
) L1 ^" X3 \! D% I8 W课时161使用Kmeans进行图像压缩07:586 K! b* M+ r% D8 q% h
$ m ]; l# C1 h( I4 R3 C章节22:聚类算法-DBSCAN
1 p1 ?1 {1 r2 w- Q" R" O课时162DBSCAN聚类算法11:044 H( ^# L2 ~+ v% g* z+ U7 g6 e
课时163DBSCAN工作流程15:03
( ?/ F) S; L, x0 F- O/ h! m课时164DBSCAN可视化展示08:52
) P3 O) K% ^+ W' {8 |
: q z: A( |8 U) h章节23:案例实战：聚类实践分析
9 x# j: k8 H0 w) G, 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)( r' N S }5 o8 p- I% C
课时166Kmenas算法常用操作09:21
]* ~8 X7 l$ }7 c7 s课时167聚类结果展示04:455 W; ]: T9 f0 A6 \6 i$ w" B4 x
课时168建模流程解读10:45/ I! H8 M6 J5 j4 m4 q; W8 J
课时169不稳定结果04:14
, Z0 `5 F( _# U0 K, z课时170评估指标-Inertia07:24/ K+ r, l5 Q* L E1 ~
课时171如何找到合适的K值06:55* j+ [' g e t7 E; E% w
课时172轮廓系数的作用09:15& g7 n6 C0 y7 K2 U4 c4 w
课时173Kmenas算法存在的问题07:190 e8 M$ p3 u, [9 u
课时174应用实例-图像分割13:45
" N1 X( s' L$ C课时175半监督学习12:23
3 ?5 W$ y; \+ v* ?$ ~课时176DBSCAN算法08:10
' L9 C( g3 U) I6 o3 G' E8 h6 m9 f) |* |5 L
章节24:降维算法-PCA主成分分析4 d; }; q, j2 _
课时177PCA降维概述08:39# d+ [( l* f+ s: R
课时178PCA要优化的目标12:22- J; B9 A0 S2 b6 V8 m8 [# s, n
课时179PCA求解10:18
8 `5 Y2 I @. }5 f6 A课时180PCA实例08:34
& M" v) W6 N9 W# w5 z' g1 l! T% S# q$ l' H3 C% }) ^; ^
章节25:神经网络
3 L3 b: v% E; y5 S0 T. D) T课时181初识神经网络11:28. {" `- `/ I5 j1 E
课时182计算机视觉所面临的挑战09:40
1 U9 h/ h9 k9 h- i- r% V5 N4 ~课时183K近邻尝试图像分类10:01
8 {6 T2 s. L/ f& A课时184超参数的作用10:31 `& }* T {3 i: a: L+ q6 q
课时185线性分类原理09:35
A ~ T7 r: A课时186神经网络-损失函数09:18
; w' {" ^9 v' Q; i课时187神经网络-正则化惩罚项07:19" w( ?# X% P( P" z
课时188神经网络-softmax分类器13:39
5 ]0 P% ?+ ]6 {: J/ E+ q c/ n课时189神经网络-最优化形象解读06:47! ]# _9 k) n. e) i: M( W/ s
课时190神经网络-梯度下降细节问题11:49
( V( T2 y( x1 d/ Z- d9 x! L8 a$ @0 E课时191神经网络-反向传播15:174 r% l- O- a& d* d( _
课时192神经网络架构10:113 K$ a; X, b0 R0 s
课时193神经网络实例演示10:39/ @7 G& {- o( K
课时194神经网络过拟合解决方案15:54( a5 ^/ x% B0 E8 x( i, |
课时195感受神经网络的强大11:30
4 P3 G0 `0 O: r, T" c) g: M5 b. C
章节26:Xgboost集成算法
3 }( n2 p& y: t9 [课时196集成算法思想05:355 P- t ?2 i$ j- x' k# R
课时197xgboost基本原理11:076 k2 _! A W! r8 m7 {, G
课时198xgboost目标函数推导12:18
S( S/ U4 E) V, j5 ^. @: J课时199Xgboost安装06:26
: i% t& A5 `' ` N4 W& l' ]3 q课时200保险赔偿任务概述13:06
9 X3 }7 r/ S7 g" G. V7 n- c课时201Xgboost参数定义09:54
# R4 N& ^" ^; f* R5 N" b8 A课时202基础模型定义08:16
! o/ h* ^& W) O3 {6 P" P# K课时203树结构对结果的影响12:379 z. J! j$ v$ G. A& \' s
课时204学习率与采样对结果的影响13:01
: e" E( Y$ o, G5 x8 V4 S课时205本章数据代码下载
' g- ~" w) g, Y: n3 g. N
1 ]. }9 V# l) P& @9 |( v( v章节27:自然语言处理词向量模型-Word2Vec
8 U/ V6 Z" d; z# F3 q) w课时206自然语言处理与深度学习11:58
- Y& l$ i9 q, E课时207语言模型06:168 q5 z3 F4 O# R& S3 e+ N5 i( ^5 o" K' b6 @0 d
课时208-N-gram模型08:32
4 B; @1 O S6 U! Z! X: w课时209词向量09:28
; U, I9 E4 m3 s: [4 q课时210神经网络模型10:033 w4 b; j0 x7 n
课时211Hierarchical Softmax10:01: l+ I' ~% |" I: B* A: f9 i
课时212CBOW模型实例11:21" M5 a7 M9 V) @ K( W# M
课时213CBOW求解目标05:39% |! p8 s/ t0 t
课时214梯度上升求解10:116 Z0 s6 w# J, t/ a
课时215负采样模型07:15
( @/ u3 m% }0 v9 c7 M
. V1 a2 H! [- t, o6 D* r$ M. a2 o章节28:使用Gensim库构造中文维基百度数据词向量模型
( x5 H P3 e; F; {! C+ b课时216本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)7 h4 \2 ]" J8 ]: B0 ^( y2 n
课时217使用Gensim库构造词向量06:22
. ]8 c0 f$ x, H2 o7 M7 b课时218维基百科中文数据处理10:27
, h7 T0 E, p _+ \3 S. q6 k课时219Gensim构造word2vec模型08:52, M1 ^% _6 ^6 _5 q5 h( _
课时220测试模型相似度结果07:42
" E5 H) z+ E! m
3 v# Y, r+ ?# k章节29:模型评估方法5 ^$ h, r$ ~6 }4 ?& H1 c, O" j
课时221Sklearn工具包简介04:566 K& u, q3 _: t2 J" ]
课时222数据集切分07:15
% D) e# A# \, j% p7 \9 `& ] H课时223交叉验证的作用11:03$ t9 x3 G" j7 O5 A( b: G
课时224交叉验证实验分析14:51
& T6 U9 O- |9 K) b课时225混淆矩阵07:52( ?; b, d: |; H8 w3 u/ o
课时226评估指标对比分析12:133 p! a8 w$ t$ y& H. V( v$ \ i3 J0 P
课时227阈值对结果的影响08:26
9 G+ Q2 P% y1 j课时228ROC曲线08:58
; J' p4 P3 g4 o, d( G8 _课时229本章数据代码下载
# W: L; E, o( U) K" e+ Y# j8 p$ P% @; u2 N! @
章节30ython库分析科比生涯数据
, \+ n+ h9 r: t9 K课时230本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)/ c0 L) `; ?" ~2 j% n* ]& N" l
课时231Kobe Bryan生涯数据读取与简介07:45
; T* {, U8 m& X9 S+ Q# Q, h课时232特征数据可视化展示11:41
; ^ N1 b w# d1 p# D课时233数据预处理12:32
3 D' f c7 k5 a' g课时234使用Scikit-learn建立模型10:12
$ Y3 I8 J( k$ A* g' R1 o; T1 x z1 E
5 C/ ]7 E+ Z0 y" S+ h4 \/ _章节31ython时间序列分析7 K! @, N# L$ {8 O! {, l% p
课时235本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)1 m' B9 u: i1 R8 N: k( o
课时236章节简介01:033 `" o$ k* i4 G9 N5 s7 X
课时237Pandas生成时间序列11:28
" R4 d8 s/ t" X# A# g; o课时238Pandas数据重采样09:223 G. h8 H. K- @: E$ R
课时239Pandas滑动窗口07:478 U: }3 f) a* O; E; b& }8 I
课时240数据平稳性与差分法11:104 X/ _, N) G8 {1 W; C- T; x, k
课时241ARIMA模型10:34
1 a/ V& ^) s. r7 u7 m课时242相关函数评估方法10:461 t( O5 D( u- c3 r3 q
课时243建立ARIMA模型07:482 C- N0 V9 d9 Y& J' p: g8 U
课时244参数选择12:40
+ e; o& i. n, O- `- s7 ^- Z4 B课时245股票预测案例09:57
/ \/ B/ {$ p: _& {课时246使用tsfresh库进行分类任务12:04) ^$ Z `; A! }& p6 Z& J, N- v
课时247维基百科词条EDA14:30, z; ]3 J0 V, y* m& c) \
l7 ~& v) A) ]0 y
章节32:机器学习项目实战-贷款申请最大化利润
' n$ h7 O$ P6 }( J/ u' U6 e课时248本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
/ K2 I% j/ W# }* }) N' V1 L' j课时249数据清洗过滤无用特征12:08- T1 S9 G! U! a- O. m
课时250数据预处理10:12
m1 x- k4 D$ Q课时251获得最大利润的条件与做法13:264 u N( S4 Q& Y5 G9 `5 z( {' X8 ]$ E( h
课时252预测结果并解决样本不均衡问题12:47! e9 z. D0 { N/ z+ D
) X0 ]9 D% \% v6 q7 c5 Q4 O' r
章节33:机器学习项目实战-用户流失预警6 B6 x0 d9 L+ I
课时253本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
9 {; W0 _0 Y# x0 T课时254数据背景介绍06:35
* c& E1 R% r9 F% _6 O课时255数据预处理10:05% b- H6 x9 M& d& `* ~. d0 E
课时256尝试多种分类器效果08:32
. l: w- h. M0 H$ m! X课时257结果衡量指标的意义19:505 y& K/ D$ L2 ^) C7 \# @
课时258应用阈值得出结果06:26% O# ~3 C V; @* s0 }' a
! Z( Z) M0 {+ p% j
章节34:探索性数据分析-足球赛事数据集
6 A7 p' m) ~0 |课时259本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料); R) w* `/ g) Z& H9 c4 a
课时260内容简介02:13+ `' k- h$ a3 ] p" N+ [
课时261数据背景介绍10:30( _ A0 o7 w2 Z; f
课时262数据读取与预处理13:09
/ b( R6 |" F0 _/ p8 E c课时263数据切分模块14:420 |- ^# S* ]6 d! p/ `: `9 y% j
课时264缺失值可视化分析13:27& {1 i. ~+ f5 E( s# s$ `
课时265特征可视化展示12:23- V m, W' C4 P5 b4 u8 N9 {+ j( L! F" z
课时266多特征之间关系分析11:21
% O' R( I0 N# m1 O课时267报表可视化分析10:38
) G6 S: O, p9 @! }( m- c/ D% A课时268红牌和肤色的关系17:16
; @7 X8 C4 ~4 u8 b& N* ]0 i7 Z/ ~9 g: `* {* H0 u. ~# @
章节35:探索性数据分析-农粮组织数据集
: ^, s8 C" f4 U8 }# c课时269数据背景简介11:05$ L. ~ K# Y) ~
课时270数据切片分析17:26- ?: e9 H: H3 P# `
课时271单变量分析15:210 Z* r3 t" W# [0 F2 j& E3 q9 \3 i
课时272峰度与偏度11:37' z2 I7 {& Y# V0 g- o' e' x! J1 ?' r
课时273数据对数变换09:43
! U: @& x9 c. i1 q1 f课时274数据分析维度06:55/ S1 Y% U0 M% Q: z' G$ b+ {( o' H$ F# \
课时275变量关系可视化展示12:22
$ f& y, Y9 Q, t: [3 b2 K
3 L$ r, j% y* d+ A" v* x, F! @章节36:机器学习项目实战-HTTP日志聚类分析
! n! N- U" T$ y: x6 F课时276建立特征工程17:25; u+ o9 q' i, c L2 ?$ P& h! Y
课时277特征数据预处理10:34! ?3 c1 `! _# s
课时278应用聚类算法得出异常IP点17:59; x, M2 R1 t' G: Z0 Y# t
6 M! G* j( `1 }〖下载地址〗:6 m' o% l$ A) y/ |5 K
9 m- Z, \$ l$ q! D- Z7 L" O( T# \
6 O& y& \$ j4 J: K9 m z) M
|
|
[复制链接]
