9 Q# d' W* H" n/ r6 W: N
* w/ P+ r: u' |4 z& Y! {〖课程介绍〗
+ j& ?5 G' _4 x; [" w适用人群:/ Q* ~7 X1 x! E$ k5 Q L
数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。
' K% t4 B) k- B @
% P( L* K* \0 d# N: _课程概述：! d/ h7 G5 ~1 p1 @
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。
; R1 {6 {# e+ N; {2 G, e
+ l X: {" a- C% j3 `1 M9 @4 _; c 课程特色：3 N" {# l( z) `6 F: d% s4 {
1.通俗易懂，快速入门8 S/ e( ^2 Z, l
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。3 @. R8 m7 U) m$ m8 F0 \
2. Python主导，实用高效
2 x0 g* }! I5 ? V1 B3 ^6 w2 p$ s, o& T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。
( p* j0 K: [, }0 l3.案例为师，实战护航/ Z P* h4 Q) J+ P& c* z$ O+ }
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。: h% T2 ^/ m% Z2 c: H4 e4 L
4. 持续更新，一劳永逸 I6 B/ P( m/ b) L4 I' ?7 X, l' {7 x
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。
. i5 ]; }; ?' L$ G8 F. t
& G/ a" U V9 @6 \& R1 `. m$ y( s〖课程目录〗; h6 C9 Q- n( s4 c1 d, b+ O( r8 |% R, 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
3 u8 @3 P) z9 _4 J5 z课时2AI时代首选Python09:20( F; [: l7 G/ O
课时3Python我该怎么学04:21
- \7 W* B3 D3 y3 W课时4人工智能的核心-机器学习10:35* [' |9 N/ W* ^
课时5机器学习怎么学？08:37 x+ s; y5 d+ x1 A0 i
课时6算法推导与案例08:19
8 d; \2 V( b- O" v; n# @' s. [) a
$ M1 }& |' i6 K) G+ D( P1 a章节2 ython科学计算库-Numpy（课程代码在目录）
1 s* I; q8 `+ c) Y课时7课程环境配置05:38. e/ P7 U) b& V& T1 b& p/ n
课时8Numpy工具包概述09:59- D6 z9 H6 S ^, H) U2 E/ j
课时9数组结构08:35# i% y4 n% }* |" i8 [1 A) B
课时10属性与赋值操作10:30
( x' |* { H8 g0 q. [课时11数据索引方法11:008 C2 i/ I' k1 |6 \, T8 _
课时12数值计算方法08:15; J! `" W' t) e0 N/ @
课时13排序操作04:51
( x! [8 ]0 l1 j" }课时14数组形状06:36
, _) Q# c+ H2 w课时15数组生成常用函数08:25; U. ^3 |/ C* U0 V
课时16随机模块05:33
6 Z* r9 ]! c" i. D课时17读写模块05:56
" A* }( d. y0 i, X5 s# p课时18本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
. _: l3 S0 h0 I8 M. v- J( f
+ u. G$ X, X0 w$ g章节3:python数据分析处理库-Pandas
0 z3 v( A( {& Z% q课时19Pandas工具包使用简介08:32
, x# V. F6 \: r$ S6 }课时20数据信息读取与展示12:05
% q7 E) J5 v c! c* r; j2 F课时21索引方法04:34+ L. L6 @& V" z6 U7 b- L0 g
课时22groupby函数使用方法05:22
7 W& O3 l# V4 [$ X1 m C) T4 I0 o课时23数值运算11:15
6 h9 E( j: j9 v( h' [ r, X课时24merge合并操作07:141 o/ r* D8 }7 T
课时25pivot数据透视表10:02
0 W; Y, d7 a; M. s课时26时间操作10:18" N( Y4 N8 A" }7 k
课时27apply自定义函数08:58
6 j3 Y2 r! k6 D1 h- b课时28常用操作06:43
1 J4 }, i$ S a O- X+ d% E% n7 f课时29字符串操作07:32
# X8 w$ T' Y9 d6 g3 h2 T' f6 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)
_) f( ^0 T: ^0 K3 z, v" G6 W( v: g e) `4 B c6 B
章节4ython数据可视化库-Matplotlib
+ z6 s! [& X. [4 y课时31Matplotlib概述11:44* S! g/ T" q" z: D$ A( [ v1 B- f
课时32子图与标注21:16! S4 ?3 [! @1 A' H, E" Q
课时33风格设置04:50+ N/ {% b1 s& u# V( Q) A9 b. j
课时34条形图14:48
' x' ^% Y3 i8 |% f- }% v课时35条形图细节15:14
* W5 Z% V* t1 z' ?: z* V y课时36条形图外观15:40
5 E5 ]# P3 q7 j! e' C课时37盒图绘制09:09- A- ]- j" ~1 _. |
课时38盒图细节14:41! |' p3 f2 Y j3 g( U
课时39绘图细节设置13:48
) i5 V6 L/ S* _9 L课时40绘图细节设置212:366 S5 A z$ D1 t$ g |* \7 F
课时41直方图与散点图18:05
# ~* ]$ q% p" t+ H/ e5 o5 R课时423D图绘制20:05
& S# a! ?; }5 O D/ {6 F* p课时43pie图15:00
& a R# j1 V6 \% B; m: y课时44子图布局14:39
Q+ I% H$ F) P7 P课时45结合pandas与sklearn14:03. [/ `+ f0 G/ Z( R; x
课时46本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
7 m H. K; j' F* f1 V+ b/ v& W$ `% z- C$ ?4 N( K
章节5ython可视化库Seaborn
4 ^: g7 x9 ?* [ r课时47Seaborn简介02:44
+ e! M, B$ c2 Y9 r) [5 |课时48整体布局风格设置07:47
* l3 V: U9 Y0 x0 M4 v9 D课时49风格细节设置06:49
4 i4 q! d: G. a9 L7 o课时50调色板10:395 l) F) Y8 S* s& I3 l. x$ K7 P% g5 y
课时51调色板颜色设置08:17
: w# y' ^) \% P0 T课时52单变量分析绘图09:37
1 W Q% z1 m6 {+ t y& m) F0 L( e3 d课时53回归分析绘图08:53
1 W! \8 _4 {/ o! J课时54多变量分析绘图10:36* }" e8 [' r9 F$ p% g# Y8 E3 i
课时55分类属性绘图09:40
2 N. G+ O3 L( V2 r2 u课时56Facetgrid使用方法08:49- P% q" b1 K2 P2 Q
课时57Facetgrid绘制多变量08:294 `4 f2 L% u+ q& C2 s6 @
课时58本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料), ]: l8 P ]' r3 J4 o
课时59热度图绘制14:19. B3 s) T/ \ d$ Y. G
6 g& k" a3 i: w章节6:K近邻算法实战1 r$ |7 Z2 m5 |( }: z: K0 s/ @0 L3 g
课时60K近邻算法概述15:47
# L0 y% L. X( k: e( {1 I课时61模型的评估10:39. g8 @7 M- P6 b" P5 f# c
课时62数据预处理11:25
! b6 @$ u" Z2 [2 V课时63本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)' A/ j) e/ U( M; ^/ N. @% t
课时64sklearn库与功能14:42
% {4 X( L2 i/ L3 P! @课时65多变量KNN模型16:37; V; w! C9 f4 c* g7 ~! d# }) ^5 c
3 m: {- a% x# h章节7:线性回归算法原理推导
5 J* W: S; x7 q课时66回归问题概述07:11
* D3 C0 F2 h4 e" b' ~" \) {课时67误差项定义09:41
* G& J6 \* e& \. k) m" H课时68独立同分布的意义07:32
: \3 g& m/ T, X3 q课时69似然函数的作用10:50
# p, V2 q1 p1 O! H: ? ^课时70参数求解11:11
* F0 o$ p. b+ e6 L. Y9 D" c# [- L课时71所有算法PPT汇总下载
9 j7 B( f6 o0 D9 c4 j- I L4 b( a
6 t) D9 _1 a7 O" Z- _& a章节8:梯度下降策略( J! a/ U. E) [& ~* p% h$ |
课时72梯度下降通俗解释08:34
4 e0 }3 o7 `; m+ W课时73参数更新方法08:17: ^/ \2 ~0 d. _
课时74优化参数设置08:510 D) v# o8 |0 |0 j x4 E
: T1 P! c! @% ^9 f& `1 y* E) c章节9:逻辑回归算法0 ]! f0 a! D" t4 P
课时75逻辑回归算法原理08:23
% P j! o% R; b5 u! B- g4 C2 h& K课时76化简与求解09:09
7 |, C* y% X7 u1 c7 Q) U1 G5 G y8 \' F8 ~$ r {
章节10:案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略# {2 F4 o7 K, G# _& L
课时77本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)" d# Q) ~& s" \$ @& t! ^. o
课时78Python实现逻辑回归任务概述07:345 Q+ E0 g" e2 y
课时79完成梯度下降模块12:51
6 X% _; }0 U( Y5 D' x. z课时80停止策略与梯度下降案例10:55# F4 U( _" D+ Q3 ~1 e' f
课时81实验对比效果10:25
3 {6 \$ a$ |6 Y
$ P# {: W( _3 a* w# I. C$ { y) R" m章节11:项目实战-交易数据异常检测4 D. J( h+ c: w6 V
课时82任务目标解读08:09; b( S2 P# k/ Z! S% o0 b- O
课时83项目挑战与解决方案制定12:36
+ x x8 }/ @. O; i, b5 {1 \( A课时84数据标准化处理11:20
3 @5 u1 i! _2 E+ x9 Y$ y/ K- q7 b课时85下采样数据集制作06:085 N' L! h7 h' ~
课时86交叉验证07:16# G$ e1 z$ k; F! [ o
课时87数据集切分06:00
' l+ u: g9 q3 d% R课时88模型评估方法与召回率10:30+ A1 e, _" ^) Z) G9 k- x0 ^2 `, b
课时89正则化惩罚项11:48
6 h1 ?& S6 X, f c0 l# f& e0 D" R* a课时90训练逻辑回归模型11:20, E! I" i: ~# W% M$ c6 }
课时91混淆矩阵评估分析10:22
0 d* A6 r) }, S( z1 G8 n6 F课时92测试集遇到的问题05:20
! c5 ]' M( T7 @1 v0 k/ m y/ r, I6 j课时93阈值对结果的影响10:34
- g* E# A# H$ c8 K, b课时94SMOTE样本生成策略07:38: w) n I- _+ l9 i9 U+ X5 ]1 o
课时95过采样效果与项目总结08:00
6 ^; v1 J5 |1 m课时96本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料), b# L8 b2 u! w' _
3 n# l$ h* k9 X2 C3 h5 A7 N章节12:决策树算法( \+ n2 @6 U1 ?7 I) ~
课时97决策树算法概述08:29
( \0 P) A @! \5 y课时98熵的作用06:39
+ l4 p- A8 x% n+ q j3 V8 Z课时99信息增益原理08:41
0 F0 u4 U: b9 y! l& n$ T课时100决策树构造实例07:40
0 Z" W" D( v5 T% t& i8 Z; T课时101信息增益率与gini系数06:07! L* w b( N. [7 l3 l* n4 G! S0 {
课时102预剪枝方法08:02
( Z0 j8 x0 o' E# `+ a& B课时103后剪枝方法06:54
4 h( e- s% W* |! f课时104回归问题解决05:54
3 P4 X8 U+ \# R% R3 D1 Y! S( | N0 _* h0 \* {
章节13:案例实战：使用sklearn构造决策树模型" n" D) g4 U0 W" ^8 I; ~
课时105本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)% q. s L# t3 W/ x
课时106决策树复习08:55 W1 S" N' N8 f8 z& J
课时107决策树涉及参数11:09* h& O$ S& m7 L
课时108树可视化与sklearn库简介18:14
2 q! [& _1 i5 w U5 ]8 M6 T- z课时109sklearn参数选择11:46- g: o- C4 X. J2 p: m4 H: v' M0 q8 F6 w
+ K% Y0 e9 R& T7 z( U
章节14:集成算法与随机森林" L6 r2 V; F6 f/ V- P$ i) r
课时110集成算法-随机森林12:031 V3 h3 Y* @: z- v, x% \# `: J
课时111特征重要性衡量13:51
* e7 \' U, B" V& V! s课时112提升模型11:159 w1 R( z f! c5 R3 C, i7 p4 ?
课时113堆叠模型07:09/ M, s K) V0 z: W, f; ~
/ }- T2 l0 B$ ~& \3 d+ F- }章节15:案例实战：集成算法建模实战
. C% k/ R3 i* Y0 S9 Y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 h7 m6 o6 L; G. \' f
课时115集成算法实例概述10:51
4 a+ Z' A: Q4 W课时116ROC与AUC指标10:03
1 v' X" A8 n7 U课时117基础模型09:320 @- d6 n4 M N) M3 Z! J1 E
课时118集成实例18:53
( U4 n1 V6 K: y课时119Stacking模型14:16, P, d+ ?, Y9 f' Q7 p
课时120效果改进11:09! s6 `( \/ m3 X3 \1 ?! i8 L; P
8 M* p* e- N4 M% K. f4 C5 ^
章节16:基于随机森林的气温预测
" w# `0 r7 K% N! y9 K课时121基于随机森林的气温预测任务概述09:05
6 U6 \8 s& R. }" `, j9 `课时122基本随机森林模型建立09:09. S* _' k: X( r7 q I/ c
课时123可视化展示与特征重要性12:582 L9 q. f! ]" ]2 W9 d; g
课时124加入新的数据与特征10:24
7 P+ Q, {* C8 a, ]) Y课时125数据与特征对结果的影响08:245 F* l) }2 u" _( ~6 a
课时126效率对比分析08:14, B3 ]+ A+ _: `3 i
课时127网格与随机参数选择07:51
' P+ u/ y2 p4 e2 F# \& L课时128随机参数选择方法实践09:46
4 p. U1 C/ y$ M, S0 z. G课时129调参优化细节10:127 U; } h$ E% Y6 b3 l' J) j6 j
课时130本章数据代码下载+ I- `0 g! k* @4 U! \( s
+ K' K# S Q2 u! v, ]! ]章节17:贝叶斯算法8 I2 C, K0 ?$ j% K- w
课时131贝叶斯算法概述06:58
; A) a- U A/ P6 ]" j课时132贝叶斯推导实例07:38" ?3 n- d8 c: K
课时133贝叶斯拼写纠错实例11:46# E q' i2 k2 Z9 t; R
课时134垃圾邮件过滤实例14:10, p, W$ `& @3 l: Z9 Y) O( r4 `
课时135贝叶斯实现拼写检查器12:21
* D! W5 p3 @5 Y! f, i! {: Q
. @, D( E0 _% L: z3 R" W0 z章节18ython文本数据分析：新闻分类任务
& s' h) R- l! U4 g5 ]7 T0 T7 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)
8 ~% g( W9 v8 d' {. d课时137文本分析与关键词提取12:11
; `9 x8 Z# c J9 f5 }, T& X7 y课时138相似度计算11:44
. ?) M/ H* v' u8 [% ^% W* P课时139新闻数据与任务简介10:20
- A2 C" S+ a0 @: Z课时140TF-IDF关键词提取13:282 O2 E1 W) Q; k0 ?: A2 C
课时141LDA建模09:10% v J( T7 S" |# R
课时142基于贝叶斯算法进行新闻分类14:536 j7 y' |( @: e; R, O; Y1 A
4 |( T" `; S/ E6 x. Q3 Q8 j章节19:支持向量机# j5 | r) G7 z* c' s
课时143支持向量机算法要解决的问06:00
( n# {5 E1 O, l' y/ O课时144距离的定义07:05( K2 n8 l1 d1 ]0 ?" P
课时145要优化的目标07:54
! a1 G9 a0 \% Q0 S e& @% f; Z课时146目标函数10:12
. K4 V# d2 @# W0 `3 m课时147拉格朗日乘子法08:57
+ Y7 O; W0 [! @+ P+ |课时148SVM求解10:14
8 y/ u5 n; F+ B4 ?7 U课时149支持向量的作用07:53
* o- ]; f+ N5 I+ `& r8 S: a课时150软间隔问题06:00; C5 p+ W1 u, a$ {" A+ g
课时151核函数问题11:56
: V0 S! A+ k) E- v/ Z! v: q( X' r+ v2 J- z$ `% R2 M
章节20:案例：SVM调参实例% ^4 q; F6 ^1 }
课时152本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料), f8 T' \4 `2 T0 ]( X- }& K; ^
课时153支持向量机所能带来的效果08:55
$ D5 k- V5 Q1 X2 T, a6 F) F课时154决策边界可视化展示09:528 z6 d- T# F: [# Z1 A) F
课时155软间隔的作用10:31
/ d( Y. ]- u& s A" B. w课时156非线性SVM06:52
, V1 F5 \# Y9 R" g4 G% p8 b6 T$ U; d课时157核函数的作用与效果16:15
/ _$ _5 u4 D; s- s9 ?6 S: a+ b# c) P1 U: x- r! X! x! E" t
章节21:聚类算法-Kmeans9 `8 R6 D9 f% H
课时158KMEANS算法概述11:34
4 c2 _* [' Z! d% B V课时159KMEANS工作流程09:42 _0 U/ l' f$ `5 U
课时160KMEANS迭代可视化展示08:20
4 B' B4 u! I& b* j2 |课时161使用Kmeans进行图像压缩07:58! S' S5 ~5 s5 g/ w1 O) K+ n$ s: d
- `! T/ ~3 l* q2 X章节22:聚类算法-DBSCAN! Y3 A1 G) S: J% j" `- z* W
课时162DBSCAN聚类算法11:04. J5 J, Z5 R/ a1 i; p/ c3 m) _
课时163DBSCAN工作流程15:03
P3 Q1 e G J8 {4 S7 i课时164DBSCAN可视化展示08:520 G9 V* K7 z# c( [7 t5 m( h9 q
2 d+ _/ U' ?' z+ g9 x章节23:案例实战：聚类实践分析9 V0 J6 A! I/ D: |2 D$ c/ f, ~
课时165本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
' `5 H7 B) Z) _2 O课时166Kmenas算法常用操作09:21
6 b- }$ ^7 Z" y! a课时167聚类结果展示04:45
' w" H3 x+ A: H1 U7 _: T8 M6 W( [课时168建模流程解读10:45% k4 h! s2 O" L
课时169不稳定结果04:146 }, [) [9 h: {' w/ X+ x
课时170评估指标-Inertia07:249 O+ B7 m# k* {* R% \+ s4 v& n
课时171如何找到合适的K值06:55) t* E# q0 f! O# K; \ x9 e; h
课时172轮廓系数的作用09:15: p7 w; a* @. u% `- ?& ?+ b4 Z
课时173Kmenas算法存在的问题07:194 \+ K5 I a9 B" H/ m2 @; {
课时174应用实例-图像分割13:453 i0 A8 u4 o; o8 C
课时175半监督学习12:23
- ], n& }. ~: }- m& o! U课时176DBSCAN算法08:10& E# R, B p. m& l# T% `
T/ J# J% H9 z
章节24:降维算法-PCA主成分分析6 e' d1 L/ F9 f% x+ i$ U( C
课时177PCA降维概述08:39( h# U" j0 t8 w1 ^( b& {
课时178PCA要优化的目标12:22
' n @$ g& s! W. s课时179PCA求解10:18
' ~7 E% g+ E( _ P! x课时180PCA实例08:34
/ j, R$ V8 ]% z! O4 e! V
6 F/ l! [( ^9 T& E( y! W; J章节25:神经网络! B' o0 U+ T3 g4 m( `* f
课时181初识神经网络11:28
* i e+ v; k. N. @, K* c' M课时182计算机视觉所面临的挑战09:40$ }/ _) L8 [2 @
课时183K近邻尝试图像分类10:01
5 k( p5 Z" c$ ~, O' ~; N课时184超参数的作用10:31
# w/ S( N0 w) Y6 A0 p课时185线性分类原理09:35" @1 H: B7 O8 ]: S7 g% W
课时186神经网络-损失函数09:18- ?$ J; t/ {3 H2 q% a) f
课时187神经网络-正则化惩罚项07:19' L, F4 V' S" y# ]& N0 x* e4 }$ i
课时188神经网络-softmax分类器13:39# N2 G- O7 R2 t. D8 f- H: S
课时189神经网络-最优化形象解读06:47$ Z/ w5 n0 h+ Y* B
课时190神经网络-梯度下降细节问题11:49
0 D6 y- c' S7 L: Y课时191神经网络-反向传播15:17) s1 { I: E5 Y; K+ @
课时192神经网络架构10:11
9 r- S2 P( T" @/ [7 r) j课时193神经网络实例演示10:39
9 ~! E( g; B: a" V* X% f/ b课时194神经网络过拟合解决方案15:54
) v; w: s6 P; q% J. G课时195感受神经网络的强大11:30* h' G1 I9 V7 d. `
) X) [& {* p0 _7 s章节26:Xgboost集成算法
& E' M" |% i5 I2 u课时196集成算法思想05:35
9 f' F; N, |6 ?) ?6 s课时197xgboost基本原理11:074 r' z; U$ |* ]4 G
课时198xgboost目标函数推导12:18, G; A0 T0 C% \8 g
课时199Xgboost安装06:26- V6 ]& z' [, v) E
课时200保险赔偿任务概述13:06 O7 o. p2 D) j) B W3 I; w: r3 u
课时201Xgboost参数定义09:54! ~! ]; Y7 B7 v: }* p
课时202基础模型定义08:16
# b% T! @- I& W8 V# F课时203树结构对结果的影响12:379 n( n8 ~& G+ `# l4 m
课时204学习率与采样对结果的影响13:01. B, B" l# d' u2 W% i0 @
课时205本章数据代码下载- J W" d" J- \# `# f( q0 \
5 ~* Z+ u; c, ^/ Q" h! [/ J4 r3 ?
章节27:自然语言处理词向量模型-Word2Vec# |7 o; E1 ~& u5 I# K: l
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章节28:使用Gensim库构造中文维基百度数据词向量模型
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课时233数据预处理12:32! k( U0 u3 {' T7 ]
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章节32:机器学习项目实战-贷款申请最大化利润
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1 n4 R2 {0 L7 D3 H课时251获得最大利润的条件与做法13:26! }( N; K( b. A
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章节33:机器学习项目实战-用户流失预警; }) f, h h( F3 T4 a
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