6 ] P# w) `7 e2 W% @) r
( J' Z( o# j: X3 U" A
〖课程介绍〗
% _) m9 w7 F; E$ e: D4 V适用人群:
( @" m- e# |8 j$ g4 R x. {数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。
3 ?9 U- w" z$ \- w5 k: q S! A6 Q. {* V4 D( P5 ]: y
课程概述：$ I! Y' p' D+ a, ^" 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。: _' t$ O; r) Z9 o9 ?) v
' G P B! u- `, p$ ? 课程特色：$ z4 q- [$ U. P" E# H
1.通俗易懂，快速入门4 _# G Z9 U$ G; s% o; T: K" J
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。* j0 x. U! s1 w
2. Python主导，实用高效
3 M2 i! }; {; f @" V& I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 K( r& R4 Q( S' v; @+ [3.案例为师，实战护航
6 s( F- {% T! Z6 _5 b- N# y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。
7 |9 T) D H. d- i9 p: A" T4. 持续更新，一劳永逸
0 ^) h4 P& G2 c) ePython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。: _( ^& Y* s" R9 h/ D& p
* E p0 X: h. |. E1 ^+ L, t0 h〖课程目录〗6 e/ N+ F' x, c1 x( _' U* m
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
8 a) X& Y+ v: C9 z& Y. }& C课时2AI时代首选Python09:206 Z! \9 W4 L3 t& a$ y
课时3Python我该怎么学04:21
2 `6 A$ A, Z0 A2 O3 }# a6 P课时4人工智能的核心-机器学习10:35
- |1 h1 K. q+ M5 ~% E; C2 D8 }课时5机器学习怎么学？08:37
* M4 [$ b B$ i, u2 P课时6算法推导与案例08:19* _ ^. }9 H; e/ Q
* s F4 q# m4 \4 e$ I# G( K8 h
章节2 ython科学计算库-Numpy（课程代码在目录）
/ [9 T3 |1 k/ O课时7课程环境配置05:38
2 R' I6 I. ~! }$ q, Y课时8Numpy工具包概述09:59
: y B* S! b4 H2 u* @: H5 {) s课时9数组结构08:35( e! \( V( H7 r2 t9 s0 p
课时10属性与赋值操作10:30
! `9 W& f. A4 Y- [8 m6 y: J3 j$ `课时11数据索引方法11:00
8 w/ V$ k v2 K" P6 {课时12数值计算方法08:153 I Y' d: W: X
课时13排序操作04:518 o! U5 y& Q/ }, R; \5 m" m* O
课时14数组形状06:36
- [6 O7 [ w7 e& x" `; m课时15数组生成常用函数08:25% M, f! X5 p# _& g
课时16随机模块05:33- X8 v7 V2 A& V( x3 E2 F" B
课时17读写模块05:56+ l" L9 x2 k7 g4 B2 L% M! {) }% Q
课时18本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
4 W3 R$ m+ j& K. b9 i$ v3 R. Z- y1 M# L" k6 Y) z
章节3:python数据分析处理库-Pandas
9 J# L7 V4 n& a1 E, H8 b" q0 h课时19Pandas工具包使用简介08:32
1 B8 o7 E3 P6 ?9 T" g课时20数据信息读取与展示12:05
9 L' @( n* N% _5 k* c课时21索引方法04:34# j4 ?7 ^' j- ^7 {% \# a6 d2 ?
课时22groupby函数使用方法05:22
1 F |: g* `5 m9 U1 q1 c课时23数值运算11:151 n! F& W9 Q4 N8 [% _
课时24merge合并操作07:14' t: I/ R4 b8 t- a3 Q0 |
课时25pivot数据透视表10:02" {( `( q8 y8 S1 D- g0 Q6 Q( C5 E
课时26时间操作10:18
' g* \: y2 F' k9 A. \8 r) X Y课时27apply自定义函数08:58$ w( v- i l1 k4 D
课时28常用操作06:43& e- e7 p( ]+ `: y( K% y
课时29字符串操作07:32
8 A+ q/ v5 V+ G1 v课时30本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
8 ^; R& A; D3 f0 k$ k1 A& T7 p ]9 d
章节4ython数据可视化库-Matplotlib+ K3 P/ Y( }+ V- N4 H; G$ k
课时31Matplotlib概述11:44
+ L5 Q. P" w; G课时32子图与标注21:162 p" d$ r. N+ ~3 w9 M
课时33风格设置04:50
8 k1 ~. ^( X& r9 W- `课时34条形图14:48
: @: Y; g$ `5 M! P/ s课时35条形图细节15:14
0 T8 v$ b9 i1 L% a. V( ?' U课时36条形图外观15:402 h- U0 X* t8 }" I- d; j
课时37盒图绘制09:09' l5 Q" _! V" @
课时38盒图细节14:41
+ u5 y! ~/ c0 t" k3 o( ]8 ]# r' V课时39绘图细节设置13:48: k) B+ _+ K' \4 E
课时40绘图细节设置212:36
; X5 C: ~4 o# P( f* V3 w课时41直方图与散点图18:05
# y! _% m9 w1 E7 q2 a$ U课时423D图绘制20:05
! }5 C& C- j2 Z课时43pie图15:00
) q- V% E: h$ ]课时44子图布局14:39# U9 w9 H# Y' C0 h |$ c+ V1 N
课时45结合pandas与sklearn14:03
% q' `% }* e' X5 E L/ O课时46本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
5 W0 L) m& ?& I- o \
$ z8 M: G# O: p' X1 p# [$ r: M4 ^0 _章节5ython可视化库Seaborn2 ^" c' A; j( P$ c0 t
课时47Seaborn简介02:446 Q3 Q5 O) W% w3 U& ^; B. f- }
课时48整体布局风格设置07:47
, c/ N9 j, W% q, e0 ?" ]/ [; _课时49风格细节设置06:49
z U/ b4 _+ @5 k& W课时50调色板10:39
# @7 x1 C% m# c+ L) [课时51调色板颜色设置08:17$ K0 ~4 n6 P$ \# A6 p* e& G- S$ N
课时52单变量分析绘图09:37/ N% _# ^ O- U
课时53回归分析绘图08:53) ?) p4 j) f/ G* w7 W
课时54多变量分析绘图10:36% y* g* N( @. f
课时55分类属性绘图09:40# l! j! S" s3 y1 i
课时56Facetgrid使用方法08:494 a, d7 @2 S2 d
课时57Facetgrid绘制多变量08:29% |+ d2 f2 j$ U8 L; Z( q- o' 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)
2 a4 a2 \9 h! c [) D1 k0 U课时59热度图绘制14:19
7 [8 B0 w5 y2 S S! M0 ?3 P: {1 L& e6 e2 F& n
章节6:K近邻算法实战1 N2 }" ]% [" o
课时60K近邻算法概述15:47% \' Z. \- ^5 I6 [
课时61模型的评估10:39
. b. F$ s8 `7 i! Z w7 @. S" d课时62数据预处理11:25
5 K9 }8 g) A* Q课时63本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
; I9 D1 ]7 |: N& \. a6 x" t课时64sklearn库与功能14:428 _3 K5 o) G" y+ t
课时65多变量KNN模型16:378 d" a4 k9 g: j! _$ N4 b, z$ T4 T
" U9 ` h' P% Z- {3 W
章节7:线性回归算法原理推导
1 x' @' {* Z0 D4 H7 Z4 e( Q课时66回归问题概述07:11: m% b/ @: ?5 I8 Z) d
课时67误差项定义09:419 b+ X+ {" w; D" C
课时68独立同分布的意义07:323 ^/ J$ { {8 k A( T, Z
课时69似然函数的作用10:50
/ R7 V7 h! _* U7 g# C* R; M课时70参数求解11:115 ]% U- O# M) I" M+ Y0 g
课时71所有算法PPT汇总下载
6 G6 I3 ]+ K1 P- |1 z
* R9 R; L- i8 w4 Z0 C& |章节8:梯度下降策略2 T* g; ^* e `9 ~# c
课时72梯度下降通俗解释08:34* g. |% o' }2 a. h" t+ l+ x
课时73参数更新方法08:17
" [. l! i9 f8 w3 K2 ^' p课时74优化参数设置08:51
4 V- c& g8 Y% _9 y
! ]- {. f; j* t5 s4 n章节9:逻辑回归算法) A/ b0 O9 T2 M; v9 v& o
课时75逻辑回归算法原理08:23
( t6 U! C; i! u- H6 Z课时76化简与求解09:09
4 g" O* q7 A" Q1 f. V4 I
$ V, A) k- U+ H7 J) M9 Q章节10:案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略
" f# k, |6 Q5 G7 X" h, f7 n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 k- C3 ^* N% t8 u( b% L
课时78Python实现逻辑回归任务概述07:348 r7 G$ z* E; R; F
课时79完成梯度下降模块12:510 E. }$ q! V: U
课时80停止策略与梯度下降案例10:55
) X. w. V) J' b4 m课时81实验对比效果10:25! F) k+ s( H. j+ z+ C5 p: i
( e8 G( ]( A5 n- y6 W7 }- |* Y章节11:项目实战-交易数据异常检测
7 v2 [9 N& K& K5 C) S8 M* e0 I3 o5 O课时82任务目标解读08:09
' `9 D* n# J( w2 f2 B& ?+ \) c课时83项目挑战与解决方案制定12:361 d; s8 j# c7 ?; L1 ~! G8 h
课时84数据标准化处理11:20
/ x' @: @" ^9 { P+ _0 N, ^课时85下采样数据集制作06:084 P( T1 `+ }7 Z$ J$ W
课时86交叉验证07:16
0 s0 {5 ]! i3 I7 u8 `课时87数据集切分06:00" ~2 o' A v, b0 V. {
课时88模型评估方法与召回率10:30& J: Y* n5 ^, ?) G
课时89正则化惩罚项11:48, M' V& r% f% Q6 M
课时90训练逻辑回归模型11:20
! W7 \6 [" e0 m/ n7 ]课时91混淆矩阵评估分析10:22' q2 e7 K( } u7 l! [
课时92测试集遇到的问题05:20
2 @: n8 C/ C$ @2 }课时93阈值对结果的影响10:34 Z: [$ r' {2 j
课时94SMOTE样本生成策略07:38
6 _( D# B+ P L课时95过采样效果与项目总结08:00
3 e" A4 @: [" F9 c2 S6 o$ D课时96本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
0 ^; o0 t5 ]- D" ^# {- h$ F+ }+ W& @, l
章节12:决策树算法
$ p, X- E* C4 L Q( w$ F3 a& P0 O课时97决策树算法概述08:29' K3 k: G, L1 {# V/ U+ z. @
课时98熵的作用06:390 Y) A9 I# @. u: R( F6 P: Y
课时99信息增益原理08:41
4 n. p% c1 r2 O$ Y课时100决策树构造实例07:40( S7 P, v% ]" S1 ?
课时101信息增益率与gini系数06:07
/ X- |. o' k3 I8 ^课时102预剪枝方法08:02% `( |4 g, ~$ d0 X3 W# ?
课时103后剪枝方法06:542 E2 h$ z6 X/ O
课时104回归问题解决05:54
# Q O* G# }/ J, z, s3 g8 y$ g# I w/ W8 E, Z$ `9 ^
章节13:案例实战：使用sklearn构造决策树模型
& B) G* Y" W, |# `3 @& b课时105本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)% R9 `5 q* X* ?0 a7 l/ e
课时106决策树复习08:55
8 m) e/ U& G, F+ o4 ]9 h& m课时107决策树涉及参数11:093 }+ ]" Z$ J7 E2 V
课时108树可视化与sklearn库简介18:14
- T3 G, H: A) K6 O课时109sklearn参数选择11:46* C1 ^+ c7 ? |/ O
( F( ~1 E( {; Z/ C0 }6 _7 M. K+ K章节14:集成算法与随机森林
3 v! N2 J* s- Q# q0 m: K课时110集成算法-随机森林12:03" \) h8 T5 Q8 H0 l G
课时111特征重要性衡量13:51
5 _3 {# K; T, \3 E$ H9 H+ J% r$ ~课时112提升模型11:15) B/ {% I8 G' G7 p3 \9 ?4 b
课时113堆叠模型07:099 h: }3 H4 N2 L7 a3 T& F6 j! w" A: _
# f, g. r! h8 {( |& C
章节15:案例实战：集成算法建模实战7 Q" T( G0 ?; D1 m# Z
课时114本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
. I1 ]) O4 ?( j" d8 ]7 J, j课时115集成算法实例概述10:51
6 T) l! J7 v7 g% y课时116ROC与AUC指标10:03
8 C2 |9 y3 o; P4 e7 ]课时117基础模型09:32
) ?$ M% n9 P- ]5 k7 N2 |课时118集成实例18:53
6 K! A, m# R6 T( Z课时119Stacking模型14:16
; R% ], F4 H. E; i* J1 q( y5 R' _/ b课时120效果改进11:09/ {& n l- R+ f* i5 m. f
* B% [+ I& u. n, Q+ f N0 ?
章节16:基于随机森林的气温预测9 a' t P4 r0 z$ O& ~$ @
课时121基于随机森林的气温预测任务概述09:05) N* ]# X) ], ]2 @) }7 } s
课时122基本随机森林模型建立09:09
) F( j5 e, l& t8 B课时123可视化展示与特征重要性12:58
+ C5 n k, A, }9 X课时124加入新的数据与特征10:245 h- r8 W1 H \& H- C% G# r# E( @ ^
课时125数据与特征对结果的影响08:24! q" a2 F0 ], h1 d5 u: v+ L
课时126效率对比分析08:14
" z" Q6 j; g9 P4 a; Y$ n课时127网格与随机参数选择07:51
- [& r) k1 _& N' ~# d+ B4 K# b课时128随机参数选择方法实践09:46. x$ s% o1 M' ^5 q" I: t+ J" h/ }
课时129调参优化细节10:129 F" D- k, {7 S" m. i @, x
课时130本章数据代码下载
& }5 \% p# k+ C0 A: g e1 ~9 S
! Z" p* |( h$ g0 f8 i8 y- t0 i章节17:贝叶斯算法
- J5 C8 k! a0 i9 J) P% ^! x7 I0 g课时131贝叶斯算法概述06:589 x% q) t3 x9 @1 J' K
课时132贝叶斯推导实例07:38
, m0 V: L5 P4 Q7 t% `) G2 A课时133贝叶斯拼写纠错实例11:461 Z( a+ K) S) e# E" c
课时134垃圾邮件过滤实例14:104 e1 w \' T$ ?4 N4 K+ u3 `/ _: d
课时135贝叶斯实现拼写检查器12:21$ m' k% g( n: z. X+ {
3 F! h! h2 D5 H5 _8 W$ x5 T章节18ython文本数据分析：新闻分类任务
$ Y) ~ I; S5 D& S8 p8 ]8 i课时136本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)+ l' K% l& e4 c# {
课时137文本分析与关键词提取12:11
! a" e Q6 s4 n Q/ n$ F课时138相似度计算11:44
. U* p) e5 A- j课时139新闻数据与任务简介10:20" e) G1 U+ N, J0 n* J& r) Q
课时140TF-IDF关键词提取13:28 x2 J8 b2 o* R/ H- \# j& A
课时141LDA建模09:10
, g2 a$ I3 C0 s& d4 G6 B+ v课时142基于贝叶斯算法进行新闻分类14:53
$ k2 C+ L, }6 O( @/ x
) k4 ~- j; K) Q) p, Q章节19:支持向量机
1 C/ G4 ^8 c. ~" S) l课时143支持向量机算法要解决的问06:007 `5 M/ G' W8 N$ }
课时144距离的定义07:05! C; r+ T6 O/ `1 K
课时145要优化的目标07:54 r7 E. V( }/ n+ M% ]' _/ T3 R3 @
课时146目标函数10:12
/ ~6 a' N' p9 {0 }课时147拉格朗日乘子法08:57
/ U: Z) u. A+ L) t4 S; h- `' Z1 B课时148SVM求解10:14
( M# e, W) z; J Q# O课时149支持向量的作用07:53* t5 n. V7 J6 S5 [1 @% }
课时150软间隔问题06:00
8 M8 t) o- R: l/ |课时151核函数问题11:567 U8 ~5 t* _9 V) ^$ }
3 z7 B [" P$ i7 ^6 H% B. C$ \4 B
章节20:案例：SVM调参实例
5 T) l; L k4 P. g课时152本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
2 B# J" c3 n, Q( K0 ?6 d课时153支持向量机所能带来的效果08:55, ?8 Q# u8 ~5 @$ P7 g
课时154决策边界可视化展示09:52
9 J7 |" |4 y7 W% n3 f# Z课时155软间隔的作用10:31
8 n! E$ m% P1 O& Q% ]% }% t课时156非线性SVM06:52
5 [) @: K2 k, J5 A3 j课时157核函数的作用与效果16:15
, g4 ~ w$ I2 {, k# E- X
4 h1 Y5 m' x8 K章节21:聚类算法-Kmeans
! l4 `/ d8 d1 F5 n4 I课时158KMEANS算法概述11:34
1 c, [1 @; u6 A1 d1 [课时159KMEANS工作流程09:425 N4 x8 `2 c; Z; t- `; R2 u4 O2 m
课时160KMEANS迭代可视化展示08:20
- y( s% [$ X* X' D# h9 `& M课时161使用Kmeans进行图像压缩07:58
" |' q! k3 c5 T1 p# u; m+ d# U- u+ L
9 D: t" x4 \1 x# i章节22:聚类算法-DBSCAN' Q c8 m+ @4 x7 _" S
课时162DBSCAN聚类算法11:04- W+ j" Y' [ ~& J3 e# _& a
课时163DBSCAN工作流程15:03
/ ~& C1 V) v- _课时164DBSCAN可视化展示08:527 H6 ]4 X5 W; f5 z
- I- g: ]3 l& t' x% M" [/ Y# E* m2 F
章节23:案例实战：聚类实践分析
6 q' s. O7 U1 R9 k课时165本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
/ k& c, b1 a9 P课时166Kmenas算法常用操作09:21+ X& Q# R- x. H# W$ ^+ Z/ A
课时167聚类结果展示04:45# G6 k. m2 J6 c$ @/ A
课时168建模流程解读10:45! {$ n! Z4 N; [
课时169不稳定结果04:14- r0 |3 @$ K* F; f9 b7 ~3 a
课时170评估指标-Inertia07:24
) |% e- \. J. u4 }. d$ Q9 P2 n课时171如何找到合适的K值06:553 s; W1 T& U% Z& a
课时172轮廓系数的作用09:15' X) x( V/ R0 d* y
课时173Kmenas算法存在的问题07:197 a6 N% ?* T* S: D+ y+ D9 @; v
课时174应用实例-图像分割13:45
- t. v% Q' t1 ~, `' @0 l课时175半监督学习12:237 w7 \5 N7 w! C! L6 G: D0 R8 q
课时176DBSCAN算法08:10# l( P3 g0 H. k- }
$ R( M* a& A4 n$ k
章节24:降维算法-PCA主成分分析5 j, _9 i6 X( c/ M" g
课时177PCA降维概述08:39
. k3 a$ \* V* \$ H2 u; w课时178PCA要优化的目标12:22
- v- ]7 e' X4 w, S% b课时179PCA求解10:18
3 z6 m, k: P0 @/ r0 w, \, S课时180PCA实例08:34$ B7 \- {* Y2 K7 R9 M+ S
6 y, t# O; s' m; N) |& h章节25:神经网络9 q$ s' f9 G: o, t$ \; F/ i4 D9 w6 g
课时181初识神经网络11:28
. S* Y8 w' |6 n; g: \0 \- S3 E7 N课时182计算机视觉所面临的挑战09:40" _8 z6 p) z; U" X, m6 v- t
课时183K近邻尝试图像分类10:01
9 l+ `& k! R: D% p. W% {2 E课时184超参数的作用10:31" e' T3 ?. E2 Y8 A0 a
课时185线性分类原理09:35
; z( t! b0 M# Q4 x课时186神经网络-损失函数09:18# g ~, U% o1 g$ ]+ W" X/ `+ `" @$ A
课时187神经网络-正则化惩罚项07:19 U6 X2 v& G: n" T8 }1 A( S
课时188神经网络-softmax分类器13:39
$ W6 I( O/ D0 F7 d课时189神经网络-最优化形象解读06:47
, p$ y @: N( y1 d: V" K课时190神经网络-梯度下降细节问题11:49- ?* ~; i( D6 e) f" v
课时191神经网络-反向传播15:17
! ?% t" O; `7 q( I课时192神经网络架构10:11) V: ?* t1 d! v! ~& x) m0 y* W
课时193神经网络实例演示10:395 ]6 `- v6 \7 w/ E4 b
课时194神经网络过拟合解决方案15:549 Z8 R+ M5 E! J9 r; C4 x
课时195感受神经网络的强大11:30
% Z7 l3 Z2 q2 G( q# K, Q7 u2 z% e$ Y
7 Z& E8 [- ^" O7 H& _0 j' [章节26:Xgboost集成算法0 f6 c A2 A {5 o7 q, T
课时196集成算法思想05:35
, g- B/ E9 C( Y# o$ O4 z课时197xgboost基本原理11:07
/ K, j2 M7 L( N1 T: w# Z6 \; G; Z课时198xgboost目标函数推导12:18- z3 H1 @2 d( C7 h( E5 i2 m
课时199Xgboost安装06:26
: _+ H e6 g) Y9 @课时200保险赔偿任务概述13:06; K& t( y/ _4 s x
课时201Xgboost参数定义09:54+ s" A0 D n) h. z/ G
课时202基础模型定义08:16
& k# x: a9 @" a. j7 z课时203树结构对结果的影响12:37; W/ U7 W8 u6 M) t9 m
课时204学习率与采样对结果的影响13:016 s2 x! H+ H# h) |
课时205本章数据代码下载
! ]' J3 h2 S8 m% _ S
/ x0 f* U9 R# N4 S+ a章节27:自然语言处理词向量模型-Word2Vec1 ?1 ?& }9 d4 n( q* N. D5 F
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: n$ }8 K$ r o& t) [〖下载地址〗:6 W" ~ D( T6 H$ c; f
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