A1 L0 h% I$ j+ N7 H9 a/ f
3 D+ c) V, a& M9 `
〖课程介绍〗
' v3 j N0 \# F! Y3 |; {! [5 g适用人群:$ X, J. f7 ?. q2 Y: V: Y
数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。
* E) J1 i" ~8 |4 [: p
z& u; J( J; b1 U9 G, y3 S3 E+ _课程概述：
9 x$ k6 M( S: t0 a8 E+ C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。3 i/ g3 ^) d7 s) _9 H0 J$ I
) Y: G6 e- G1 a9 S" n5 T( u 课程特色：- X4 ~. i' b1 {1 P) A0 f+ H% d
1.通俗易懂，快速入门" g3 z1 R0 {! K5 g0 b
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。# K; X9 ?' s9 {4 w3 ~' G9 B) o
2. Python主导，实用高效6 |' k2 q3 D; {3 K
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。
9 O5 \$ X0 p/ Y3.案例为师，实战护航3 T! d; L( a3 s: h; k, f) U
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。
/ o6 I" A, p; G# |& I* a4. 持续更新，一劳永逸! Z+ W0 L- D/ a
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。" M5 }3 d# B9 n$ \# X" v" T% A
9 O! u9 h( P+ Q2 W4 S
〖课程目录〗- i+ U6 T2 |* n& u( s: S$ X$ y
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) j8 |( r" H) ]" e# I& u7 u) r
课时2AI时代首选Python09:203 d' \/ ]9 v g7 o
课时3Python我该怎么学04:21
0 Y \. L6 ~% X9 F7 m. t* V5 D9 z课时4人工智能的核心-机器学习10:35' i; @( a. V& ]2 u
课时5机器学习怎么学？08:377 Q( ?" |4 h5 {& n
课时6算法推导与案例08:196 [0 g3 s1 ]/ Y- H
. }" i K$ M5 @) K# B9 p+ V V章节2 ython科学计算库-Numpy（课程代码在目录）+ L L0 G+ s- O. y& |) o
课时7课程环境配置05:38
8 V/ L8 X( \ y3 N课时8Numpy工具包概述09:59* A5 k8 y6 z6 G# K
课时9数组结构08:35
- f* z/ ^7 V; ` N4 O9 w7 z课时10属性与赋值操作10:30
) s8 m3 A1 l9 B2 S0 k课时11数据索引方法11:00 ]7 _) n- p q
课时12数值计算方法08:156 [7 o, u! z( H8 m
课时13排序操作04:518 N2 x, l% x( n. U7 j
课时14数组形状06:363 c! \1 j0 H' S1 I1 t5 l w" E
课时15数组生成常用函数08:25
. Q# y1 z0 q8 u6 [( N; o课时16随机模块05:33
/ n) w$ b5 r3 |6 H8 T% v课时17读写模块05:56( y# b2 ]6 c4 @- L) ~
课时18本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料): A' y8 V# J( ^1 ~
' Y; n& G9 Y: Y章节3:python数据分析处理库-Pandas
1 S! Q0 \& U# V# i: _9 R9 S( Q) N课时19Pandas工具包使用简介08:32
5 G% a! i0 L3 U课时20数据信息读取与展示12:050 G: F6 j9 H" z9 w8 t
课时21索引方法04:34
! y8 H2 M' j2 {# F3 b课时22groupby函数使用方法05:22, c+ F; h2 b# c. d4 Q. L
课时23数值运算11:15
- o% M% r- Y8 Y8 D, ~课时24merge合并操作07:14
2 z! h, |3 w8 F) P# A! s$ ]课时25pivot数据透视表10:02
: m7 N2 a7 u# M5 k课时26时间操作10:180 y$ h+ E! e$ E/ z
课时27apply自定义函数08:58 P% o7 A9 W$ I9 j! l' o
课时28常用操作06:43
9 | j' d* l' {# V k3 F- C课时29字符串操作07:32" L+ E3 f) z5 l; n( H' G: n8 A
课时30本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料): v0 V, R0 T! z
8 J; x( Z# _# q* J9 d5 D
章节4ython数据可视化库-Matplotlib
1 p! y8 b6 R6 p' p# x6 P; T课时31Matplotlib概述11:44
8 B3 d0 X% q/ @& q, z8 i课时32子图与标注21:16. S2 _, s0 L( T- C
课时33风格设置04:501 R, ]9 H* \. q! m# O0 O
课时34条形图14:48* N" @0 Q1 @8 z; @; r
课时35条形图细节15:14
# e# X5 z1 ? I8 D2 ~+ {, L课时36条形图外观15:40" s0 V6 I1 S: J. z: H
课时37盒图绘制09:09
3 O4 w) l# U% f. q9 A# K3 {+ B课时38盒图细节14:41
+ }# m: r& c! A+ P" b' B9 h0 {课时39绘图细节设置13:481 K; O+ q1 i! x0 p
课时40绘图细节设置212:36
, g, F- K% ?- k& \* o( p课时41直方图与散点图18:05 l: Y) c1 r+ B* V
课时423D图绘制20:05
0 V" m+ J4 X; r% u0 W课时43pie图15:005 B) z Q+ C U' X
课时44子图布局14:399 @, g: E M) |- i3 o, j
课时45结合pandas与sklearn14:03$ u( i# s/ X2 c5 N1 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)
3 W# Z0 f7 k: ?+ C9 ]. w6 v- i; m4 _7 G. q) B- k" }9 N
章节5ython可视化库Seaborn
/ O. \' L, M+ Q6 B/ ?3 Q课时47Seaborn简介02:44! z* N* e# S+ X( v6 r
课时48整体布局风格设置07:47
, s4 t* ]2 ]$ X课时49风格细节设置06:499 `4 P w4 x0 q9 ~
课时50调色板10:395 G" P5 Y/ y# r1 B7 c
课时51调色板颜色设置08:17% ^+ o8 U `+ {. g& @$ z+ N& C
课时52单变量分析绘图09:37+ ?) S, C i F/ i. y4 B! W4 [2 E
课时53回归分析绘图08:53! R2 b4 z4 ?7 @
课时54多变量分析绘图10:36% i9 y6 I9 ~ \$ ?" k& X+ u* i
课时55分类属性绘图09:40* F& ?0 K/ t4 A; w% R1 F
课时56Facetgrid使用方法08:49
6 p! s8 j+ l1 f" V( x课时57Facetgrid绘制多变量08:29" f% p* {, i. h: f/ F
课时58本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)- D: c" ?1 b/ V) E: Z9 R
课时59热度图绘制14:190 H. _2 \; p" v& d
* ~1 q# a( r6 v1 a, N1 w! n3 s* N章节6:K近邻算法实战
/ y' @( J0 W9 S3 X% `5 X- U+ F( [课时60K近邻算法概述15:47
+ B) ~1 [$ Y: a% v. y* N) b+ i课时61模型的评估10:393 l: C& s3 k! b5 q* g
课时62数据预处理11:257 ]4 \$ n) k5 D ~, y6 e) c
课时63本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料) g- T+ W- a( p @
课时64sklearn库与功能14:42
6 h9 Q* v ^! a+ r/ p3 V/ @课时65多变量KNN模型16:37; h! Y+ c4 c y, }* O6 `# M
, ]5 H& m! e" F, q6 W3 R8 s# g章节7:线性回归算法原理推导
! a" P( C' ]( V/ _课时66回归问题概述07:117 _( Q: {5 j3 \7 b1 |% G
课时67误差项定义09:41+ r4 t/ h- j# L: e: j
课时68独立同分布的意义07:320 k2 v5 ^3 A% j" }, |
课时69似然函数的作用10:50
$ z; b4 n1 P9 D7 a+ [课时70参数求解11:11$ |4 H/ Y4 T" {: E4 e1 c( z- A
课时71所有算法PPT汇总下载
& v) R% u1 `4 N0 |9 f2 B" B3 B. f, o8 f: N) r( T: F* ^4 r3 y! Q
章节8:梯度下降策略 n# _7 @! J4 F9 e& u
课时72梯度下降通俗解释08:34& d9 S( U5 R+ ~
课时73参数更新方法08:17 c+ r3 ~6 o" z+ L* w- b
课时74优化参数设置08:51
, {, @0 P2 U& v' j6 M
1 d& s: U" p5 b! Q3 W章节9:逻辑回归算法
( a4 a9 T% J, K& E# Z/ J7 X课时75逻辑回归算法原理08:23/ M9 W6 X( g' n, k+ r
课时76化简与求解09:091 I/ V" U0 o& \# z9 M
1 [. W7 o5 X% G( c& M. r& {: P章节10:案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略
/ B# S- N9 {) Y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 d& X4 \3 l$ u# E课时78Python实现逻辑回归任务概述07:340 Y7 K2 h% \ V$ |3 X
课时79完成梯度下降模块12:51
$ a, u0 ~7 s0 B- k) n+ B) C课时80停止策略与梯度下降案例10:559 o# w: S! h' F( @3 `, r
课时81实验对比效果10:258 B2 w( g! \" j d; L, x& J
$ W- c, q1 ]( x( ]& F% w" `6 f6 ?
章节11:项目实战-交易数据异常检测" F5 @8 ^# z3 O( I7 k) q% p
课时82任务目标解读08:09/ ~7 B6 p! T( m- m' m( e4 ?% M* j
课时83项目挑战与解决方案制定12:36
' m6 B6 q9 D# H5 L4 x) D2 {课时84数据标准化处理11:20$ T. z" L- p% K' A
课时85下采样数据集制作06:08) j- j' ?, s! d
课时86交叉验证07:16
6 l0 ~, e& P/ ~! i课时87数据集切分06:00
, [3 H+ T( p- F5 |. W Q! ^ q2 K8 A课时88模型评估方法与召回率10:30
9 |" L0 q) H* f# j6 S) q课时89正则化惩罚项11:484 k- J8 B+ N; X
课时90训练逻辑回归模型11:20+ M. |5 K4 @. l5 o' J$ S5 b4 M
课时91混淆矩阵评估分析10:22; B: N* p. Z1 B$ b
课时92测试集遇到的问题05:20
- g9 S8 }; n1 k) F课时93阈值对结果的影响10:34$ [! Y4 j( V S) Z
课时94SMOTE样本生成策略07:38
9 s* p$ j6 J/ f" b& E% g) E课时95过采样效果与项目总结08:00
; D. U$ a( n+ s1 n) A" L& ~+ L8 ?$ V7 Y课时96本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)1 q5 k9 ~+ n6 [* Z' X
+ l1 g9 C8 T" z
章节12:决策树算法
( _' J8 T- v' u$ A课时97决策树算法概述08:29
9 K0 H/ W+ e, h }" W3 B课时98熵的作用06:39
" W9 @' ^% N, J课时99信息增益原理08:41
/ T$ |2 m! e4 k$ u/ V$ F7 y: }课时100决策树构造实例07:40
5 v" y: S! k" p0 D课时101信息增益率与gini系数06:07; u# F/ ^+ ^8 x9 A$ X l# \0 C5 O
课时102预剪枝方法08:02
9 T O6 {/ _7 K B/ j* x# D: d课时103后剪枝方法06:54" {8 j4 M! [7 [1 n
课时104回归问题解决05:54# {: Q' c& D% r
9 w( F- k+ M" U( i章节13:案例实战：使用sklearn构造决策树模型( W3 v% m F0 L; i% F7 q
课时105本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
6 k6 @/ Y0 L0 k0 v+ M, ]0 Q/ k课时106决策树复习08:55
- P) {2 l) d& h课时107决策树涉及参数11:097 o" h6 @! [* \3 i( k
课时108树可视化与sklearn库简介18:14; I/ W5 n; `) ]* j
课时109sklearn参数选择11:46
6 X" ]9 V' t/ |# T& D6 M8 J
3 [3 a7 R; R9 B g章节14:集成算法与随机森林2 w( [: E) J3 Z3 d4 m8 p
课时110集成算法-随机森林12:031 ^5 h7 v, X$ R# \. A) j: G- B3 _ I
课时111特征重要性衡量13:51- x; \$ U' L& A, k* b$ G5 Q5 t
课时112提升模型11:15
; f' K- b* ?* i, H$ e' s7 y% X课时113堆叠模型07:09
" V$ u' m8 c# k+ E. |7 i
9 S ~+ |: t! X0 m+ @# x! q章节15:案例实战：集成算法建模实战
% l" f! i8 V+ t2 l" ~" k课时114本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)/ z: ]5 @4 d% `- W
课时115集成算法实例概述10:51
6 D8 M7 X7 U* x) T2 q课时116ROC与AUC指标10:03
& ^+ b* ?) Z3 m& Q" D课时117基础模型09:326 b/ a" @# C$ ]2 ^
课时118集成实例18:539 E2 C: B+ x$ l7 M+ }, S$ \
课时119Stacking模型14:16
- l D W' b# S" z9 l' R课时120效果改进11:09: o! J, n/ R/ l( q
\4 O$ p# U/ U: v" c% c: j2 X章节16:基于随机森林的气温预测
# ]9 ?+ C; e6 Q课时121基于随机森林的气温预测任务概述09:05
( f3 d; o, \* o+ T% ]7 R5 [1 q课时122基本随机森林模型建立09:09: ~% r" y3 D0 c! t3 k) |) ]' ^
课时123可视化展示与特征重要性12:58
0 G$ c, d$ H8 J6 D5 k8 f课时124加入新的数据与特征10:24
5 N _. O' V4 Z8 f1 c7 F* X& J课时125数据与特征对结果的影响08:24% Q E' f. Z8 z: P* t5 ]! w% p
课时126效率对比分析08:14
; i4 z" m' a0 ]; {+ D2 u5 z& I课时127网格与随机参数选择07:51$ q/ | w. Y X/ u7 V
课时128随机参数选择方法实践09:46: `; Z0 l& t8 ]/ w: D+ [
课时129调参优化细节10:12
/ C8 a6 H) P1 x8 N) [% f* P( E/ n课时130本章数据代码下载 H+ w% b' Y+ m2 ~
& c6 y: J0 X7 L3 K8 |
章节17:贝叶斯算法
# y$ Q$ D6 w" g2 @课时131贝叶斯算法概述06:58; g1 s+ l5 I. @5 ^7 U+ Z6 o. ^
课时132贝叶斯推导实例07:38: F1 ~3 z' `4 F6 h3 t
课时133贝叶斯拼写纠错实例11:46
0 \# r T7 a7 F" L: D' {课时134垃圾邮件过滤实例14:10
! F+ t z2 h! f8 B T( ~8 s课时135贝叶斯实现拼写检查器12:21 z- K4 H5 u3 E9 b
5 Q8 w0 a) P/ m
章节18ython文本数据分析：新闻分类任务
# G/ M+ |- f5 x6 R" m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. t$ D' Q B课时137文本分析与关键词提取12:11" A+ V* q7 l' F/ l
课时138相似度计算11:44' [( U+ m2 F/ R$ X5 x1 U
课时139新闻数据与任务简介10:20
4 P6 ], y# ^" k( k- m课时140TF-IDF关键词提取13:28# |& w! F& l- _, {9 S
课时141LDA建模09:10
0 g7 q+ b2 X5 n: R& e) N# n$ u9 O课时142基于贝叶斯算法进行新闻分类14:53; i. l. D l; |
2 j! G* n4 ]1 T! P" l: L4 i2 q8 W5 W
章节19:支持向量机
2 ?! N8 E$ u. |. F课时143支持向量机算法要解决的问06:001 j2 P# _! h1 t* c( ?6 o
课时144距离的定义07:05
6 G+ i) H3 }6 b/ N- _" |! O" W课时145要优化的目标07:54
6 H+ I$ i! F# v+ {6 _) Z5 r P8 x课时146目标函数10:12
9 [, w+ d) o6 H5 p3 C# U' F$ t* p课时147拉格朗日乘子法08:571 a1 w: Y) }5 P6 r* W7 H
课时148SVM求解10:14# @0 _$ E% I, T) r$ x6 q
课时149支持向量的作用07:53
. v6 o/ t; ]( @9 e' c9 ?( D课时150软间隔问题06:00
- \* _% t( i6 W h课时151核函数问题11:561 _& Z9 Q, t) Z9 b" V U
8 F2 Y7 [# Z# u% h: J
章节20:案例：SVM调参实例
0 r' ~2 }5 R; `& X9 L课时152本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
4 u- O+ _7 I3 p课时153支持向量机所能带来的效果08:55
* f( r2 X/ F$ p O$ B$ _课时154决策边界可视化展示09:52
+ X! ?: Q: S+ O0 _* \0 x i- v课时155软间隔的作用10:315 A: r; d% g7 A- {! j* z5 \$ [! _
课时156非线性SVM06:52/ @; y5 U. c( i9 a3 u
课时157核函数的作用与效果16:15* ?2 A0 \* n, W F* c& k
/ o* U0 d! n% b5 x2 I9 M b$ k+ \
章节21:聚类算法-Kmeans6 G" O1 g1 o7 d& k/ c
课时158KMEANS算法概述11:34
" s* U; ? v4 T9 ]课时159KMEANS工作流程09:42 |* \ M! ^% m% @$ Z3 s$ |* U
课时160KMEANS迭代可视化展示08:20
! a- Z& H+ w5 W% b r课时161使用Kmeans进行图像压缩07:58
9 _9 `! C' h# m- |/ h4 N4 j# e: M' _; P1 ^/ g
章节22:聚类算法-DBSCAN
( S$ ^6 Y9 w I( q5 _, D1 H) O: i) P课时162DBSCAN聚类算法11:04
0 M: z5 \$ G7 i. K2 S课时163DBSCAN工作流程15:039 ^0 W, B& p9 L) |3 J" a1 W
课时164DBSCAN可视化展示08:522 w. a; Q/ b( \: O, K$ D# t* F
1 v( k) {# F/ K/ B5 h3 C0 T: G
章节23:案例实战：聚类实践分析
, x) j* L9 }/ [6 G6 r4 ]* U/ q6 h8 @$ ]课时165本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)% w+ |6 [+ `7 y
课时166Kmenas算法常用操作09:21! l6 v, m' Y0 Y4 U" Z
课时167聚类结果展示04:452 W: U- r. K' ]
课时168建模流程解读10:45$ \# M/ j+ Z# s5 ~
课时169不稳定结果04:146 X3 w6 C2 `9 y9 s! k! P+ x8 [& y1 s
课时170评估指标-Inertia07:24
7 B6 E G; i, ?课时171如何找到合适的K值06:55
. ?9 N/ x5 a1 J$ Q1 i3 l课时172轮廓系数的作用09:15# E4 Z1 k: a+ _& N7 d( k& A% C# ^
课时173Kmenas算法存在的问题07:19
/ [/ ]" r+ P! P' `8 c! F- K! n课时174应用实例-图像分割13:453 @4 C9 A+ ]# d0 I1 N8 G* S) d
课时175半监督学习12:236 D% @$ b& P3 G" {% V
课时176DBSCAN算法08:10
) @, N8 X6 ?0 M) F; J2 K" p" v6 y! `$ Q, X( k# F
章节24:降维算法-PCA主成分分析% H1 U( g8 ^- a
课时177PCA降维概述08:39
' I6 W5 \* m$ _% w: W" B. b5 Z课时178PCA要优化的目标12:22
$ y0 }4 z4 J5 ^* p6 c课时179PCA求解10:18
) Q; O) a9 X+ P, @! C课时180PCA实例08:344 l# k, V. f6 N/ Y; [, m+ V
* Z6 }' `* C9 f6 F4 r章节25:神经网络- y0 @! l( L* O" S& S A1 y. A
课时181初识神经网络11:28
0 @" q* U# r1 w2 \. L g2 C0 Q课时182计算机视觉所面临的挑战09:40$ \5 P" s4 P& K
课时183K近邻尝试图像分类10:01
$ i( E# a' y4 Y$ M7 |6 c5 l+ }4 E课时184超参数的作用10:31
" R4 R, [6 M S) r课时185线性分类原理09:35
/ N/ b/ z0 k; M- G7 o* j课时186神经网络-损失函数09:18$ a1 H5 U0 W( G! L ^
课时187神经网络-正则化惩罚项07:19
\9 B0 u$ W( D& c4 G3 h课时188神经网络-softmax分类器13:39
) ]( ?8 \3 |$ K7 \/ }课时189神经网络-最优化形象解读06:47$ L8 m& b5 O% i( B
课时190神经网络-梯度下降细节问题11:49$ a4 F; D% }% r. j l$ |% l' K
课时191神经网络-反向传播15:17
' w6 K8 N2 K6 y* f7 P* |课时192神经网络架构10:11- N4 [* \7 \ U
课时193神经网络实例演示10:39
3 c# m1 z; x( A3 m0 i) P8 ~课时194神经网络过拟合解决方案15:547 H4 F% P! f/ {/ L: a& A
课时195感受神经网络的强大11:30
) N( M2 @+ `# M5 b9 k9 e- R( `
% W* ]! H: h0 ]章节26:Xgboost集成算法
& Q4 E$ R/ |6 a( I课时196集成算法思想05:35
6 Q$ {1 u9 A( h课时197xgboost基本原理11:07
7 }4 w% o* { f课时198xgboost目标函数推导12:18
/ i+ e+ J+ Y# W' C/ U6 V课时199Xgboost安装06:26% h# p( V0 c7 p0 T$ w8 r# s
课时200保险赔偿任务概述13:06
1 e" ^& d2 W3 O- l- v9 w课时201Xgboost参数定义09:54
?2 A4 c7 G/ A6 Y课时202基础模型定义08:16
3 N5 R3 B, x( T/ u( z$ ^课时203树结构对结果的影响12:37* K# Y# }- P: I, y
课时204学习率与采样对结果的影响13:01/ j& S; H; O" ~ n
课时205本章数据代码下载0 J N+ \; T$ D! B( R9 C( {. u& z6 Z
- h i0 z3 w0 Z# G A# P章节27:自然语言处理词向量模型-Word2Vec
4 J6 d) y* t6 d$ J课时206自然语言处理与深度学习11:58
: j" N& u. J7 s# O( C+ l课时207语言模型06:162 F2 t2 t8 O) S8 L* x1 v* A3 _
课时208-N-gram模型08:32
* d# e a5 g) I( ~/ `课时209词向量09:28$ W, F* ~2 q% }' R- F3 a) l9 R. d. H
课时210神经网络模型10:03( K. V9 o+ J/ z' n4 @: F: [+ L
课时211Hierarchical Softmax10:01/ c; |' l* I! J. [1 @4 `
课时212CBOW模型实例11:218 f# H0 `6 N( N. g1 }+ ], s9 U/ D1 ]
课时213CBOW求解目标05:39
1 E6 x$ |* o" g课时214梯度上升求解10:110 t' S7 R" j3 G) y J
课时215负采样模型07:15' W" m& a" I; p
5 B0 S& s' x: Z0 C( s
章节28:使用Gensim库构造中文维基百度数据词向量模型+ u- [' ~/ S9 k) O, y! R/ _
课时216本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
6 Q8 g) ]0 _8 R4 C# B E课时217使用Gensim库构造词向量06:22
1 A2 o1 E! t( y! v( e课时218维基百科中文数据处理10:27* _; d# ?. T, z% |+ }5 q/ }
课时219Gensim构造word2vec模型08:522 Q x- d5 d/ e7 E I d. I4 l
课时220测试模型相似度结果07:42& s: R" c O" ^/ R
, Y/ j" y/ O1 f9 [2 E: x: y章节29:模型评估方法
4 g0 w y, L! R. G3 [! I! ]; x课时221Sklearn工具包简介04:56
4 y- b$ J6 D6 i G课时222数据集切分07:15, [1 ?4 \9 P( C) V5 D
课时223交叉验证的作用11:032 u! m" `% e; R# P; }* K
课时224交叉验证实验分析14:51
g3 s# ^: W6 \) }. L- G课时225混淆矩阵07:52. ^" A% m7 ~) \! [
课时226评估指标对比分析12:13
1 J8 K0 l7 H/ U1 T$ |9 d- J: ~课时227阈值对结果的影响08:26; O7 n; ?1 _4 i/ H2 [
课时228ROC曲线08:58
2 u" S4 Z1 l+ ~ E) V课时229本章数据代码下载* Y% g& x0 o5 m# i6 c
! R; A$ g9 c* Q# G3 X
章节30ython库分析科比生涯数据
8 a9 q Y$ ]0 `- i* C# F6 h5 ?课时230本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)# q. Z, H: B9 L3 c
课时231Kobe Bryan生涯数据读取与简介07:45
9 \: H: W5 l; U; A. L& P课时232特征数据可视化展示11:41
# l% I! Y& D5 m; u. ]1 Q课时233数据预处理12:32" _/ y: ~/ ?) u& e, C
课时234使用Scikit-learn建立模型10:12
5 D. v4 f6 |- |& l2 | K& c
! ^0 P' Y+ J5 o& |8 G章节31ython时间序列分析
; b1 a i n; [课时235本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
7 A! M2 |( j* b$ D课时236章节简介01:03. {7 E& t: b& q2 O2 v
课时237Pandas生成时间序列11:28. J1 z/ L$ v' d7 p: j, H t! u
课时238Pandas数据重采样09:22
) l0 @8 B1 E) A课时239Pandas滑动窗口07:47
# c7 \- @: K8 n+ B4 ~课时240数据平稳性与差分法11:10/ }+ B) M7 r) e
课时241ARIMA模型10:34
" {7 N8 v# E- s, Y, m课时242相关函数评估方法10:46
. R$ w+ i4 I( S7 L! U4 a9 v课时243建立ARIMA模型07:480 x: _6 K V, ?
课时244参数选择12:40
; r1 p* _0 {) N8 U: @5 k课时245股票预测案例09:57
- X. c* m% Z4 \, X课时246使用tsfresh库进行分类任务12:045 L; N4 T) _0 T
课时247维基百科词条EDA14:30) N" j4 u3 Q. ]7 C6 e
0 ^7 M9 z! M& v) d4 R y9 M- J z章节32:机器学习项目实战-贷款申请最大化利润; M5 s! \% i* U# e* p& 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)
' j3 M% B2 U: C: c) A5 C- L课时249数据清洗过滤无用特征12:08
5 [1 K' u) G/ `课时250数据预处理10:12' b8 G( e G8 q5 t! y# v' S( Y
课时251获得最大利润的条件与做法13:26 f9 [ a9 y3 ?0 W) }
课时252预测结果并解决样本不均衡问题12:47
3 @* K/ l3 k1 o3 F& J7 {
( K* N F/ r& K3 h章节33:机器学习项目实战-用户流失预警
3 m# L, j4 a2 T8 b" Q课时253本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
n6 @+ F. I* P$ Q- N# Z4 l; b课时254数据背景介绍06:35
9 n$ R/ b6 u# c3 E: E L课时255数据预处理10:052 H+ f& }4 U4 m, R3 M* O! R
课时256尝试多种分类器效果08:322 {! W$ Q3 ?4 D4 _) |
课时257结果衡量指标的意义19:50
3 \ Q+ ?0 e$ c8 r+ e, W课时258应用阈值得出结果06:26
* x: D* x$ d( p! @; t+ j! Q. F# H( D4 V! H
章节34:探索性数据分析-足球赛事数据集; M. R1 u+ f! R5 A0 h0 j
课时259本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
6 L2 m* K3 C1 X7 I课时260内容简介02:13& {5 `. g- s* q' i* [) l
课时261数据背景介绍10:30
" b+ a; @& i8 E0 g" }4 b课时262数据读取与预处理13:09
1 h, u% H0 _. d. E. e课时263数据切分模块14:42
* f/ F P/ N7 F$ G& b# @+ ?课时264缺失值可视化分析13:27 t& g. m0 L: Z5 Z9 P
课时265特征可视化展示12:232 z5 f1 F3 G6 f9 V! V Y
课时266多特征之间关系分析11:21
1 u g6 M' {; C) C课时267报表可视化分析10:387 `7 T! c/ u' `0 W8 I
课时268红牌和肤色的关系17:16
* R4 s3 d+ C, R; S4 G8 Y& i/ t1 s' O% r% S3 z- j ]1 z7 N% a
章节35:探索性数据分析-农粮组织数据集4 |: B2 r. [/ ~: a
课时269数据背景简介11:05* V5 a: @; R( a) p
课时270数据切片分析17:26
; ` G0 E9 M }8 z. I5 B2 k; V课时271单变量分析15:21
* M0 m* z& I/ G o课时272峰度与偏度11:374 Q8 e5 L' e: M8 h8 l. y
课时273数据对数变换09:437 ?4 X' p- W' E
课时274数据分析维度06:55+ O# v7 t1 v6 f9 ]& S+ ]
课时275变量关系可视化展示12:22
! a0 Q' e' C; g7 K* Z
" d" ?0 A3 I- Y9 ]章节36:机器学习项目实战-HTTP日志聚类分析2 H+ l [" o$ _8 E& Y
课时276建立特征工程17:25) q0 c( `( h5 N+ g) P- u; T, p
课时277特征数据预处理10:34
7 E: k- [* ~ B课时278应用聚类算法得出异常IP点17:59" r' ~$ k- o$ _
, J- B0 q. r2 s7 |, N" _* A
〖下载地址〗:1 r" |- I! a6 F' R: @; i7 K
$ m1 [ c ~( X; g/ _
( v1 Y* Z5 a. K. J M |
|
[复制链接]
