0 P8 ]' X2 C) n/ |$ c
# p2 e2 z H7 s3 {" T
〖课程介绍〗! A+ L: x, S7 ]8 c( F
适用人群:" G5 u5 L5 [0 y- F- z
数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。0 x/ o" c( \3 ^; Z3 W
+ L+ p) ?+ O/ V课程概述：+ P4 ~! x9 F! i* ?) Y3 S8 \
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。
" H' V- y( S# `. X U2 J7 z% Y. [% S" ]2 }; B: X
课程特色：
F. H9 ?# _9 r7 M2 U* x* Q1.通俗易懂，快速入门
+ I7 s$ P: z3 x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。1 _( L1 T/ f4 g) @# U6 Z( ]
2. Python主导，实用高效, J8 b! A' m; 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。4 T9 t' x2 k. G5 j) h' q
3.案例为师，实战护航+ v& n% g; C. R8 J' 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。8 ^4 v' J* A5 V9 y" y5 ~
4. 持续更新，一劳永逸) @- J, Q" s- K& j G( {
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。% b9 g6 _+ Y: N. d2 ?
+ j$ i4 g1 |% P2 q: R4 d# j, X〖课程目录〗
/ C; G! v* [0 q 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
6 u1 G X$ k. \9 e& r7 v/ d* W课时2AI时代首选Python09:20
8 J4 e; v7 \0 M, R0 r5 j- |$ b/ d2 n. v课时3Python我该怎么学04:21( B q+ B' `& m$ Q
课时4人工智能的核心-机器学习10:353 Q* o" @( L5 y/ s" s% {$ P
课时5机器学习怎么学？08:37/ g3 c3 @% P. c, \
课时6算法推导与案例08:19
0 t9 S9 Y c3 L0 }$ C8 N. V* \( Z# U7 p" R" k2 I
章节2 ython科学计算库-Numpy（课程代码在目录）& @" T% Z' J, j6 `0 h+ ^* |
课时7课程环境配置05:38
+ y2 c# _( u; ?) }' v4 X: ~7 t课时8Numpy工具包概述09:59
- K7 r7 g; p* f# e; c% x课时9数组结构08:35 c1 m3 M+ @& P- T$ B% `9 H4 z
课时10属性与赋值操作10:30' ^" S$ X0 i( R: [; s) S
课时11数据索引方法11:00/ @; {0 {: p2 {6 c" Y& h Q
课时12数值计算方法08:15
! i4 u" q$ u1 M* m5 [5 G课时13排序操作04:51" [, s- \$ \! i v( o( W; \1 G* o S
课时14数组形状06:36; {+ f% g( _; t8 c' Z- ~6 A$ {
课时15数组生成常用函数08:25 |: K( d) a# X! r! O+ ^/ Z
课时16随机模块05:33# G( M, r2 J3 S+ w& d* z
课时17读写模块05:56
8 s$ B2 X* e% v$ u4 l$ l8 i5 h0 T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 p8 ?- b9 \ b0 e3 p1 z& [
" R+ w: P. ?. i5 a章节3:python数据分析处理库-Pandas
, T: G! d8 ~) J课时19Pandas工具包使用简介08:32
/ u; f) U( Y7 O课时20数据信息读取与展示12:05
+ y- G" j) u# ?* {$ n; q课时21索引方法04:34
- i4 L. @( h" l0 s/ N/ @. o7 U课时22groupby函数使用方法05:22
^# I" W5 {, C9 N课时23数值运算11:15" Q( P8 u7 m1 W5 B/ H
课时24merge合并操作07:148 x" y- P( j$ {1 h& ]& u6 i7 K
课时25pivot数据透视表10:02
0 r( i/ B$ m4 N课时26时间操作10:18
1 |% i) l& f* Z# i课时27apply自定义函数08:58/ f. O6 H+ r/ M( |% Y2 ^# Z
课时28常用操作06:43
$ u& e/ f. L; D; v$ o0 @4 `课时29字符串操作07:32
( s- Y$ t p; 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)9 O% K# f) ], I; \
4 v2 q" ^' R0 W章节4ython数据可视化库-Matplotlib) r3 h: N* Q+ ^; T, h
课时31Matplotlib概述11:44- B/ g& h" b" v7 x% p, t6 Z
课时32子图与标注21:16& ^3 x, h8 M% ?
课时33风格设置04:50) X: k% ?" Z7 C
课时34条形图14:48) y r7 Y5 h4 Z7 w, ~( m
课时35条形图细节15:149 W; d- h% J6 l; s" N; t
课时36条形图外观15:40% U5 H7 m* g) K; l; M
课时37盒图绘制09:097 o8 d9 M9 b' U6 _" ?7 X
课时38盒图细节14:41; x% p1 v7 g- h* k* X9 W
课时39绘图细节设置13:484 Q6 }" b, L6 z9 N& P+ N
课时40绘图细节设置212:36
4 s2 N, E7 p. f: U: b: \课时41直方图与散点图18:05
; L$ I8 A1 Q1 o2 ^+ `课时423D图绘制20:05
$ P% j! ]$ d; V4 B4 e6 k课时43pie图15:00
J# A( B6 f5 o; F8 \* l) L- I. x0 h课时44子图布局14:39
$ `2 x8 a3 V, h7 ^6 j5 K" v' v课时45结合pandas与sklearn14:03
/ \5 Y/ z p' {% O' j# `课时46本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
1 Z$ o% [) a' s% M. t
% a$ u. S+ v7 q# x章节5ython可视化库Seaborn! ]% l* P. z* T( }
课时47Seaborn简介02:44/ V& F, I+ i) v& G. i! E
课时48整体布局风格设置07:47
7 W: U7 P3 O# T- g; Q/ W9 @" T9 D课时49风格细节设置06:49
2 _( S+ M0 s) `/ L" {+ L课时50调色板10:398 I7 a$ [7 i) [2 d! }: @9 E
课时51调色板颜色设置08:179 L7 h" \8 I0 |7 S3 ^
课时52单变量分析绘图09:37
0 ?3 `; f5 _) c& X' b4 H课时53回归分析绘图08:53
* |0 x% M% S* E; U4 C! j& `5 L课时54多变量分析绘图10:36
$ F/ O9 r- _( w9 E+ {) F2 ~4 f. C课时55分类属性绘图09:40
# J& U* }( I7 Q6 ]5 e }, g课时56Facetgrid使用方法08:49
6 B, o# _3 z* l: z4 Q7 h课时57Facetgrid绘制多变量08:299 [- i# o) N2 x- ]
课时58本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
% I3 H9 q6 @# a8 r课时59热度图绘制14:19( b* M V) Q3 ^( H$ }0 i R& M
9 B8 `* P" u F( P8 h2 b$ a8 y章节6:K近邻算法实战
* e* ?1 y! z) p& l1 M+ w! X$ I课时60K近邻算法概述15:47+ O. W: b' e) W& {/ ]7 E% E4 ~
课时61模型的评估10:39
4 p: y$ b+ v2 D' J/ b8 X& z3 Y: |3 h课时62数据预处理11:25
: G3 G0 `# Q6 ~' `6 `课时63本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)( j2 h8 R" }5 O# J3 n6 |4 w
课时64sklearn库与功能14:42" h$ H; t* r' Q/ z4 H* G8 B* T
课时65多变量KNN模型16:37* d$ d; F+ d% W; w2 d; B, V
4 O# E! c6 C8 ~ q' g章节7:线性回归算法原理推导' W- W# y/ D' { |: k
课时66回归问题概述07:11
1 o( D/ M4 a5 r( H1 \ X" V4 {4 D# v0 n课时67误差项定义09:41# K. G8 w' V8 q) n. x+ P# _( u l( q, R
课时68独立同分布的意义07:325 z! x" ^) N1 a) E2 z3 g3 H" o1 ^
课时69似然函数的作用10:509 @ N. M$ J1 t) t: M
课时70参数求解11:11: c. P. d- ]- ~- s
课时71所有算法PPT汇总下载! W4 q, H3 }+ @, u: H5 ]$ K& Q
1 s- r, R& i9 q2 \; ]# @章节8:梯度下降策略' v7 z$ y& H1 N6 H: z5 \+ H
课时72梯度下降通俗解释08:34# d3 |, d% v3 h; A6 \
课时73参数更新方法08:17: ?$ G5 i- s7 v# c
课时74优化参数设置08:51
% x. a, ]1 u5 N) O0 |4 u8 i# D0 G
7 H T) h% x' ^ Z! `章节9:逻辑回归算法- B5 V$ a( j( T) i% d6 u
课时75逻辑回归算法原理08:23$ n; ]' a/ R# e) h+ g$ P: O
课时76化简与求解09:09
) J7 a3 u! `$ {. X6 d0 O" M+ f+ b2 y2 O! N+ {/ i# a6 C2 l2 u8 Y
章节10:案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略* y8 r, I8 F2 C: h
课时77本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)% L9 |1 C% k7 T5 s; i$ z, C: H. F
课时78Python实现逻辑回归任务概述07:34
3 b0 Z/ t# R4 p! P: Q" u课时79完成梯度下降模块12:51
, w3 [, m7 ] k, G' r( g6 D i课时80停止策略与梯度下降案例10:55
- [ r$ P$ ?" h- @, q! I: K0 c课时81实验对比效果10:25
% T n; u9 g0 ` x5 ~4 P- T. H. n+ ]- R& }
7 n( J9 r5 b$ d7 @2 W. F# u* F章节11:项目实战-交易数据异常检测
! G( U# G, o! j0 t课时82任务目标解读08:09
# c3 R) R% T% r课时83项目挑战与解决方案制定12:36: k, V1 v! _7 e5 q
课时84数据标准化处理11:20; ]( S/ Z. a9 T
课时85下采样数据集制作06:08
0 _+ M9 T- h5 G* f课时86交叉验证07:162 O# P' N M! X1 [7 _- H3 k6 E% _
课时87数据集切分06:00! z: i: s: R3 e
课时88模型评估方法与召回率10:30: F3 W7 I" V2 v( U- |
课时89正则化惩罚项11:489 R" s1 j" S% I# U+ X
课时90训练逻辑回归模型11:20" h. b4 x% w$ L, E3 g5 r
课时91混淆矩阵评估分析10:22
B, }: P5 r' A课时92测试集遇到的问题05:20
+ Z2 v8 Z t: L5 x, N课时93阈值对结果的影响10:34
4 N9 ^: e, j) S1 T {8 h& e. u/ v% j# q9 h课时94SMOTE样本生成策略07:38
5 j9 ^5 E H& @7 H5 _课时95过采样效果与项目总结08:000 B' Y6 p0 B$ m. O& G8 a
课时96本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
L2 F# {' a* r5 J4 j! J S3 ?8 @/ V9 x% _+ ]4 I5 u
章节12:决策树算法
* v) {$ z- m! a( V& K课时97决策树算法概述08:296 I. K( I9 t! Y* X
课时98熵的作用06:39
5 Y# V D4 u2 Q7 ^3 r9 m* ?课时99信息增益原理08:41( ^, ^! A1 L: `5 e- s
课时100决策树构造实例07:40
) k& W& x' [+ B课时101信息增益率与gini系数06:07
) F7 l( t, F& p/ |& E2 Z课时102预剪枝方法08:02
4 T G6 y* b- k+ ?! o课时103后剪枝方法06:54" T! y4 Z8 [3 D2 K' T( F- ~
课时104回归问题解决05:542 E2 }# A' T* F+ b
]! D, q5 o G7 D
章节13:案例实战：使用sklearn构造决策树模型( _# _1 J7 Z; u& ^# F/ z9 n: C
课时105本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
3 I6 j* e: q1 S) y! X8 E课时106决策树复习08:55
$ z; X& b) h+ L+ F课时107决策树涉及参数11:09
, p+ Z; e6 k: H* ]! Y K% G' U% ^9 h& o课时108树可视化与sklearn库简介18:14
# m: Q4 k" ^: s. S4 S" {% o课时109sklearn参数选择11:46
: v' l! A0 T2 L/ C# a
2 Y) W8 B# C% s) S; y8 K章节14:集成算法与随机森林- D* P9 ^: h( Y( C" R, D
课时110集成算法-随机森林12:03
7 s+ f' {) C4 b3 N/ m$ D0 \课时111特征重要性衡量13:51- ^5 g& {) x) g8 A4 g# Y R' Y( @! O
课时112提升模型11:155 X. j- j" k3 m, @% N( T
课时113堆叠模型07:09
% d( `7 N# P$ U. M0 V/ m% @4 Y
4 k9 W. O h& M& R章节15:案例实战：集成算法建模实战
# T5 n' Q. h' b# u2 L, M课时114本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
* b, W0 i: k0 x5 [, e课时115集成算法实例概述10:51
) l* D# @6 ^2 g6 y% \课时116ROC与AUC指标10:03
2 z* ^9 M+ C& [- p课时117基础模型09:328 z2 m' o# F: }' o/ c8 w$ b9 l" g
课时118集成实例18:534 V+ j' E: J& V% G& h8 s) `
课时119Stacking模型14:16
$ d: U0 v7 r' R `9 V4 t4 j3 K课时120效果改进11:09* U* O& \+ w7 P6 z* L$ S6 Q4 f/ v
a6 `9 [% F# j; h; u0 ^+ X4 S章节16:基于随机森林的气温预测
, j# |2 A/ h! T2 |% U R2 N课时121基于随机森林的气温预测任务概述09:05- H" {3 l% k/ j4 b9 ?2 ?8 F
课时122基本随机森林模型建立09:09
1 f4 c) U# m/ X$ q5 z2 U* Q课时123可视化展示与特征重要性12:58
$ L& N! O; I) F) J. S课时124加入新的数据与特征10:24& G, P/ {( Z% o* r# L7 K1 r
课时125数据与特征对结果的影响08:24
) {4 ~4 J# L* Y课时126效率对比分析08:14
8 j8 F C7 \- C( q课时127网格与随机参数选择07:51
" g: j5 J! [/ Z- k" H' G+ T8 C3 y课时128随机参数选择方法实践09:46% v- ?) _$ m2 K. ^
课时129调参优化细节10:12
7 t+ y u1 c& G" |$ _课时130本章数据代码下载
, c0 X* c, _+ v
1 ^# S" f3 F3 i/ D* l+ [章节17:贝叶斯算法
% }6 h7 u: b8 Q/ R课时131贝叶斯算法概述06:584 h3 D- M! X/ s5 ]8 t: L
课时132贝叶斯推导实例07:38/ v- N8 j T$ E, X- t* r+ N
课时133贝叶斯拼写纠错实例11:46
- H. ]( g( D+ m8 W% d+ V课时134垃圾邮件过滤实例14:10
1 q4 \' D4 _, H, w4 w课时135贝叶斯实现拼写检查器12:211 @$ Q! y8 Q7 {3 V% h6 K4 i
+ _4 A! m: ?. h, U章节18ython文本数据分析：新闻分类任务0 s2 j4 X$ ?" l# Z( {( j7 F* h
课时136本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)! l1 j1 a, i4 ~+ }, l
课时137文本分析与关键词提取12:11
* p e, `, `2 Q0 Z% m$ W课时138相似度计算11:44
# S2 m/ ?1 N1 C+ ]" K7 i课时139新闻数据与任务简介10:20
. x0 {$ G5 k& V课时140TF-IDF关键词提取13:282 a q* d" W8 `/ Y4 `' V( {
课时141LDA建模09:10
+ V' D/ o; J1 q. Y; ^8 N5 t/ P课时142基于贝叶斯算法进行新闻分类14:53
5 L( L8 f( Q2 D$ G( C+ s
2 {2 w) }( d: x5 J6 [章节19:支持向量机- ?& X% W+ f- p. c* v
课时143支持向量机算法要解决的问06:00
+ e3 }" ~% ?% e; |* \课时144距离的定义07:05
* k! z5 j5 h1 Y) _- E H+ J课时145要优化的目标07:54 [/ k' V4 a0 V
课时146目标函数10:12* M# W; `$ r% p& @! k% d0 b, f
课时147拉格朗日乘子法08:57
4 |; K) \* v1 ]/ h课时148SVM求解10:14
& d9 j: s8 {5 V, r% R$ c课时149支持向量的作用07:530 U B) m$ ?. U
课时150软间隔问题06:00
0 R- D& c2 [+ k7 ~/ o课时151核函数问题11:56; \' W: l% {8 ^8 d/ O4 o: R1 U
3 `' F5 r. G" ~) R }: B
章节20:案例：SVM调参实例2 H: A. G h! I9 K0 B, ]+ 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)
) G, n5 {9 t$ ?/ k# b5 A课时153支持向量机所能带来的效果08:55
; k4 o7 ~2 S% l4 o- Z+ @4 a课时154决策边界可视化展示09:52
- l& L; ?( p: |9 \, s, B课时155软间隔的作用10:315 L( b" v! {, p6 V
课时156非线性SVM06:52
8 J7 @5 K/ j l* }课时157核函数的作用与效果16:158 U/ i+ }- ~# B( K9 C, l& N! \
' T, T- M# t# x9 q6 Y0 ]7 s6 j章节21:聚类算法-Kmeans
9 D" k( M; Z7 J3 g) ~课时158KMEANS算法概述11:34% [9 ` ?( \& _9 `3 U9 o2 w
课时159KMEANS工作流程09:42
/ E/ }3 r5 |( |0 ~9 p课时160KMEANS迭代可视化展示08:20
/ q" l% v5 U9 R7 [! Q课时161使用Kmeans进行图像压缩07:581 ]2 @' {% w: x& F/ x4 p6 I% d
7 e" r4 X% O) ~& n" u3 m4 b章节22:聚类算法-DBSCAN2 @" V1 V8 h; u( R0 l
课时162DBSCAN聚类算法11:040 j8 Y6 I% N8 H+ d. L1 w
课时163DBSCAN工作流程15:03
% t5 a# {: x z课时164DBSCAN可视化展示08:52# N! c5 U/ ^" Z1 k% l% _
' L' e- A; s) X( ~" V
章节23:案例实战：聚类实践分析7 H" N$ F' D5 |& g
课时165本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
; P4 b+ Z& }4 ^$ r, Z7 S课时166Kmenas算法常用操作09:21
: H9 K# @& p# t- G w课时167聚类结果展示04:45
' |) h. Q3 r% q/ {% K% u课时168建模流程解读10:45; D) m5 o, z! Q9 D$ r, B7 [' Q
课时169不稳定结果04:14) k3 A9 S+ a2 m: i
课时170评估指标-Inertia07:24
9 k b1 a) [' k课时171如何找到合适的K值06:55% c4 X5 e/ f0 s. ^9 f
课时172轮廓系数的作用09:15: `7 J8 [& ^6 N! n' ~! v- d$ D
课时173Kmenas算法存在的问题07:19- n# e) [6 Q0 z- d" x1 z" [
课时174应用实例-图像分割13:459 C3 T- ]3 q$ r& a X3 ]
课时175半监督学习12:23( I, X6 G% U+ d5 H
课时176DBSCAN算法08:10
7 E4 L* y( ?/ I2 U
4 f6 P' L( j9 a: r章节24:降维算法-PCA主成分分析3 Q& u! Y! t6 E, j
课时177PCA降维概述08:39+ G0 f2 P0 U Y
课时178PCA要优化的目标12:22 \ _- w9 X r9 z8 ~- w7 f3 G
课时179PCA求解10:18
0 Y3 U8 ~/ N, W% Z1 [课时180PCA实例08:34* l; _8 t( R: j
! v+ j1 R( y) h0 `6 Y: y
章节25:神经网络) [/ X% k+ E( W3 e1 M- c2 n
课时181初识神经网络11:28
8 J- j) P! A8 d0 e6 q课时182计算机视觉所面临的挑战09:40
2 Z/ |9 O0 }$ e6 b2 E; t课时183K近邻尝试图像分类10:01
+ m4 q- q! @1 P! z: d课时184超参数的作用10:31
* j8 v( X9 i) M$ K6 U; K7 n课时185线性分类原理09:35
; T! @ d. Q! g2 O5 `& R课时186神经网络-损失函数09:18& a! w- }6 Z# {9 z% D4 r% H/ [! O! a
课时187神经网络-正则化惩罚项07:19
1 n! A7 @, x5 d' x9 w课时188神经网络-softmax分类器13:39& [) B/ {1 H% v, Y
课时189神经网络-最优化形象解读06:47: m, y! W$ N3 s( f5 U( O
课时190神经网络-梯度下降细节问题11:498 a4 d+ W% a" v, P+ L7 A6 i
课时191神经网络-反向传播15:17
# u3 a$ N, A6 F0 j8 ~3 C; Z! C课时192神经网络架构10:11, o, t0 x) a- k1 a, Z3 c2 y+ J
课时193神经网络实例演示10:39
1 k. ]1 }1 W( _ E1 Q+ g7 E6 p课时194神经网络过拟合解决方案15:54
- C# ^/ w( |6 E2 W/ d课时195感受神经网络的强大11:30* z, P% u& ` u; e! ]
/ @' x' r; G* G, i6 ?& ?4 t章节26:Xgboost集成算法
: M/ b8 k' s) v, T课时196集成算法思想05:35/ T7 \ j5 [6 Q7 _1 p2 O+ @7 \3 \
课时197xgboost基本原理11:07
- A4 q& F0 D8 q! [. p课时198xgboost目标函数推导12:18' ]5 a' g1 ?( {- v
课时199Xgboost安装06:26
7 G! o4 ~6 _! h/ q R课时200保险赔偿任务概述13:06! T5 K: d7 H# f! b/ s- z, w, u
课时201Xgboost参数定义09:54
8 b+ \; I+ E: H4 m0 g [2 ]- o5 U0 C' p课时202基础模型定义08:16
2 b4 `3 X9 ^. u课时203树结构对结果的影响12:37) B; A+ \. ]' J0 M. f
课时204学习率与采样对结果的影响13:01: z3 f$ j1 S: e3 p" `! A$ q
课时205本章数据代码下载
" y) [. x- R( J
! X+ Z B# o4 T& W: U章节27:自然语言处理词向量模型-Word2Vec: l( ~5 d3 i$ J) _% ?! x" e$ @6 o
课时206自然语言处理与深度学习11:58
+ c N! t6 k8 r9 _+ [课时207语言模型06:16$ z, b: g1 B9 ]0 V, B B
课时208-N-gram模型08:32
1 x. N( @) f! A3 O课时209词向量09:28
# r) r+ T& b7 C2 r- H1 B+ M课时210神经网络模型10:03* ^. w# s! N6 A: ^4 F
课时211Hierarchical Softmax10:01
+ P# l, C$ l2 Q7 d! i; j, q) @( D课时212CBOW模型实例11:21
5 P" y3 [: M. } w课时213CBOW求解目标05:39
" U" ~- C1 U; X9 z课时214梯度上升求解10:11
) F B& Q6 j/ _# U7 }6 U0 R课时215负采样模型07:152 L# B( B" |$ Z) {6 b0 t8 `
" p5 C' e7 D9 }# ~9 f章节28:使用Gensim库构造中文维基百度数据词向量模型: }" b: w% s& w& k8 k; m
课时216本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)8 p8 D/ ?$ t& W, Z# S; Z5 `
课时217使用Gensim库构造词向量06:225 v9 o9 K0 ?0 }% k+ z4 u
课时218维基百科中文数据处理10:27
5 o5 m6 |9 R: D. `& m2 r课时219Gensim构造word2vec模型08:52
* u: k, q/ B; S( i$ J H' S课时220测试模型相似度结果07:42
, }; B/ z1 r+ ~/ A
/ D$ A4 q; c7 i' e- i章节29:模型评估方法. l2 U. g# f3 p3 O4 s2 f7 n
课时221Sklearn工具包简介04:56
" Z% N% g' w6 P; m0 e课时222数据集切分07:15
8 u* }( r/ R& D g( K3 \课时223交叉验证的作用11:03* i+ s' n+ L m' i8 t+ l, W" C
课时224交叉验证实验分析14:51/ p) a2 _7 c& b* P- R8 V& [
课时225混淆矩阵07:52
3 b% u) _* g/ W- U* k# h+ N$ g课时226评估指标对比分析12:13- |- h5 _" z2 t. e
课时227阈值对结果的影响08:26
/ C2 T7 L$ ?" L D. {课时228ROC曲线08:58, H8 w$ \* B. C+ V: J \
课时229本章数据代码下载
$ b/ }/ ^% e/ z, x% z+ }+ F, L! @
章节30ython库分析科比生涯数据$ U4 B4 Z7 ?* ]& r, i
课时230本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)% `( T$ Q& n4 N
课时231Kobe Bryan生涯数据读取与简介07:45
! ~( s' A2 o3 K3 l; ?课时232特征数据可视化展示11:41/ C% L1 A. x! ?- s3 V7 S
课时233数据预处理12:32- D# E Q C% }2 E# l& E, [0 p' ?
课时234使用Scikit-learn建立模型10:12- q* Q' ]2 Q i' \ T; P" V3 w
8 G9 k/ }6 x0 f! A3 t9 I
章节31ython时间序列分析
8 {, J; o1 l- @& Z! x" A* |# S# h课时235本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)" {8 F/ v, e- M5 w e* M
课时236章节简介01:03- V0 N9 `3 i8 j* I* `# {4 ~
课时237Pandas生成时间序列11:28# K$ N% T! L" u
课时238Pandas数据重采样09:223 ]5 a7 _ ] r9 w/ n2 Q3 C
课时239Pandas滑动窗口07:47
& B6 U" f* m$ J9 Q) z; l X4 N课时240数据平稳性与差分法11:10
7 {# @3 O) g) N课时241ARIMA模型10:34& k H2 V3 Z* h- O3 v. P
课时242相关函数评估方法10:46. P, u- N: I* k3 s) p- n- ^4 d: A
课时243建立ARIMA模型07:48
( m0 K/ B4 M1 T& o课时244参数选择12:40
, B; M: U" {% Z' h S课时245股票预测案例09:571 |( a& U1 L8 q% q+ V+ V
课时246使用tsfresh库进行分类任务12:04
0 T- q! d# U y& x+ ~+ ^课时247维基百科词条EDA14:30
: |2 d1 S) z4 O' m1 [1 w" O! u
1 V/ Q7 r) J. H% j. c6 E; m4 w章节32:机器学习项目实战-贷款申请最大化利润
; i) e) P) \$ [9 @; ]课时248本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)' R$ I- f3 J: U; C) ?: I3 ^
课时249数据清洗过滤无用特征12:08
# x/ J! o4 p( b课时250数据预处理10:12' k: O1 i7 f7 |* ~ L% o& \
课时251获得最大利润的条件与做法13:26
+ h% Y+ t7 Y% G" W课时252预测结果并解决样本不均衡问题12:47
' u. }. Z0 T6 r' B9 }; U' E: @1 `1 x3 m, ?# n
章节33:机器学习项目实战-用户流失预警
! c" n8 } X$ Q; n- z# R4 m+ M ^课时253本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)$ v/ a$ T4 E* W& L- m# q
课时254数据背景介绍06:35
, v4 O: |' ?+ j课时255数据预处理10:053 `, I- A5 C) J
课时256尝试多种分类器效果08:32
' Q- _5 _5 P4 y0 Q3 c5 t) R) J8 F课时257结果衡量指标的意义19:502 c4 a' m9 L0 W0 Z# {4 a$ z
课时258应用阈值得出结果06:26
5 F' i8 V3 B% D
; \ J1 Z5 g- j ?$ G章节34:探索性数据分析-足球赛事数据集
; p0 R/ }% y/ u1 z' 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)
+ Z6 |. l* @% k7 m- X课时260内容简介02:13- ], v$ F4 [6 h( i! I
课时261数据背景介绍10:30
/ A6 N. \: K# w; `9 H% J4 Z课时262数据读取与预处理13:09) i& L! r0 G/ ]
课时263数据切分模块14:42; ?) p% [2 a! I
课时264缺失值可视化分析13:27
6 @8 V4 a7 T% J+ [$ K7 G! V课时265特征可视化展示12:23: V1 i. X& o% e0 U
课时266多特征之间关系分析11:21' [9 u" p+ r/ I- w, S# b
课时267报表可视化分析10:38
D% b7 c: c* ]& C) j: }课时268红牌和肤色的关系17:16
; {4 W# W& J, c5 V* m1 M
8 \- C! B- z* }/ l6 p2 L章节35:探索性数据分析-农粮组织数据集
$ T' c3 d/ _9 J {课时269数据背景简介11:05
7 x2 I( |' f) C y( @课时270数据切片分析17:26
" b; o2 o% Z7 O课时271单变量分析15:21% c, c$ j: T1 }- @8 A3 {; b: |
课时272峰度与偏度11:37, G1 v, y4 X2 P. O. k0 o. e
课时273数据对数变换09:436 c/ m0 q$ ?+ z/ S3 U
课时274数据分析维度06:55
3 F' D2 W- R) {* C& e9 D课时275变量关系可视化展示12:22
( t- `: U3 r; w- b+ \( L
& d, a' n- A4 `* e7 J章节36:机器学习项目实战-HTTP日志聚类分析
+ T; l6 W7 c" j* g课时276建立特征工程17:25
3 p0 ]5 ^2 i$ n% g课时277特征数据预处理10:34
( X4 m1 V. X4 d% M5 O) t课时278应用聚类算法得出异常IP点17:59. Q7 v, y, T) C. S1 `
, x4 x: I& N8 J8 j* Q4 M' u
〖下载地址〗:$ C& `- x! ^% y0 x, w7 ?. _; m
7 ]" \/ g$ H7 ?! y9 [5 i2 ^ Z2 M5 E% Q2 a4 c" f) u# a2 N* L( R& h
|
|
[复制链接]
