& G/ q2 B) _2 P* a; a2 W
0 q# \9 @6 m/ V〖课程介绍〗4 `/ ~0 N: \& n3 x
适用人群:
0 M( e7 ]; E1 b" F数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。6 X2 r. I" y g9 s
* |/ V5 [$ i8 |5 b2 G4 C" o/ K
课程概述：
, j( y8 |2 z& U: H5 W% g! b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。/ |; U; \3 p7 F- O+ \; x
/ v, J) A9 i6 R H3 j1 s7 V
课程特色：( ]* K0 S! X5 v$ M5 w
1.通俗易懂，快速入门
( O p! a9 J( x# ]8 q- o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。
+ ^* Q9 ]3 Y. ?% c) a7 N2. Python主导，实用高效
9 t0 L# g: z! j, | z$ @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。% j0 r& Q' _( G4 _2 U X. c! p
3.案例为师，实战护航
2 G7 @6 B! Z8 E* M0 {$ j; N$ l) F5 D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。
1 X, o% j4 K) ~; A$ y4. 持续更新，一劳永逸" e+ k f: t W( B' F
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。% @5 F, y% ^9 Y( f
4 X3 M% W# r d
〖课程目录〗; N: Q9 d3 |4 a4 O" H6 {5 N: G+ C p
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）11:149 s' {; x) M- X( {4 Z4 P) M
课时2AI时代首选Python09:20
; Q8 b3 n; W/ l8 l4 o课时3Python我该怎么学04:21. r5 i/ p# d3 k8 }0 s2 K& R
课时4人工智能的核心-机器学习10:35
5 [( [6 \' h! I2 p* f: B9 T课时5机器学习怎么学？08:37
Z0 L. j5 v. h' D7 I% X9 b课时6算法推导与案例08:19
! R( U3 a$ }. z( u% h' e+ Q7 n
4 R- f# B( S; m M4 C章节2 ython科学计算库-Numpy（课程代码在目录）
. o6 \* h9 B9 c8 C6 F5 Z7 b* _课时7课程环境配置05:38, y$ B0 Z$ c) H8 Z; ^# P
课时8Numpy工具包概述09:59$ d) c$ D+ F1 T0 D
课时9数组结构08:35
4 o' g. v6 o4 _9 H/ o课时10属性与赋值操作10:30
. d, c0 M: ~; }6 }; N+ }- y课时11数据索引方法11:00
0 D0 v# h+ O3 k. d" F, x课时12数值计算方法08:15
' C3 f( X/ f; g* P, ?) w% m* b r课时13排序操作04:513 \4 U: f$ U1 n7 G) C3 P* W
课时14数组形状06:36
; J7 A7 _6 `* s1 d5 \; q$ ]课时15数组生成常用函数08:257 u3 A- @$ Z; p0 q+ n/ m
课时16随机模块05:33: h) Q7 g4 H' X4 b" S0 }: {
课时17读写模块05:56
, Y, `% W# p, g Y7 L4 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)% Y1 C) p* W! B! l* j+ y4 g
# B' P" Y+ C0 Q$ ?# y
章节3:python数据分析处理库-Pandas
: b: h0 X8 w3 _+ s$ B课时19Pandas工具包使用简介08:324 a7 z# ?+ C3 K$ V: f; ]) Z. X% h
课时20数据信息读取与展示12:05: I; r. r# r1 v1 }
课时21索引方法04:34
. }/ [+ s0 P' C) h课时22groupby函数使用方法05:22
: T, y( ]( [9 ^! O课时23数值运算11:15
/ T( [) e; M9 h" v0 V0 i课时24merge合并操作07:14
( | T4 \% {1 ^2 q: @) I! o% G0 w课时25pivot数据透视表10:02
/ ^/ a$ P; o5 M/ H1 o3 i) N课时26时间操作10:18' x% O6 Z8 O" V8 j
课时27apply自定义函数08:58& P; S3 W) L+ O M
课时28常用操作06:43
8 p7 z4 G: c2 ^- T课时29字符串操作07:32! P! I3 D3 i) e0 q- A8 B! _5 L
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 M1 [ V" \$ [% i3 \1 E
; c2 r7 J& ]) [% u- X/ n章节4ython数据可视化库-Matplotlib
3 E _3 A* E- t; ^, D; x课时31Matplotlib概述11:448 [, Q" s# R. p# x
课时32子图与标注21:161 c8 U4 C4 Y1 y+ G0 w
课时33风格设置04:50- C8 q' z# S: E8 Z4 c4 W1 t, p0 l$ ~
课时34条形图14:48- [/ @( j! Q4 A% \1 W
课时35条形图细节15:14) t \. O7 ] Z! R
课时36条形图外观15:40
' r- @* r* j, S, v: u% U+ t课时37盒图绘制09:09/ A1 T. M1 z% k- \ Z7 t. m1 V
课时38盒图细节14:41
3 g5 O2 D8 M6 ]" e( |课时39绘图细节设置13:48
3 F6 @! g) {9 ~5 K g课时40绘图细节设置212:368 ^! H: o3 |' i$ t8 p) T- v
课时41直方图与散点图18:05
^4 ]8 T9 g Q& m0 j课时423D图绘制20:05
5 i3 K9 {3 X0 F7 ]6 m0 j# ?课时43pie图15:00- T# j% e% x ^( s8 @4 W
课时44子图布局14:39! y \* K5 K2 h+ n
课时45结合pandas与sklearn14:03
, F8 g0 G, b; P- ^. S3 h3 ?+ 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): [$ ~4 @6 R) w3 N
5 k2 w# N! A5 m章节5ython可视化库Seaborn
7 }: A0 A1 y1 L Z5 D. l2 V0 [课时47Seaborn简介02:44
, }4 A* [3 K3 ^" A l/ C& x课时48整体布局风格设置07:47+ `0 f* F/ Z4 e( h0 n! T
课时49风格细节设置06:49
O/ T/ w, r& P* N. Y. e课时50调色板10:39
" O& \7 z% U+ j+ r课时51调色板颜色设置08:173 Z9 e* U* p( `4 M& L2 X
课时52单变量分析绘图09:37
: Q" b9 S) d( E* z$ }, f! j; r课时53回归分析绘图08:53+ c4 T. q7 x& o- {5 g9 n/ Z
课时54多变量分析绘图10:36; Z! q. ?% @2 f" X' m! e: h: S
课时55分类属性绘图09:40
$ B- I' l" M; V8 T1 R课时56Facetgrid使用方法08:49( l# a) N0 n# _$ O3 {+ y
课时57Facetgrid绘制多变量08:29
: `& q; u; H6 c) l课时58本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
: I, _ G# i6 r7 M课时59热度图绘制14:19- c" t# z# _/ N
: y# u3 v% t! I
章节6:K近邻算法实战
: }% U* z# @4 @ Z. @! S+ c课时60K近邻算法概述15:47" ~$ m0 N: d8 ?
课时61模型的评估10:395 e7 g) W5 v/ z5 i/ i7 I
课时62数据预处理11:25
2 ~7 t% t( V: A' K# ~2 z2 z课时63本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)# N- X' ~: _8 y7 H0 P o6 W
课时64sklearn库与功能14:42 n' G% X/ q) o
课时65多变量KNN模型16:37- {; J* u1 M& p$ B$ ~
- w' H' L) E* j7 K q0 C' q
章节7:线性回归算法原理推导
* h% B! F" t3 U; ?8 `! a# E课时66回归问题概述07:11# H+ J( r& e2 W# |
课时67误差项定义09:41
+ J6 u* F- _# ?$ M课时68独立同分布的意义07:32
2 X& A8 j3 T a) u课时69似然函数的作用10:504 a% n, ?" B! m5 D9 w: F
课时70参数求解11:11
9 \0 A f+ d* K8 z/ K9 K课时71所有算法PPT汇总下载
: i- L( J3 q4 w4 X8 r* V9 O4 @- E* l3 u& ? V
章节8:梯度下降策略
5 X0 c! [% S; j( [* p课时72梯度下降通俗解释08:34& y! L g: ?. [
课时73参数更新方法08:17
' ` o7 n0 J2 @3 M( _. a3 v% V课时74优化参数设置08:51
8 H/ Z; j5 ~4 k2 z( m F9 a% f$ r) \+ t' M4 Z8 W
章节9:逻辑回归算法. Z/ r. x! l1 U. V6 V4 E
课时75逻辑回归算法原理08:232 A4 E0 N2 ?8 c' A4 d! b+ P0 T
课时76化简与求解09:09- B5 Z: N: x+ r- K- q6 V7 J) t
$ I( t1 Z4 e, ?& Z章节10:案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略
2 \" g8 j; f& M" j$ ^课时77本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
% B) i/ e' E# ?; d$ v7 O6 d- g课时78Python实现逻辑回归任务概述07:34/ W6 k2 A# `3 P' d, Y4 T
课时79完成梯度下降模块12:517 `; I% z* g: y1 Q
课时80停止策略与梯度下降案例10:55" W+ h2 `. {1 [. R; H. V
课时81实验对比效果10:25; h) G( I' y' O" c: J" G" Z+ j
! K/ i q4 C5 \# }2 r章节11:项目实战-交易数据异常检测8 I8 ^$ ^$ [4 B& E% a
课时82任务目标解读08:09
" h; v- |) v& R6 a+ G课时83项目挑战与解决方案制定12:36
4 E7 F" o: S5 J' I- L' @0 r. D# I课时84数据标准化处理11:20 d# y- @! }/ @0 h' g
课时85下采样数据集制作06:08. n! Q7 A1 p. M" e4 f" L
课时86交叉验证07:16* b" U# T2 e6 u6 a; f
课时87数据集切分06:00
% T! n0 f9 N1 P! m! S( ?课时88模型评估方法与召回率10:30% |; a/ X+ b. A7 w' f1 N1 ~1 K; h, {
课时89正则化惩罚项11:48
7 U- ?$ K5 u" f' a. B- m课时90训练逻辑回归模型11:20
) m/ I" b5 i' S( y1 p课时91混淆矩阵评估分析10:223 @$ W5 E9 j2 L. f
课时92测试集遇到的问题05:20% e& `% l6 d, L: Y
课时93阈值对结果的影响10:34( u. a% r' [+ l2 \
课时94SMOTE样本生成策略07:386 k F9 i; U8 }% l0 |; o, B
课时95过采样效果与项目总结08:00( v" l- x4 t% N0 L1 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)
1 N! e. ?2 }* x( l6 J& e
7 p* a4 g3 a2 x: b章节12:决策树算法) d/ w; K0 `/ A ], Z! X9 s1 b, _
课时97决策树算法概述08:29
! w1 f8 F/ Q% R# [课时98熵的作用06:39
( S/ P: o8 B' ~- [, f. S$ n课时99信息增益原理08:41
2 f j7 h7 F& Z# [! ]课时100决策树构造实例07:40
5 Y+ l$ D' Y- l3 F5 @( `$ ^课时101信息增益率与gini系数06:07
@0 M, w6 w) }; l0 c0 k课时102预剪枝方法08:02
* h7 f. S9 U2 s& x- `课时103后剪枝方法06:54$ L' C$ @$ T$ d1 y
课时104回归问题解决05:548 b# e N* t5 ]6 \/ R! x( ]6 b
% v2 o5 E4 e; i6 P. e章节13:案例实战：使用sklearn构造决策树模型- w9 B7 H& i1 _
课时105本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)9 |: n! E7 H5 }1 ~+ d
课时106决策树复习08:55
0 J; _8 X7 Q+ i5 N; L0 K课时107决策树涉及参数11:097 c9 ~6 P9 l+ D c- u! V# } ?1 I# M
课时108树可视化与sklearn库简介18:14
1 A% m5 f$ Z$ c! X5 l课时109sklearn参数选择11:46
% ?4 v1 O% b; s/ b% L" p; D
% Y5 l; N' F: p6 X, a章节14:集成算法与随机森林
+ V+ V2 z) ]) y% o, _" [9 z课时110集成算法-随机森林12:03
" a; Y4 v ]& V9 O课时111特征重要性衡量13:51
7 F! B& \/ e8 z o/ e' y课时112提升模型11:150 t$ S/ o; R; M
课时113堆叠模型07:09
' o! q# m8 K$ o* r
" Y) q% g3 @$ y; L' P: S0 u# ?/ t章节15:案例实战：集成算法建模实战
, ~% X' s4 Q/ b2 s9 q# e课时114本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
5 J& u, Z `# c5 c$ X/ h% ?课时115集成算法实例概述10:51
( M P$ a- }! K% b( M课时116ROC与AUC指标10:03
# ?0 H. \7 [( |* m# u/ j0 I6 s+ l课时117基础模型09:32
5 ?) V, ?. t) M( H! B课时118集成实例18:532 `7 U6 D' e" `9 i! Z; o
课时119Stacking模型14:16
& @9 G$ q) q' ] {* W课时120效果改进11:09
/ I" \1 @0 x6 ?' b
R+ G5 L" _; T章节16:基于随机森林的气温预测
B8 F) ~3 B8 C3 r7 q7 l& S课时121基于随机森林的气温预测任务概述09:05
& n( }3 X2 [7 t% t, c4 H; B, X课时122基本随机森林模型建立09:09
: G4 c+ I8 f* o% e; F) B% [课时123可视化展示与特征重要性12:58( _4 Z; u- m" o1 t
课时124加入新的数据与特征10:24/ |0 ]: O: q3 N# o
课时125数据与特征对结果的影响08:24
0 Q) o: J6 P' X; k* Q* C' I课时126效率对比分析08:145 v) ~( ~1 `( I
课时127网格与随机参数选择07:51
/ F! ]+ d' x; w5 I9 O课时128随机参数选择方法实践09:46
: E! Y' h: K1 K" k: ^$ b, ?. ?7 N课时129调参优化细节10:12% s8 _& H: f& I( b0 R2 T
课时130本章数据代码下载
% H- M: h6 S& s7 f/ x
/ U$ P" v- N# a+ T. _, @章节17:贝叶斯算法" t4 S3 ]" p. N9 K5 o
课时131贝叶斯算法概述06:58: _ i0 V% T% x- z
课时132贝叶斯推导实例07:38$ }7 I$ |9 X/ w
课时133贝叶斯拼写纠错实例11:462 @, _' u5 l' }" u& ]" P y1 D
课时134垃圾邮件过滤实例14:10
0 A; y H2 E+ t$ z% i2 l课时135贝叶斯实现拼写检查器12:21+ `4 c9 Z/ l, A3 ^1 }, y
' r& a5 ~7 H+ a8 }* X章节18ython文本数据分析：新闻分类任务7 ^0 e7 |0 I! T+ E5 n1 Z/ Z" q% L
课时136本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
% R! @" m# Y. Y3 O6 L. T课时137文本分析与关键词提取12:11; a& {; G- p) P" B4 A
课时138相似度计算11:44
* B+ M1 A# T& g. T1 `9 o课时139新闻数据与任务简介10:204 }2 Y- e7 G& n. P t9 z
课时140TF-IDF关键词提取13:28
) L4 |3 f8 J. x( ^5 \/ ~课时141LDA建模09:10
1 ]$ f) L1 r# a7 ~课时142基于贝叶斯算法进行新闻分类14:53
" p$ p( ]/ a# A/ _' i7 K! Q' M
( D9 ]" q) e3 E n9 E( w4 v章节19:支持向量机* s. z3 W6 k; O3 }: z5 R& k: }
课时143支持向量机算法要解决的问06:00+ S) l7 G9 Q$ t) x W! j9 n
课时144距离的定义07:05
3 S* u" u) T' l1 X5 M课时145要优化的目标07:54
9 Y8 G/ @# _4 g4 E! e$ k课时146目标函数10:12/ @) I' I1 C$ C
课时147拉格朗日乘子法08:57
6 [* H' ^$ ? t1 b3 H4 F课时148SVM求解10:14
1 e7 J/ ^' g, @4 ?! l0 [ K/ |! j( W课时149支持向量的作用07:538 M+ T x7 t8 `& Y, T& \2 u9 [
课时150软间隔问题06:00! Y! d' ~ y' J+ Y8 Q& q+ O
课时151核函数问题11:56* U! @& |8 ?/ U. w
1 g8 O2 o2 B; z9 n章节20:案例：SVM调参实例' e% F) C# u ^9 B
课时152本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
% I% c' O% M0 Q8 l课时153支持向量机所能带来的效果08:55, x4 a6 k4 x) g7 s# v: t8 `
课时154决策边界可视化展示09:52
7 E" I3 [/ B' e0 i& Q5 S课时155软间隔的作用10:31
, Y% G; m- [* L/ l: ^# c课时156非线性SVM06:522 U+ G% k! z( H7 T
课时157核函数的作用与效果16:15
3 M1 l$ J, m1 S9 v c/ f* F9 j6 a0 D6 A% |
章节21:聚类算法-Kmeans" p6 l3 O6 A! L2 t" g u
课时158KMEANS算法概述11:34! @: e4 o$ V' A M9 L1 R% l: B. F
课时159KMEANS工作流程09:42
/ }1 F. O$ q5 D) _& Z J课时160KMEANS迭代可视化展示08:20
) t- F# t* G5 I1 p4 X+ X6 P# @课时161使用Kmeans进行图像压缩07:58
" q6 c6 A& }/ W- V" ]8 B- k J' A' Y% ?( G$ m- H2 F7 B& i1 J u! }
章节22:聚类算法-DBSCAN8 G8 F$ g* G+ E, Q+ c: [
课时162DBSCAN聚类算法11:04
5 c: M% t" ~$ e" a+ }; H% ` E6 o课时163DBSCAN工作流程15:03
$ q% {! @4 S4 j8 T$ ~课时164DBSCAN可视化展示08:52' U, S7 [0 O: T/ y
* s9 U3 {, n' v9 r; H2 a3 L
章节23:案例实战：聚类实践分析0 i% N9 A7 L. w2 A6 l) c( T
课时165本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
1 ]( x, o$ c% a& E3 [' [课时166Kmenas算法常用操作09:21/ ]# f: {6 x( [: _; N3 E
课时167聚类结果展示04:45
# v8 [+ ]4 t& ]6 w" N课时168建模流程解读10:45/ q3 i+ Q; Z- o- O' B# R$ n
课时169不稳定结果04:143 @; Q( _: ]8 v. w" ^
课时170评估指标-Inertia07:243 V1 B1 K( B& J B$ g& v9 e
课时171如何找到合适的K值06:55% a5 w+ c9 C4 B9 @
课时172轮廓系数的作用09:15" \. o+ `' ~; L* a7 h) T2 D. i
课时173Kmenas算法存在的问题07:19
& L5 v2 ~5 ]) m8 K U) D课时174应用实例-图像分割13:45' a& F! m4 U* q: r& d s- ]# ^, G/ |
课时175半监督学习12:23' G$ ^3 y5 r+ i4 K) l/ k
课时176DBSCAN算法08:10
p8 R# K) U2 z& S( G1 v
8 z) F$ f& b5 ^* Y ~0 Z: \章节24:降维算法-PCA主成分分析2 f. `, e+ \9 }: R! O! \
课时177PCA降维概述08:39
/ c' R+ Q0 I9 D) F3 f, j$ e课时178PCA要优化的目标12:22
c) t; { n/ a! O/ Y课时179PCA求解10:18
9 L. b! f" F0 F4 C6 }课时180PCA实例08:34$ v# a$ ^8 a& b( H
2 h' P. L: X3 ?
章节25:神经网络
+ k9 I) H9 o/ u( Y* z课时181初识神经网络11:28' ~; G" l! z. H' o* R% A
课时182计算机视觉所面临的挑战09:40 k4 ~6 |6 I4 B/ H; W
课时183K近邻尝试图像分类10:01. w1 L1 k! |4 o( w5 T
课时184超参数的作用10:31
1 ^. K$ D, ?$ V8 }4 K8 S& @课时185线性分类原理09:35 k6 S0 t" G( h# A( a
课时186神经网络-损失函数09:18
9 L# R$ l$ F% @5 ^课时187神经网络-正则化惩罚项07:19
3 b* G/ q: I: @, H% y; Z- f课时188神经网络-softmax分类器13:39 @: ~; o. C0 Z O3 {. n
课时189神经网络-最优化形象解读06:473 U" Q& i4 J7 o: q
课时190神经网络-梯度下降细节问题11:49
+ G% Y. J; T7 N- C+ j4 W课时191神经网络-反向传播15:17& N! j7 w0 L2 T0 P
课时192神经网络架构10:11
. X2 ?; _) Z9 ?" o" H$ ~课时193神经网络实例演示10:39
+ _) B) z7 B! {8 r7 i. n: X% i课时194神经网络过拟合解决方案15:54
! @1 }* d, _; a: R9 ^+ @课时195感受神经网络的强大11:30/ i r& n/ i6 b- C) I
7 @- c5 @. {% |
章节26:Xgboost集成算法% E4 q- p* W) g0 j6 A# P
课时196集成算法思想05:35
* U0 Y: Y; T* x+ r课时197xgboost基本原理11:07
) Z$ W( l# c1 @5 | Z课时198xgboost目标函数推导12:18
q4 [ Y( I- k& X0 W/ x1 W" k4 G课时199Xgboost安装06:26* l* Y3 a3 Z$ N% `% Z/ q; r
课时200保险赔偿任务概述13:063 K2 C# u* P/ h: B! B$ d1 Q* M
课时201Xgboost参数定义09:548 m! ~ `. T- w1 L/ ]. F& @ K3 `8 p
课时202基础模型定义08:16- S6 p5 o6 t0 x
课时203树结构对结果的影响12:37
! X* K+ ]- r$ c( j- k% q课时204学习率与采样对结果的影响13:01
8 ^) B) H, o1 T4 p/ h9 Q7 s课时205本章数据代码下载
# g4 P7 s% ^& F5 K3 C' X _0 i$ Q! `1 h* \, a1 v0 r6 ^
章节27:自然语言处理词向量模型-Word2Vec
# @# M" w# \; s- J# L7 B课时206自然语言处理与深度学习11:58# W( a9 G7 e* s( ?+ @5 V
课时207语言模型06:16+ S X# e$ q' m2 x
课时208-N-gram模型08:32; ]* H4 E- J' g) e1 {
课时209词向量09:28
$ W" Z+ {# G9 ?课时210神经网络模型10:034 G; Y4 e: U) t; Y; m/ D) I
课时211Hierarchical Softmax10:01
3 B& V8 ^0 i+ @' r; m课时212CBOW模型实例11:21
* e- Q! z- J% O+ ]课时213CBOW求解目标05:398 p" b. N _, L! I, B0 ^
课时214梯度上升求解10:11$ x5 ]& E0 c) ?' Z, N6 c
课时215负采样模型07:151 U) ^1 d; E4 L+ N+ J0 S! w
! I. f* ?! C1 q' R" S5 j9 G章节28:使用Gensim库构造中文维基百度数据词向量模型
% A7 {; i. h5 ]' E# 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)
5 d9 d! o- X* K% A; k' `: O课时217使用Gensim库构造词向量06:22
9 w3 M: x' ^% F( W. C; N课时218维基百科中文数据处理10:27
/ P4 {; U+ [; w$ r# x& N7 X# N2 ?6 j- A' i课时219Gensim构造word2vec模型08:52
7 H' {$ X+ r3 K. h. q课时220测试模型相似度结果07:42* k" u: F2 J" Q7 g( D# M
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章节29:模型评估方法7 M3 ]* y/ y9 u0 P+ u, ] V; X+ Y$ I
课时221Sklearn工具包简介04:56
' m0 m% X, F, R课时222数据集切分07:15/ o& X; ]; b; l( @3 d
课时223交叉验证的作用11:037 x' ]1 d; Z2 Z/ H- X( u
课时224交叉验证实验分析14:51
5 j2 M' Y7 Q2 [/ ^) d( C8 g课时225混淆矩阵07:52. D6 U. ~% \; @0 l( n' }; B
课时226评估指标对比分析12:139 n9 S- @2 R, H: a( P
课时227阈值对结果的影响08:26
2 [% T7 r3 [6 ?2 @课时228ROC曲线08:58
( O0 Z: }; i0 ^) b& m) L课时229本章数据代码下载; B$ R, {2 o3 p: t0 a% i7 V. S
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章节30ython库分析科比生涯数据, H1 N! H6 C$ J
课时230本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
: z8 {7 j4 ?! v; L: n( F/ ~课时231Kobe Bryan生涯数据读取与简介07:45
0 X3 r# E" p# j; [4 p8 \0 r课时232特征数据可视化展示11:41
; |1 Z& y0 y, g' p. s9 O. }0 W# |课时233数据预处理12:32
. G! M+ M$ j( J8 b课时234使用Scikit-learn建立模型10:12
: W3 b2 C b4 U8 ?' }3 t# z2 s2 h2 H1 ?" n, c% ?0 F$ {3 x6 d
章节31ython时间序列分析
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课时236章节简介01:03
2 W; o# Y+ V' L3 c课时237Pandas生成时间序列11:28: [2 h# v; N. E* y# P+ o9 K. g: p
课时238Pandas数据重采样09:222 a3 n+ X9 f8 c2 @
课时239Pandas滑动窗口07:47
8 X. F% \& y1 {1 m6 ~: r课时240数据平稳性与差分法11:10
1 j; f: P% _& V" h* c课时241ARIMA模型10:34% E$ C( }8 y/ U! z" |8 f
课时242相关函数评估方法10:46
+ T' L0 U4 N0 K: f课时243建立ARIMA模型07:487 x0 b. I7 v. s( ^6 J
课时244参数选择12:40
" ~; w5 X# ^1 Q课时245股票预测案例09:57' M$ |5 g, j: h
课时246使用tsfresh库进行分类任务12:04
K! T5 f. m( s _% a* M课时247维基百科词条EDA14:300 s" g+ Z2 ^- v4 S" Q5 h
0 h( J N$ k. x3 j章节32:机器学习项目实战-贷款申请最大化利润) [& J% x, H5 T5 Q0 S4 U2 w
课时248本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
3 S! X4 F* Q0 c% [5 D7 h课时249数据清洗过滤无用特征12:08/ a! Q6 Q+ e4 u* E+ t( y) u
课时250数据预处理10:120 P: ?, z" b6 N: p: H6 I3 F' w2 t
课时251获得最大利润的条件与做法13:26
0 E3 M/ K1 Z6 t2 p5 u+ v c; w1 R课时252预测结果并解决样本不均衡问题12:47) X$ \# Q" l$ L& G# b( ~
. f1 E q. e5 d' H章节33:机器学习项目实战-用户流失预警
' T6 ]: R6 \! b课时253本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
. T5 i2 Y, J$ b# G课时254数据背景介绍06:352 ~& K- _8 I; g- j! A
课时255数据预处理10:05
; b8 g% M, E" }课时256尝试多种分类器效果08:32
7 w9 Y5 Q# M7 M, k课时257结果衡量指标的意义19:50
" W9 R1 c) s% l; Q8 k B7 d" V课时258应用阈值得出结果06:26, l6 ]' w6 I% I& q
$ ^1 C2 C; K2 e( k( x6 ?章节34:探索性数据分析-足球赛事数据集
$ D0 w, h9 j4 Y7 r1 I课时259本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料). W& @: J, l8 t! H0 n4 B
课时260内容简介02:13
( `# d; c6 S3 C( R课时261数据背景介绍10:30
@ C" i3 R# I0 ^课时262数据读取与预处理13:09
- s. ^, D3 @" m' h* U$ z/ |课时263数据切分模块14:42
( J) ?7 ]. w& l( Q. E+ ^; t课时264缺失值可视化分析13:27# a2 c5 y8 d) x4 {
课时265特征可视化展示12:23& ?; X7 [7 M! O8 n7 c
课时266多特征之间关系分析11:21# b$ g& i6 h* k/ d$ J
课时267报表可视化分析10:38
/ M" Z5 b; B; W课时268红牌和肤色的关系17:16
$ z9 Z6 R( Y6 K0 E" [( D# C2 ~9 j8 q
章节35:探索性数据分析-农粮组织数据集! O! G, ^4 e9 z' \7 e
课时269数据背景简介11:05
( r' \! Z! s; x1 f A v课时270数据切片分析17:26
8 U" L; F- u( `. L课时271单变量分析15:21( G% t4 _& j( L) ~! A
课时272峰度与偏度11:37
0 r6 x0 p; c9 x4 A8 ^& |- r, S课时273数据对数变换09:43, {) g! ~/ t# f: Y! v8 s
课时274数据分析维度06:55$ \* q9 J$ U C: X7 O( i! e
课时275变量关系可视化展示12:222 M& }* f! R" k+ r& j7 M
5 y" G3 U0 @3 {* I章节36:机器学习项目实战-HTTP日志聚类分析
; F6 n5 X0 \9 N m. D/ X课时276建立特征工程17:25
) x. w, _4 u* j# Q1 Z! {课时277特征数据预处理10:34
( n A) q$ a$ H4 o$ S9 W课时278应用聚类算法得出异常IP点17:59
0 o# n* y! ~. Y: K2 w. a0 m: b8 A5 C$ S
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