. j& V8 M3 p; E! g- S+ T/ y
! p; V5 j! G( w/ b& k9 s
〖课程介绍〗
. V) d* @ `) u% P7 s" _6 J: } m适用人群:1 Q+ M: T0 u2 u8 l3 L
数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。
- }4 ~# G# {# [, u E9 Y9 [. G( L9 c
课程概述：7 n7 f8 ?2 E, W' v
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。
5 }# H: C! K" b( {1 a9 g$ b5 T4 p* a7 f# ^: I' c* l3 C
课程特色：+ `5 u) h4 U( U$ Y" ]- y( j
1.通俗易懂，快速入门
& _& e. p. r* R2 m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。2 q5 x9 m- f" x7 J, V$ I2 F1 I4 n
2. Python主导，实用高效( t% }! v0 k& V2 R" p" |
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。3 ^& J$ C* q; l8 l: E
3.案例为师，实战护航
) f# w8 m( `9 Y# g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。
) g3 M4 t& O/ Z* v- D/ e* L4. 持续更新，一劳永逸: | `* n4 O }' q( D4 W, Q" e& R
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# A7 M$ M, `. V% N
% p, B+ U4 y& e- P9 p( ^〖课程目录〗3 }+ p" S! u: B3 [
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
3 L: L# w0 q$ Q/ P% H D课时2AI时代首选Python09:201 r+ {- x- \: `# q8 u
课时3Python我该怎么学04:21. j& Q% j5 R- z; L5 e# B8 E7 ^4 f- s
课时4人工智能的核心-机器学习10:35
% @7 C J1 X- c" K8 v9 ~* }& l1 R课时5机器学习怎么学？08:372 N2 c: \: L) a7 D; H1 O1 t
课时6算法推导与案例08:19: @. b5 K" ] s, t6 Y1 ]
/ m {+ w2 O( m, W+ o" p
章节2 ython科学计算库-Numpy（课程代码在目录）
6 {& b+ k: A O课时7课程环境配置05:387 t, W% w% p. N: ~2 k0 i
课时8Numpy工具包概述09:59: J8 s: s; h* G7 V
课时9数组结构08:35
0 i1 ~3 p' v$ H- i8 C课时10属性与赋值操作10:308 }% u7 H2 Y- `- k6 H) B
课时11数据索引方法11:00, t% ^) H: o* b5 F
课时12数值计算方法08:15# w, P' w4 W3 ^" L5 g/ f8 x/ j
课时13排序操作04:51
: V$ }3 |7 M7 f9 ^; [课时14数组形状06:36
Z+ Z5 j9 K3 {8 k/ i课时15数组生成常用函数08:25
2 M X% I( u5 s+ r9 I课时16随机模块05:334 k! _& ?6 S4 q0 p
课时17读写模块05:56" l9 R" l4 [) w0 R6 q. D0 f
课时18本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
2 C' c* a% h) H) _4 ?1 k) O
& I2 m* D" L# w) M/ |; I; a章节3:python数据分析处理库-Pandas
7 T O6 C' ?# S0 r3 k- D课时19Pandas工具包使用简介08:321 D) w# |) Q+ c
课时20数据信息读取与展示12:058 L7 I: P2 C; A$ b6 p3 Z7 ^
课时21索引方法04:34" I+ J$ a( [5 z( `' j! z
课时22groupby函数使用方法05:22
: D& ]( Y+ E; j9 X- K) V( {课时23数值运算11:15& z+ C1 M( `- t9 B' n: B+ q- N
课时24merge合并操作07:14
4 K* _( y! L/ [+ H! i/ Q课时25pivot数据透视表10:02
k' T$ n$ {8 p课时26时间操作10:189 N0 U; }$ h. i1 Q
课时27apply自定义函数08:580 M2 T9 z6 G# E, v0 K
课时28常用操作06:43
) {: w6 | d+ A% ?7 f+ l课时29字符串操作07:32
" v, e3 W5 P4 M9 h1 `# f( t课时30本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)7 ] j5 G- ?: ~5 p
/ b4 M5 p. ^/ c* u" N5 J4 N( y章节4ython数据可视化库-Matplotlib
, Y5 o ^( ^! n! G" y" f课时31Matplotlib概述11:44
( k8 i& g) H5 V1 K9 ?课时32子图与标注21:16/ ~) t3 B5 `$ t0 A6 s: v4 M7 c" j
课时33风格设置04:50
8 z4 ~% N( e6 h课时34条形图14:487 M1 ~4 B% f6 ]+ _: o
课时35条形图细节15:14
% v- S' Y$ q3 V) D; d$ J课时36条形图外观15:400 o* W5 d3 o4 X
课时37盒图绘制09:090 d) O9 F5 k1 K$ P5 S- a
课时38盒图细节14:41/ }" \' }6 C3 z e
课时39绘图细节设置13:48
/ V o" K, r$ l+ E, L: V: G课时40绘图细节设置212:36
- r0 C" K8 M: a7 R" R课时41直方图与散点图18:05/ m% N- G( u8 d) F6 z
课时423D图绘制20:05
, G. f; O4 Z5 Z, {+ n2 p: W课时43pie图15:00
8 ?0 X# D6 ?+ V, c# ^课时44子图布局14:39
?2 x( h# B$ p$ d9 J; R. f课时45结合pandas与sklearn14:03
9 X0 P; @! L* _: Q: N9 ~课时46本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)* t( I p$ H' ?8 ?( ]) q; L
4 {6 t( Z/ o& O0 _0 A
章节5ython可视化库Seaborn
0 y, g) d* l, Y: r课时47Seaborn简介02:44+ `% ?: o& [% W) @$ R$ x
课时48整体布局风格设置07:47
9 v! J! ]: P! ~课时49风格细节设置06:49
: _6 M( p( m( _4 O& t$ w7 q- w* s课时50调色板10:399 N# r+ P! x9 L9 \
课时51调色板颜色设置08:17
& Y0 H J; c4 j* m. z课时52单变量分析绘图09:37
) N5 C" B2 S8 I/ t! o" w2 N$ r7 Y课时53回归分析绘图08:53' a: {0 O: g# [! g+ x- K' T# P
课时54多变量分析绘图10:36
1 E9 v; E7 x- ]' S8 r课时55分类属性绘图09:405 t6 \& ]9 E/ R, Y# E, p9 e: J/ m
课时56Facetgrid使用方法08:49, S+ p K( |+ A4 B/ A4 d
课时57Facetgrid绘制多变量08:29
# G4 ]7 M, e$ ~6 e& t0 W课时58本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料). K9 \& ^0 ]1 E* U) d |
课时59热度图绘制14:19& _1 `' e2 J! r
/ m1 E, @( Z7 c! |/ M2 R( J章节6:K近邻算法实战8 A' N- X N# V- a# z8 f
课时60K近邻算法概述15:47
4 ?; e% f' P \0 V; a课时61模型的评估10:39
/ c ]0 ^5 c6 c. b% x/ q; E: Z2 ]# e课时62数据预处理11:254 ^5 N# T6 S% }! e
课时63本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)+ \, p6 [ k3 \, C( j: u3 d) x5 V
课时64sklearn库与功能14:42
% J& Z3 x+ ~6 g& c0 ^课时65多变量KNN模型16:37
a- C+ `: m9 d) j6 A y" q6 i8 g- V* \1 Z5 J
章节7:线性回归算法原理推导/ p: A- k; f8 K R5 `& n, i
课时66回归问题概述07:11 k9 h- U; z6 D7 }2 N* ?
课时67误差项定义09:412 q: V: A/ |' l" y
课时68独立同分布的意义07:321 _5 g( J! e1 J$ e$ }- |1 \
课时69似然函数的作用10:50
% g$ g# R% O2 ^" |- \( C8 q5 R课时70参数求解11:11! F+ c* h9 _# L/ m
课时71所有算法PPT汇总下载
2 i" d6 [6 ^: g T" C2 p3 J: |! C" x" @0 `$ N, J
章节8:梯度下降策略$ G1 r) j0 i1 L( m' D2 c/ J
课时72梯度下降通俗解释08:348 [) u9 A! ]! G7 {
课时73参数更新方法08:17
1 p6 ]# ~# u: V# X+ Z课时74优化参数设置08:51
% Z" C; C# ]: ^" z0 U
5 C3 S! ~9 r4 r; ^# V" O$ L' B章节9:逻辑回归算法& |- F3 d4 N: m
课时75逻辑回归算法原理08:23
" D: c, h; K/ Z( r8 y ]$ q) a课时76化简与求解09:096 M, w' I4 ?7 x( o
/ N- x9 p+ c3 ]( K
章节10:案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略! c/ o d: V# q" U. }
课时77本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
# m/ S' Q, }' [课时78Python实现逻辑回归任务概述07:34
& u# c, |3 y3 J2 k. G课时79完成梯度下降模块12:51
; x- q) U) C8 U \课时80停止策略与梯度下降案例10:55
" c: u9 [ G) A4 V+ ^课时81实验对比效果10:25
: h/ N" n: Y$ Y- v
" x& B; Q6 E8 j0 o5 h) C8 Q* h章节11:项目实战-交易数据异常检测7 H+ D9 G# ]% L# F M
课时82任务目标解读08:09- e$ O" X7 k7 M% Z1 t3 K, W
课时83项目挑战与解决方案制定12:36
: W- K H' G5 W. R' w' P3 L课时84数据标准化处理11:20
3 A- H) }" ~7 n课时85下采样数据集制作06:082 [. ^! v1 A7 O" J9 ^6 S4 o
课时86交叉验证07:16; c+ ^- U2 Y# u) d& _; W. U5 x$ {" S: \
课时87数据集切分06:00
, I3 x u K+ H课时88模型评估方法与召回率10:30
$ z" r6 F" j# s, A" p课时89正则化惩罚项11:48& \0 T8 X* F' A6 G( b' I2 A
课时90训练逻辑回归模型11:20
* R& L, T6 ]/ W: c课时91混淆矩阵评估分析10:22# @+ }. P0 B8 X+ L: t0 ~' v' i
课时92测试集遇到的问题05:20
. o s% N* }2 @ \课时93阈值对结果的影响10:344 l2 J0 a* b* m A
课时94SMOTE样本生成策略07:387 b& v, ~- r# _0 N5 B
课时95过采样效果与项目总结08:00
/ e& D/ h& M8 d- b' f( 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)- T7 h3 ?7 O- S) N8 G$ V
$ s, q% l- s( i9 H( u+ @7 t
章节12:决策树算法
: R a5 |, y& W) W* ~! T, @课时97决策树算法概述08:298 I0 O( c6 b& a! l& X/ T+ y/ C
课时98熵的作用06:39
5 K* k- A# d, v' {% q/ D* S课时99信息增益原理08:41
2 t% d$ |2 q [课时100决策树构造实例07:401 X/ w. c4 M# Q" b, ]
课时101信息增益率与gini系数06:07
/ e) a- w* X" F+ X3 G4 o: M& R# r. r课时102预剪枝方法08:02
1 h& C3 p5 |8 U0 R课时103后剪枝方法06:546 O+ P1 D) G% J, T, @7 A3 r
课时104回归问题解决05:54
( g+ P! v6 a; i8 o) \6 ? o' H) s- ?9 z7 K, L9 _# C8 {$ A& S
章节13:案例实战：使用sklearn构造决策树模型
: m" K" T* ]# e5 F! U* B; t7 u+ Z课时105本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
: U0 o. q! B; p% I- `课时106决策树复习08:55
; v: h5 M5 r% P4 K8 J, V& p d课时107决策树涉及参数11:09; G( W3 y5 |$ S0 k) G
课时108树可视化与sklearn库简介18:14
p) n0 E# p) X; k" _1 V9 B. b% F课时109sklearn参数选择11:46
8 \: |% Z5 G* t, P% H1 ?
& r# [/ o8 X# S章节14:集成算法与随机森林
) H$ @* A; @0 j! o课时110集成算法-随机森林12:03
, E. C8 j! q+ I, N课时111特征重要性衡量13:51# w$ z6 U. I6 O
课时112提升模型11:15+ w3 E& ^* W3 C3 p6 o- J! C7 F4 F
课时113堆叠模型07:09
" s( z0 b/ B$ ]3 e3 k9 r2 j6 T- S
章节15:案例实战：集成算法建模实战 Y2 Y) R. } L& ~# N
课时114本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
8 d G$ l2 _4 {- p9 K课时115集成算法实例概述10:510 @0 Q, {& y8 h+ }& k" }- E6 G: u
课时116ROC与AUC指标10:03; c9 V) Q: I- \0 }% x4 @
课时117基础模型09:32
8 I& g, k! g# h1 u+ g课时118集成实例18:537 I6 Q7 l% q& h0 x
课时119Stacking模型14:16
* R! \4 @! u6 V- O7 j) \: y! \ [0 _课时120效果改进11:09
9 o. s- \3 N* I: }$ ~
- ^9 E9 C; F1 b5 ~$ o; j章节16:基于随机森林的气温预测
" X0 s9 _: n, b) u课时121基于随机森林的气温预测任务概述09:05! `4 a# z2 ~( V7 U% t
课时122基本随机森林模型建立09:09
# a8 {, V+ j7 V0 Q D4 r课时123可视化展示与特征重要性12:58
# ~4 k5 B% f& _' r课时124加入新的数据与特征10:24
# G$ z' W. S1 z* W2 m课时125数据与特征对结果的影响08:24. [/ ?; q- c6 f5 M, a, \ C
课时126效率对比分析08:14
/ i6 ^* u3 K, h' V7 J: V课时127网格与随机参数选择07:51
! _ \$ Z* n- v, m" {& F课时128随机参数选择方法实践09:46/ S6 n+ k' F2 D% x4 X$ k. H' N( h( I
课时129调参优化细节10:122 A% |+ P3 R( \# q( V! C C, s& x
课时130本章数据代码下载2 t* g! ] z6 z
" j: x% A% R) r3 ]章节17:贝叶斯算法( u/ C! U' J7 U# g: T- w% Y, l
课时131贝叶斯算法概述06:58
3 ?9 w: K; w1 A5 ^3 N# {课时132贝叶斯推导实例07:383 U& R5 U! P7 R v2 w
课时133贝叶斯拼写纠错实例11:46& a8 d+ d4 n! ?
课时134垃圾邮件过滤实例14:10
9 m1 ~; }, t ?* ?% _课时135贝叶斯实现拼写检查器12:21$ s0 y/ h) v" \7 |3 \
! T( P* P& S* p! |0 w8 S* Q
章节18ython文本数据分析：新闻分类任务8 ^/ i! |$ v( W* r2 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)
4 @ e- X$ h' A* @/ R. h+ v课时137文本分析与关键词提取12:11
. E9 D( m; z9 r' j0 F' l7 z% Z课时138相似度计算11:44 @7 N" o. I$ Y$ `9 [+ p1 h. R
课时139新闻数据与任务简介10:20. z6 Z8 g; b5 M9 x* [, Y
课时140TF-IDF关键词提取13:28# y6 W g6 k7 Z2 ?: b3 Q
课时141LDA建模09:10
. o @; l' K& w. o课时142基于贝叶斯算法进行新闻分类14:530 U* ~! X# i* J$ M7 [) }
/ K9 v2 v5 r" \& x6 Z章节19:支持向量机& L) J. k* Z" [& w+ ?
课时143支持向量机算法要解决的问06:00
- l# w: R& H2 E9 L3 e: D5 t课时144距离的定义07:05/ b! \0 r0 q6 W# _/ T+ R3 O- B2 n
课时145要优化的目标07:54
; Z) r- X4 r+ B! T, M课时146目标函数10:12
0 D6 d" }$ A- r9 ?8 O' v. c课时147拉格朗日乘子法08:57
6 }$ C, O/ \0 e6 x$ z4 e. J课时148SVM求解10:14/ L+ A& }+ d' u9 o* G S
课时149支持向量的作用07:53
2 X! v2 U4 k; b0 z x# r G/ O- h) p$ v课时150软间隔问题06:005 J$ d7 X/ q8 g
课时151核函数问题11:56
- V& E+ r4 E2 y" R. h& m, o# u5 A7 M2 I( p. Y* l( { B+ X( H- m) g
章节20:案例：SVM调参实例
, ^7 J8 P& J. d* G7 s8 c课时152本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)& h0 [$ p$ l, ?5 O: _$ E6 R
课时153支持向量机所能带来的效果08:55. S: f# }8 E. u' E. q" p% H }
课时154决策边界可视化展示09:52
" {, L7 C/ F+ d5 J B1 V* v: ?课时155软间隔的作用10:31, V5 j. @( S. i/ r- V
课时156非线性SVM06:52
3 v; S8 M8 i4 R7 C, [( L: D课时157核函数的作用与效果16:155 M$ n. [$ S" s; {; t5 J/ n
6 w' M) O* r; Q& G
章节21:聚类算法-Kmeans; I# O2 l$ d) ]7 D( `* u
课时158KMEANS算法概述11:34, \$ T8 u: p) s, W6 O
课时159KMEANS工作流程09:42/ }. H7 B) }6 t1 W/ G3 d. H \8 D
课时160KMEANS迭代可视化展示08:20
9 F4 M& z7 I* ^ t4 l. `7 M课时161使用Kmeans进行图像压缩07:58
. ~; Y, Q5 A" a0 Z* M8 h7 A( g7 ^0 x' E# d
章节22:聚类算法-DBSCAN
1 B; N& i0 _6 q2 O# \. C" k课时162DBSCAN聚类算法11:04
; f- p# G" Y' K课时163DBSCAN工作流程15:030 Q9 A5 \2 S" {+ Q' ^! {3 a; O+ \, H+ C
课时164DBSCAN可视化展示08:52+ \ P- o8 T& A# S4 u
# N( f$ ^2 L$ ]6 y4 R4 Y5 t
章节23:案例实战：聚类实践分析( J, ?! ~8 ]; b# ]8 w. E6 J
课时165本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)$ W4 {5 e4 o9 y- B& ]6 i; R6 t
课时166Kmenas算法常用操作09:21( M2 o( g7 F1 k) `, Y8 c0 X2 o
课时167聚类结果展示04:45
2 S: N9 `5 w) G# I. ?4 }课时168建模流程解读10:45
1 T- z: }' w9 u! i课时169不稳定结果04:14
~* @& D) q! z6 \) w6 x. g. K课时170评估指标-Inertia07:24
- W7 J7 Q f3 t6 e* r# l课时171如何找到合适的K值06:55
9 U y1 ~* Y) C8 o3 P5 Z5 e) r课时172轮廓系数的作用09:159 e6 o% e8 }* H
课时173Kmenas算法存在的问题07:19. U; _" b7 M/ M8 M+ V) B
课时174应用实例-图像分割13:45- \6 g' {9 W; Z; O& T" N
课时175半监督学习12:23
' d% A7 u \0 @. Y g课时176DBSCAN算法08:109 X P4 f% u A0 N
) ^( N, z! u# K. Q章节24:降维算法-PCA主成分分析4 k4 Y7 G. H u/ Q, M! Y* u
课时177PCA降维概述08:39! ]5 w2 b5 g/ a& I- w# [2 j, \
课时178PCA要优化的目标12:22
$ E+ ?3 a& S/ z课时179PCA求解10:18
; j7 q9 e7 R. f课时180PCA实例08:34
, M, J* e; O2 B- Z; ]* ?1 A/ e) r
6 E5 ]% p7 Y% S, Q& L章节25:神经网络+ i" M$ i" ?) w ^
课时181初识神经网络11:28
& a0 @9 v- N( h! v课时182计算机视觉所面临的挑战09:40
7 d _9 j. J5 d N课时183K近邻尝试图像分类10:01
+ I% |! K. _' X$ [$ a: n课时184超参数的作用10:31
, Y4 G P; L$ ~; `6 I课时185线性分类原理09:35
0 V6 l4 t4 W0 _. T3 G( I课时186神经网络-损失函数09:18
8 G( I' z$ j/ Q课时187神经网络-正则化惩罚项07:19) Q/ `4 d6 v* T0 y; S
课时188神经网络-softmax分类器13:39
# V3 | o* J7 |5 P课时189神经网络-最优化形象解读06:47
0 |' _5 a: Y0 |5 V' h: C7 t: m0 q课时190神经网络-梯度下降细节问题11:49
: }( o* q8 I7 M0 M4 U+ ~) r6 f" O8 A+ Z课时191神经网络-反向传播15:17
a# o) a" m; M9 }课时192神经网络架构10:11( [% |0 P6 B& s; i- G0 ]) {
课时193神经网络实例演示10:396 p5 V8 j3 ]5 }. i0 y% Z. f
课时194神经网络过拟合解决方案15:54
' v$ \+ I$ R O9 P8 `0 G, q% i课时195感受神经网络的强大11:30
3 |8 ^. Y6 ]1 b" g7 y9 |; f% f" b9 u0 |' ^0 ^* a- n
章节26:Xgboost集成算法
[9 M/ d. d' _' b课时196集成算法思想05:35
+ X" ^/ Z) w& i# { M课时197xgboost基本原理11:07: P& Y5 m: p$ n& S; Q2 L- y
课时198xgboost目标函数推导12:18( w! u* A4 [/ f+ M6 h8 m7 y
课时199Xgboost安装06:26
( v+ k* m5 Z# G7 h8 _! T a( M; V课时200保险赔偿任务概述13:06
& C, d) v1 r3 J课时201Xgboost参数定义09:54( ?- ^- ~; E) l/ \( L3 W) t
课时202基础模型定义08:16
9 E, C& S7 o4 |课时203树结构对结果的影响12:37
# w" P+ N; M- S课时204学习率与采样对结果的影响13:01
9 F. ` e8 g! z) D课时205本章数据代码下载
5 C6 `# s+ A3 `4 w$ p& Y2 `$ `
n+ |) g% X9 j7 i2 @6 \& s! c$ `章节27:自然语言处理词向量模型-Word2Vec
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