python数据分析与机器学习实战[207节]-2018年

3 k" x- N% j1 j+ @4 _4 t
〖课程介绍〗
" L7 X+ Q1 t% k5 R% ~3 w# w适用人群:
' `7 y% j' Q7 i( H$ u8 V数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。

课程概述：
+ o* b6 c  U$ g6 T' m  q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。

课程特色：
8 N: w$ `; L8 _9 G6 ?- l1.通俗易懂，快速入门
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 _4 o6 l, P5 {% y6 V2. Python主导，实用高效
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。
2 X! h1 ^  j$ f( a. V. m2 ^  ~3.案例为师，实战护航
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。
4. 持续更新，一劳永逸
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。
# z7 z( Z, d- l$ Z. S               
〖课程目录〗
! W4 ?/ \; Y0 F; E$ p, p; o 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
/ `7 g2 L) [. H9 _2 j; T2 b课时2AI时代首选Python09:20
1 \) D% `# D' \" B4 v  B" I课时3Python我该怎么学04:21
3 L% G8 a9 L- g5 J; l; O6 H课时4人工智能的核心-机器学习10:35
课时5机器学习怎么学？08:37
课时6算法推导与案例08:19
! g5 [1 ^0 i! G+ g6 |/ H
章节2ython科学计算库-Numpy（课程代码在目录）
" _; _( ]4 k& L8 F! e3 i4 O( M课时7课程环境配置05:38
" s  D  c3 N2 M4 N! ]2 g课时8Numpy工具包概述09:59
课时9数组结构08:35
5 n* x7 _; e# g, r课时10属性与赋值操作10:30
7 k" q. O$ ]6 i: w6 m3 I" H4 y课时11数据索引方法11:00
# N. t! o- A( y6 f1 p" C2 E+ d7 c课时12数值计算方法08:15
4 R, j" `9 v) V8 W% H课时13排序操作04:51
课时14数组形状06:36
课时15数组生成常用函数08:25
- s! C" G, M( g% E4 H5 D# y课时16随机模块05:33
课时17读写模块05:56
* L0 T- M; O* 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)

* B" k6 i! b3 ]8 o( w章节3:python数据分析处理库-Pandas
课时19Pandas工具包使用简介08:32
课时20数据信息读取与展示12:05
* D, i; k" C: S/ X. J1 G/ W0 b课时21索引方法04:34
" s$ F5 h5 h$ v8 j2 V/ {课时22groupby函数使用方法05:22
课时23数值运算11:15
# j! G) m6 p9 y$ {课时24merge合并操作07:14
课时25pivot数据透视表10:02
! @9 a- s5 ~) h7 q课时26时间操作10:18
课时27apply自定义函数08:58
6 o7 g5 p* [  f% V6 `  z& [课时28常用操作06:43
8 b- W! L4 S! M5 B+ P0 w# J* h课时29字符串操作07:32
课时30本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)

章节4ython数据可视化库-Matplotlib
& Y% M- J) x' i2 i9 ~课时31Matplotlib概述11:44
' A: F/ ]- g* R! M$ c课时32子图与标注21:16
2 d( O3 R- t$ c, z) V  P; k7 \课时33风格设置04:50
课时34条形图14:48
课时35条形图细节15:14
课时36条形图外观15:40
课时37盒图绘制09:09
& ?  [. D5 H2 ?( k课时38盒图细节14:41
课时39绘图细节设置13:48
# p; W, k& [6 x; L3 k0 P& c" ^课时40绘图细节设置212:36
课时41直方图与散点图18:05
! k' q  g/ H) ~$ I2 j课时423D图绘制20:05
课时43pie图15:00
课时44子图布局14:39
, l+ _& F" k/ V; y; D课时45结合pandas与sklearn14:03
( D/ c8 n) z9 ]2 L9 F7 u& n课时46本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
2 p: a7 G$ l/ {) o5 o
& v" ~: e- S+ @( `章节5ython可视化库Seaborn
3 Q8 J* v( Y' f* `. @5 |4 q5 ]2 n课时47Seaborn简介02:44
课时48整体布局风格设置07:47
+ K# J5 A4 W, g! J' d' E& e课时49风格细节设置06:49
课时50调色板10:39
课时51调色板颜色设置08:17
% W+ P( G/ V6 n8 E课时52单变量分析绘图09:37
课时53回归分析绘图08:53
8 e' |* `2 B9 G' G  N1 \6 w课时54多变量分析绘图10:36
课时55分类属性绘图09:40
5 M3 _: C* h# ~$ @6 ?课时56Facetgrid使用方法08:49
9 e1 J) f' _1 |! c课时57Facetgrid绘制多变量08:29
课时58本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
课时59热度图绘制14:19

章节6:K近邻算法实战
1 c& P# A$ o" {. l1 ~' [+ ^8 {- N课时60K近邻算法概述15:47
课时61模型的评估10:39
课时62数据预处理11:25
5 M' F/ l" s+ {: {课时63本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
课时64sklearn库与功能14:42
课时65多变量KNN模型16:37
9 c: _2 ^- t$ c1 I* \
: Q: [1 V: S; ^3 P  V( L章节7:线性回归算法原理推导
课时66回归问题概述07:11
) u) Y& n4 _. b; M3 g6 [课时67误差项定义09:41
课时68独立同分布的意义07:32
. }0 s: s& A/ n+ |课时69似然函数的作用10:50
4 h, {7 u' ~8 i9 K! O; z% D课时70参数求解11:11
! s) M2 s6 W% |& B5 `3 Y课时71所有算法PPT汇总下载

章节8:梯度下降策略
# b6 a& f8 M. z3 ]课时72梯度下降通俗解释08:34
+ f( c7 j+ z0 G: F) l# N, g1 ?课时73参数更新方法08:17
课时74优化参数设置08:51
% G7 p, W$ x9 E6 q$ H; c* m
章节9:逻辑回归算法
9 `4 Y, k$ O" }. E) h/ S0 }$ f6 y课时75逻辑回归算法原理08:23
/ A4 R% y5 F6 g" B9 @课时76化简与求解09:09
& [1 B+ L. X, ?* a. i! R7 x. c
章节10:案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略
课时77本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
5 q' ]  C' w8 a2 v+ f6 ^1 H7 J课时78Python实现逻辑回归任务概述07:34
课时79完成梯度下降模块12:51
课时80停止策略与梯度下降案例10:55
课时81实验对比效果10:25

章节11:项目实战-交易数据异常检测
课时82任务目标解读08:09
* E) F1 N- E) x8 {课时83项目挑战与解决方案制定12:36
课时84数据标准化处理11:20
5 |  ~& B# {. T+ {6 {/ _课时85下采样数据集制作06:08
课时86交叉验证07:16
课时87数据集切分06:00
( D$ D& [3 z' u$ K) u. s# i0 W课时88模型评估方法与召回率10:30
4 `; H- A% k2 W) f4 F/ W课时89正则化惩罚项11:48
课时90训练逻辑回归模型11:20
2 X% w$ d& D1 v% \8 c$ z7 [) k课时91混淆矩阵评估分析10:22
* i6 J  {4 x& f. V" v0 g9 ]# n* u) Q课时92测试集遇到的问题05:20
+ `6 X  ^5 T& P0 @& a课时93阈值对结果的影响10:34
8 D' `8 S4 h, j! F; P+ {$ ^7 N5 [课时94SMOTE样本生成策略07:38
, @  q: w0 a% e: \0 j9 k课时95过采样效果与项目总结08:00
课时96本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
5 J2 L# @2 V+ H& }+ R* n2 q! z( {- p
章节12:决策树算法
课时97决策树算法概述08:29
0 L, `+ ?( Y* z% Z) m7 Y课时98熵的作用06:39
$ R& G: s: Y4 H! c$ s- i课时99信息增益原理08:41
" D7 V8 }! T. }5 c课时100决策树构造实例07:40
课时101信息增益率与gini系数06:07
课时102预剪枝方法08:02
课时103后剪枝方法06:54
课时104回归问题解决05:54
$ M  C" a+ ^7 W/ A6 [
+ e( H0 q3 e: ]% p# M& k- N章节13:案例实战：使用sklearn构造决策树模型
& v7 ]  I0 T% F2 H, P* y2 u课时105本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
4 R2 q& n6 g% `8 v! @4 s+ O3 B课时106决策树复习08:55
# ]6 F% l7 ~( d0 B课时107决策树涉及参数11:09
* h; `4 S4 ~/ l8 Z1 Z课时108树可视化与sklearn库简介18:14
  j7 ?5 K$ M5 a! s0 {8 ]课时109sklearn参数选择11:46

章节14:集成算法与随机森林
课时110集成算法-随机森林12:03
' L; v0 ~/ d  x课时111特征重要性衡量13:51
4 z; i" c; U6 @+ I" g7 O课时112提升模型11:15
课时113堆叠模型07:09

章节15:案例实战：集成算法建模实战
课时114本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
课时115集成算法实例概述10:51
/ B& G9 F. C1 ~0 p! X课时116ROC与AUC指标10:03
! R- w& |- y7 ^( }6 g课时117基础模型09:32
' D3 |% B+ }: N2 [# O8 }( S课时118集成实例18:53
9 o0 W* G+ D% R4 r8 A/ x4 c课时119Stacking模型14:16
6 ~( h  f& c2 A5 Y5 M课时120效果改进11:09

$ L$ }) y# Z0 X: p4 r" L( K章节16:基于随机森林的气温预测
+ h" h3 Y& ?7 b4 R, O+ Y1 _课时121基于随机森林的气温预测任务概述09:05
课时122基本随机森林模型建立09:09
课时123可视化展示与特征重要性12:58
/ h8 Y% a3 w* n7 n课时124加入新的数据与特征10:24
% t% r8 v- q7 s% \课时125数据与特征对结果的影响08:24
* z7 j8 V) c4 _$ d, G( Q课时126效率对比分析08:14
课时127网格与随机参数选择07:51
课时128随机参数选择方法实践09:46
课时129调参优化细节10:12
课时130本章数据代码下载

章节17:贝叶斯算法
课时131贝叶斯算法概述06:58
$ y9 R" r- d. l0 j4 D! q  V课时132贝叶斯推导实例07:38
; |" o4 L; z4 ^! J! g; E, a课时133贝叶斯拼写纠错实例11:46
8 `2 [) K% c- J. ~1 f: b课时134垃圾邮件过滤实例14:10
: C* k& v7 d( Z9 n( }课时135贝叶斯实现拼写检查器12:21
9 ~; r8 M( p* R# J7 ^+ I% Q
) s5 S; v4 q& m+ e2 F章节18ython文本数据分析：新闻分类任务
' S+ B/ U1 Y/ k% L: z% m+ Q课时136本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
; j" j5 E4 u# T0 R0 ~# R7 c' p课时137文本分析与关键词提取12:11
7 p8 t7 v. a  e- b5 o; s课时138相似度计算11:44
课时139新闻数据与任务简介10:20
课时140TF-IDF关键词提取13:28
$ t# F/ ]# b3 x* b: z' n# P. _课时141LDA建模09:10
课时142基于贝叶斯算法进行新闻分类14:53

章节19:支持向量机
5 x+ A+ K2 R1 b% u课时143支持向量机算法要解决的问06:00
课时144距离的定义07:05
6 h  ~2 D# q0 \1 F. F" ]/ Q2 i课时145要优化的目标07:54
课时146目标函数10:12
课时147拉格朗日乘子法08:57
+ ^) n" E7 J0 h! s课时148SVM求解10:14
课时149支持向量的作用07:53
" m4 ?* c9 e; V% [0 }9 U' h9 n课时150软间隔问题06:00
课时151核函数问题11:56

; y5 m& J: G( S: }章节20:案例：SVM调参实例
课时152本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
3 H3 y5 E. `$ }6 ?课时153支持向量机所能带来的效果08:55
) a* `& S' T+ F7 B7 Z  ?# u1 N课时154决策边界可视化展示09:52
$ J5 [+ l9 _! k/ ]$ L3 ^5 N课时155软间隔的作用10:31
课时156非线性SVM06:52
课时157核函数的作用与效果16:15
8 ?, K2 T4 p6 {
章节21:聚类算法-Kmeans
- `8 q7 }: `+ [1 i课时158KMEANS算法概述11:34
课时159KMEANS工作流程09:42
5 _3 f! |7 Y4 W( @1 f* `) V( K" Z& r课时160KMEANS迭代可视化展示08:20
课时161使用Kmeans进行图像压缩07:58
+ V' G9 o' U0 u8 B; d
章节22:聚类算法-DBSCAN
课时162DBSCAN聚类算法11:04
) T9 }/ h- }/ J4 m9 ?. s# O课时163DBSCAN工作流程15:03
1 [* M. H' k1 b8 }课时164DBSCAN可视化展示08:52
6 e1 d8 d- [% U3 \
章节23:案例实战：聚类实践分析
4 \' H1 M: v, r课时165本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
- I' \& q: G! U4 G' j4 ]2 V课时166Kmenas算法常用操作09:21
课时167聚类结果展示04:45
课时168建模流程解读10:45
9 b& n; f; X2 U/ C6 d% m+ V  u课时169不稳定结果04:14
" L1 s. z' X0 b5 t& C课时170评估指标-Inertia07:24
% g' D# t/ \! S课时171如何找到合适的K值06:55
# C+ o# Y3 H- e0 M课时172轮廓系数的作用09:15
课时173Kmenas算法存在的问题07:19
5 I9 U, l6 d! h课时174应用实例-图像分割13:45
  i/ I# _& w/ t. q, v; O4 g课时175半监督学习12:23
课时176DBSCAN算法08:10
$ n- N  g9 M3 j  s
& K* V- L' f! V3 n6 t8 X0 N章节24:降维算法-PCA主成分分析
课时177PCA降维概述08:39
% o# g6 W% H, r! N# Y" `8 v课时178PCA要优化的目标12:22
9 i; ~  ~+ _; K6 s* F课时179PCA求解10:18
课时180PCA实例08:34
, _! l) t6 X/ Y
9 J: R5 X2 j6 a$ w) @章节25:神经网络
课时181初识神经网络11:28
课时182计算机视觉所面临的挑战09:40
# w9 L) Q, s& B7 z" e% K6 X! z. t课时183K近邻尝试图像分类10:01
( Q6 [- W2 v' }2 U; ^2 Q9 W/ }课时184超参数的作用10:31
课时185线性分类原理09:35
课时186神经网络-损失函数09:18
课时187神经网络-正则化惩罚项07:19
. j$ n( ^4 a4 `2 k2 G( E$ a课时188神经网络-softmax分类器13:39
课时189神经网络-最优化形象解读06:47
课时190神经网络-梯度下降细节问题11:49
4 J6 r+ g. U: H% T3 n0 z课时191神经网络-反向传播15:17
0 f  G. v& `9 X: @/ s. E/ `  i" L课时192神经网络架构10:11
课时193神经网络实例演示10:39
; G7 Q% r5 Z- h课时194神经网络过拟合解决方案15:54
课时195感受神经网络的强大11:30
/ e3 z% m" m0 }  b, R
章节26:Xgboost集成算法
课时196集成算法思想05:35
课时197xgboost基本原理11:07
课时198xgboost目标函数推导12:18
7 t. L5 g: {, [' h/ ?3 S- y课时199Xgboost安装06:26
课时200保险赔偿任务概述13:06
% j( w) O7 a7 p1 K2 H/ ^0 h" u  F2 d课时201Xgboost参数定义09:54
: X/ K* ~; @# v$ a$ ^课时202基础模型定义08:16
课时203树结构对结果的影响12:37
课时204学习率与采样对结果的影响13:01
. ~+ d% u+ c3 e3 j5 |* Z) u课时205本章数据代码下载

) w$ Y0 b6 b; o$ `: G0 o: M2 W2 h$ E! W章节27:自然语言处理词向量模型-Word2Vec
课时206自然语言处理与深度学习11:58
+ h2 L8 O, B1 U0 D2 z课时207语言模型06:16
课时208-N-gram模型08:32
, Y" J( \& R0 J7 ?) N( ?课时209词向量09:28
1 [1 m2 S6 c; X5 s% F; G* F% S课时210神经网络模型10:03
" W$ \0 ^" G1 ]1 j* P课时211Hierarchical Softmax10:01
' N" w7 k0 [9 U+ [0 D! y2 S课时212CBOW模型实例11:21
* S, v! S6 E2 \5 z' R' q$ L1 s7 M2 X课时213CBOW求解目标05:39
1 J7 Y' r1 p5 s  Y5 ~6 Q课时214梯度上升求解10:11
课时215负采样模型07:15

章节28:使用Gensim库构造中文维基百度数据词向量模型
: Q- ?! x4 W, E/ w% i; 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)
课时217使用Gensim库构造词向量06:22
课时218维基百科中文数据处理10:27
* e7 `' j9 n: s0 c5 o' n3 o课时219Gensim构造word2vec模型08:52
课时220测试模型相似度结果07:42
6 E1 C7 A. ]1 l* j7 o
& Z# k" z8 i' }8 C0 }章节29:模型评估方法
: f. U! n: R% W) |' m% x课时221Sklearn工具包简介04:56
1 g$ h5 T' M* v# p, S, `) ^4 ^" @课时222数据集切分07:15
课时223交叉验证的作用11:03
课时224交叉验证实验分析14:51
课时225混淆矩阵07:52
. @5 k4 L1 ~) \' O课时226评估指标对比分析12:13
# S; d4 Y  h) ]* m) T! V课时227阈值对结果的影响08:26
课时228ROC曲线08:58
: I# G0 |, |. L& Q. {9 o2 @课时229本章数据代码下载

章节30ython库分析科比生涯数据
) Q% S9 P" h2 ~  B; A5 k6 Q课时230本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
" G4 b' c' ^+ A! w& B2 y课时231Kobe Bryan生涯数据读取与简介07:45
) z- E8 k5 c* P课时232特征数据可视化展示11:41
8 @' A4 r2 H( Q: z) _课时233数据预处理12:32
课时234使用Scikit-learn建立模型10:12
) _7 [) @  E8 R% z
8 G% _# O0 @4 g  |. M2 P5 q章节31ython时间序列分析
课时235本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
- e# M% ^) r0 }2 [0 D# }  G课时236章节简介01:03
课时237Pandas生成时间序列11:28
) _+ m$ l. q) E6 N7 j课时238Pandas数据重采样09:22
+ Y  t2 |' _8 X* N' l. n( G, D课时239Pandas滑动窗口07:47
# g0 d) `& I9 Y: k' ]- D+ a课时240数据平稳性与差分法11:10
/ T1 a: F  b0 u课时241ARIMA模型10:34
# q( u- k/ |2 s+ ?课时242相关函数评估方法10:46
课时243建立ARIMA模型07:48
课时244参数选择12:40
课时245股票预测案例09:57
3 D: ]- }% `5 b7 ^' B2 D课时246使用tsfresh库进行分类任务12:04
课时247维基百科词条EDA14:30

章节32:机器学习项目实战-贷款申请最大化利润
课时248本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
课时249数据清洗过滤无用特征12:08
+ w$ y7 ^$ k; }: C: p4 [3 W课时250数据预处理10:12
课时251获得最大利润的条件与做法13:26
课时252预测结果并解决样本不均衡问题12:47

章节33:机器学习项目实战-用户流失预警
课时253本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
课时254数据背景介绍06:35
课时255数据预处理10:05
) `( n- b2 H8 W$ l, t; F; ^( G9 U课时256尝试多种分类器效果08:32
0 |7 ?* `7 @" e课时257结果衡量指标的意义19:50
课时258应用阈值得出结果06:26
0 z! @/ d' G. u' L
章节34:探索性数据分析-足球赛事数据集
3 y- H  R9 ~3 n7 [课时259本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
- h( M# d$ i; b' o5 G) I课时260内容简介02:13
课时261数据背景介绍10:30
! F% j) Y0 j9 c, k- \6 L# U9 z课时262数据读取与预处理13:09
& n! o' Z8 x, P3 }! R课时263数据切分模块14:42
课时264缺失值可视化分析13:27
* z5 P  d% I' h" G7 I  w  P课时265特征可视化展示12:23
4 g8 B0 k- T" q课时266多特征之间关系分析11:21
+ a% R" C5 C0 x6 j: [! K- N课时267报表可视化分析10:38
" {( T8 f% g4 j  |5 A课时268红牌和肤色的关系17:16

章节35:探索性数据分析-农粮组织数据集
课时269数据背景简介11:05
$ Y! Q% t; L) G) F, d课时270数据切片分析17:26
课时271单变量分析15:21
课时272峰度与偏度11:37
& r4 Z& w: r3 g课时273数据对数变换09:43
课时274数据分析维度06:55
课时275变量关系可视化展示12:22
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课时278应用聚类算法得出异常IP点17:59
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