+ |6 y: w/ H" i
" c5 r3 f* ^$ N+ \〖课程介绍〗- x* @$ m! v, ~' Y# H2 W4 g
适用人群:0 I1 S4 y; _7 g; y2 v6 ?
数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。
( a" ^; h1 f% z9 U ?* Q& O% r* ~) u) w2 ]1 ]! ]$ u
课程概述：
7 c" q/ B" J, 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。/ ]4 t& P6 \ s- K1 F' M* L
3 x* c. i- o4 H3 B4 E; w
课程特色：* J" I3 |- _( I. k+ F2 W
1.通俗易懂，快速入门' H [# h. ^* H" _
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。- z( A% n% O. h: ?) B9 \
2. Python主导，实用高效
) h9 M5 [ u& n% N( U+ K5 t% s4 t/ l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。8 F% d0 W; h- B6 Z. N9 q' [
3.案例为师，实战护航: E" E% x9 Q' X* Z) k" p
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。 x# L) @/ E8 ~ Q6 E% s
4. 持续更新，一劳永逸3 g9 k0 l8 Y: p3 Q$ g: Z
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。8 V8 W( E1 o' V8 _
/ K3 A. s0 b: R
〖课程目录〗
# t6 ?, `- K3 s6 x& 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）11:148 i1 ~" [5 j9 n9 X z/ f9 q
课时2AI时代首选Python09:20
" O; X/ m% Y M7 j& ~课时3Python我该怎么学04:217 \$ F) X4 b5 P2 W# ~: a9 r* t$ r
课时4人工智能的核心-机器学习10:35 J( _' \7 | e# R
课时5机器学习怎么学？08:37
" i4 v, V* h( |! v课时6算法推导与案例08:19
4 W! \2 C, l6 }8 |# W
: G3 T; H2 r3 M章节2 ython科学计算库-Numpy（课程代码在目录）
3 z) I: d1 Y& T' Z9 _* X$ ~课时7课程环境配置05:386 J1 H: I* ]; o! r4 s P
课时8Numpy工具包概述09:59- @* Q# t0 g& _) P5 g+ e- y- \
课时9数组结构08:35+ m- F$ y! U s
课时10属性与赋值操作10:30; i) z7 J. r. [4 u9 ]
课时11数据索引方法11:000 n! L& _5 u6 ^. P# Y9 B2 i! h; F+ i
课时12数值计算方法08:15. E7 L/ e1 E/ } u( w+ ?+ Z* w9 U+ J( k
课时13排序操作04:510 w% @7 |5 ^9 T3 y( X$ r
课时14数组形状06:367 t2 t. \' X9 m- J- O. i
课时15数组生成常用函数08:25
# E5 m) E* q9 ~9 [4 g课时16随机模块05:331 n% a5 ^4 s0 y, N
课时17读写模块05:56
, Y/ h3 K+ a3 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)$ y8 D n, F7 ^! B; ` Q
& n! y$ P4 `% Y" u6 _章节3:python数据分析处理库-Pandas0 Q! G* F! J% b" p9 j
课时19Pandas工具包使用简介08:32
/ k. }$ a B' y课时20数据信息读取与展示12:050 t. F( t' Y2 e# H
课时21索引方法04:34! A2 ~) y `4 [3 ~
课时22groupby函数使用方法05:22% H- t8 z9 M5 }: _: E" e0 c9 w
课时23数值运算11:15
' j, p" j7 s* N) P课时24merge合并操作07:140 L8 P4 F! f9 N+ `9 R
课时25pivot数据透视表10:02
% J! V; s- w% }" s4 R! @$ K课时26时间操作10:181 b' o# u; M9 g8 E" ?- g( n
课时27apply自定义函数08:58
6 U0 `# }: P h/ X$ Z! H" J* G课时28常用操作06:438 L2 l) }$ \% G- b9 m9 Y
课时29字符串操作07:322 x( t7 p( N; W+ \, O8 Y0 ^
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 K2 J0 j2 |
3 y3 w; h/ U1 \9 j! V7 I章节4ython数据可视化库-Matplotlib+ r" o1 c, z' t: o/ @ `
课时31Matplotlib概述11:44
. T( U$ m* q* {; K课时32子图与标注21:16; V% }& K1 S5 \* |- x
课时33风格设置04:50
5 u4 {1 ^$ i- F7 W9 R课时34条形图14:48
( ]7 G9 H% U" a8 B0 ]课时35条形图细节15:14
: E* u7 j L- X) F w1 {) Z课时36条形图外观15:40
7 }2 x9 Y8 u4 z& M3 [7 z4 r课时37盒图绘制09:09
1 ~4 w- a0 O, w& w) [8 k9 t! @课时38盒图细节14:41) \& Y, ^; E* G& e: _2 o8 M& |
课时39绘图细节设置13:48
7 D5 Y( n! Y; O$ ?课时40绘图细节设置212:363 f R& x6 M G0 k7 d) J
课时41直方图与散点图18:05
& L/ ^- x% h; s5 d课时423D图绘制20:05 k+ K+ X; R$ x3 n8 m
课时43pie图15:004 O2 c2 l* p' C" |+ X9 f" y* V, D
课时44子图布局14:39- L! R# `1 G& j: k
课时45结合pandas与sklearn14:03
( {0 b7 [ v$ I9 w1 u7 z课时46本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
* q) r" V t" |6 I3 G1 T
- D/ a. E3 d8 o& L) C章节5ython可视化库Seaborn
+ _4 J+ L4 \$ y课时47Seaborn简介02:44
& w3 K& E* X8 [课时48整体布局风格设置07:47
* q3 |6 t* E6 {; J6 ~% Y2 P课时49风格细节设置06:49
& Q. v/ U& d/ A2 K课时50调色板10:39+ D; } P% d3 d4 l4 {
课时51调色板颜色设置08:17
" M8 ^) O) q) v# h课时52单变量分析绘图09:370 o- r3 R) A5 ?. v- {$ l9 z" k) T
课时53回归分析绘图08:535 y. }$ }2 g7 H% Q9 j
课时54多变量分析绘图10:36
* J6 X7 G# {5 I0 } r4 \( N课时55分类属性绘图09:403 J2 j" n8 r! Z; D3 z5 n, e! O
课时56Facetgrid使用方法08:49
: g+ b! w# j- ?7 X% a6 T u课时57Facetgrid绘制多变量08:297 ^" E0 I7 p9 T5 C
课时58本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
( v( }- K& s! |! f2 O课时59热度图绘制14:19
, Q/ ` c- \3 j. p& X5 o- i& G8 E
章节6:K近邻算法实战& L8 T3 w @- q' n* ?6 D8 _8 l: w
课时60K近邻算法概述15:47" J* `& o i: ?8 H0 B; a. E
课时61模型的评估10:39
: {3 R1 a2 E1 w! c课时62数据预处理11:25$ d4 I( O+ S& X4 x0 N; `0 Y; w
课时63本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
5 r. Q, H5 g0 v" ]+ D% C- P课时64sklearn库与功能14:42
4 C p# y* O6 A4 Z/ l, {, y课时65多变量KNN模型16:37
3 n- n( K* t6 D7 H2 W0 A K
% u* Q* d4 j1 v7 t" L章节7:线性回归算法原理推导
- ^5 V0 c9 ~ U0 {9 y课时66回归问题概述07:11
9 I; Y$ r, }( {/ B# X课时67误差项定义09:41
3 K! q4 ?+ n' G课时68独立同分布的意义07:32' H4 `- P* W, C: P; Q
课时69似然函数的作用10:50
. }0 F- h; o5 t# d7 U7 v, Y0 y课时70参数求解11:11, c3 J9 i3 F- O: Z ]; @: ^
课时71所有算法PPT汇总下载
# E- U9 k' o1 h3 k
2 I" P5 q# b" Q U) S( U9 B章节8:梯度下降策略2 h. K& P4 t9 T1 O( ~; J* `
课时72梯度下降通俗解释08:34* p4 \1 C, i& n. R! r) ?
课时73参数更新方法08:17
0 h# Q! h# V+ O' \9 a课时74优化参数设置08:51/ ]" l; J9 w3 y+ A% W5 _ y
- U; d9 L; \6 _ g% k! C8 f$ b
章节9:逻辑回归算法! O/ c' m, J2 t H
课时75逻辑回归算法原理08:23
+ [- X: _# B( ?课时76化简与求解09:09 U. s% O( d7 Y( L" J' \
3 Y# x0 j# _6 P/ N1 v. S" e章节10:案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略. n- N# d5 i4 f5 N1 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)
+ ^% b. o7 e6 K6 P6 U课时78Python实现逻辑回归任务概述07:34
% W7 J: g4 u6 b& @课时79完成梯度下降模块12:515 B/ d) ~8 d0 `( A" R, u e
课时80停止策略与梯度下降案例10:55; j1 E6 D7 J4 G" N
课时81实验对比效果10:25
0 V' H- u" L! Y; |0 U$ ^
O" a0 K( N+ e9 Y: q章节11:项目实战-交易数据异常检测
# b& W# s2 a4 [课时82任务目标解读08:09
0 [; B( i& p6 e7 L' s( j课时83项目挑战与解决方案制定12:36/ ~ G5 {/ U$ L; O, I5 W# Q
课时84数据标准化处理11:20( d# ?6 q+ ~: P( M
课时85下采样数据集制作06:089 Z, A/ _% I5 S
课时86交叉验证07:16. j! U% W/ h. j# k' d+ q
课时87数据集切分06:00& j* O- X7 b* P* g, {& e1 S
课时88模型评估方法与召回率10:30
; S: _0 \0 A8 R/ H课时89正则化惩罚项11:48
/ t- t( P) c' b' ^$ T0 t2 b1 u4 z课时90训练逻辑回归模型11:20
) m3 a( S3 N) L& M! r/ r课时91混淆矩阵评估分析10:22+ K. o! _" z8 B5 e# e- w
课时92测试集遇到的问题05:208 d% X" o& n4 b
课时93阈值对结果的影响10:343 @5 V o$ f& y. k/ x
课时94SMOTE样本生成策略07:38# p+ f" ]2 U) j {3 Y |1 d1 |' h7 y
课时95过采样效果与项目总结08:007 e- U* ]+ \- Q1 U9 r- C
课时96本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)4 t( n8 Z( p) Y* L& s# N
- G! S% [! n9 L# d+ R, ~章节12:决策树算法( q" ?+ ^, H4 F5 J, }1 i E$ b
课时97决策树算法概述08:29
3 G# O9 L) j" h5 ~" g; y课时98熵的作用06:39
9 m( {# {3 A" S5 Y; w课时99信息增益原理08:41
6 g8 R( e% n7 C7 S& F+ J1 I; l" h课时100决策树构造实例07:40, t0 c q$ g8 [7 {0 T
课时101信息增益率与gini系数06:07
9 ^. z _# @: n$ C课时102预剪枝方法08:020 b% X* q. c" A8 }& P
课时103后剪枝方法06:54
2 {4 E, h% i# r课时104回归问题解决05:54. c1 e3 b2 F0 \, C
! m4 z/ G9 q* T, ~" Z2 u6 M, u章节13:案例实战：使用sklearn构造决策树模型9 M' W7 N1 v) Z8 [# |% h
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 W. n! e, A. D W) q9 O* H( v( S r
课时106决策树复习08:559 E0 l$ _8 N# N/ p/ u: d
课时107决策树涉及参数11:09! U o# w; u, y$ @4 ]
课时108树可视化与sklearn库简介18:14
+ I( k5 i/ Q+ Q! b9 }2 s课时109sklearn参数选择11:466 \0 |' f! T% t- K
9 `* G* C& N% { P6 V( ?
章节14:集成算法与随机森林+ p+ \" ^# f; ~
课时110集成算法-随机森林12:03, E2 s6 L+ O( Q) C4 P2 h; ~
课时111特征重要性衡量13:51
F& h6 I+ q, P4 T6 B5 |& H: _课时112提升模型11:15
; O0 J/ A7 C+ p! W% m3 ~课时113堆叠模型07:098 `- `* d# O) P _
) N' m; E) s' [: k章节15:案例实战：集成算法建模实战
1 A4 z" J* u- I: [, \; j% Y4 p4 ?课时114本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
3 e% r/ u- T. H2 L) D4 S课时115集成算法实例概述10:51% ]9 Z, l6 _- ~% P; T& r! [
课时116ROC与AUC指标10:039 Q1 w1 P# J1 ^9 p3 @! [ U
课时117基础模型09:328 B7 ~/ n9 |" F' A% w' @5 e- ~
课时118集成实例18:532 s0 q9 c5 M$ Y- z
课时119Stacking模型14:16
A6 W5 h% {9 F, \2 L课时120效果改进11:098 y a$ o( ^$ v6 R/ h6 `# j2 [
8 y3 w( D. X6 u; g1 k. { S9 d
章节16:基于随机森林的气温预测
/ L( V' |" x- d+ {5 S# x7 b课时121基于随机森林的气温预测任务概述09:05
o! L: n* p, v1 L. ?课时122基本随机森林模型建立09:09
. y6 d5 W! E0 e0 F3 t课时123可视化展示与特征重要性12:58; j% @; A% H6 ]% |
课时124加入新的数据与特征10:24
$ V; G, Y# q) p1 s2 e课时125数据与特征对结果的影响08:244 D u; r/ O' _; w
课时126效率对比分析08:14' ^2 g- k0 a2 f
课时127网格与随机参数选择07:51
' W) W8 ]& Z1 l @8 F# N课时128随机参数选择方法实践09:46
& q; U$ `" {3 t! ~课时129调参优化细节10:12/ f0 Y- r/ R9 g; H! b. A
课时130本章数据代码下载
7 _: m! v# a# W6 b- r6 k/ z$ e( n, ~! w
章节17:贝叶斯算法
0 o3 L2 J' A3 ]2 Z4 `! ^课时131贝叶斯算法概述06:58
[% t; i- B; k. E ~课时132贝叶斯推导实例07:38
: U% r5 A3 g% E课时133贝叶斯拼写纠错实例11:46: ^3 h- G& R! S
课时134垃圾邮件过滤实例14:10
8 F7 D3 V3 W5 j( W$ U课时135贝叶斯实现拼写检查器12:21
. y" i& p d& m! g2 O
2 C# }, {5 K- Q' K, e/ A章节18ython文本数据分析：新闻分类任务% z5 W: D9 I1 K0 {/ K# X6 D9 o" R
课时136本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
- W" y0 U6 @* u- q% N课时137文本分析与关键词提取12:11
, \. n0 n0 j2 g$ j课时138相似度计算11:44
! l4 ~& m4 A; @7 a/ U课时139新闻数据与任务简介10:207 y$ s1 Y4 U6 Y; Q7 m/ |
课时140TF-IDF关键词提取13:28
9 B7 }$ l: h u" H课时141LDA建模09:10
3 {, o5 W$ q% Y- J课时142基于贝叶斯算法进行新闻分类14:53
& w' B6 d9 p* c! G$ S. P2 S' t, V3 `
4 k% U) g/ r4 B& Y! D i章节19:支持向量机
) a4 J% ^( M9 w) P9 g课时143支持向量机算法要解决的问06:00
4 \+ M! ~2 t5 ^课时144距离的定义07:059 B# N! n2 o; b4 i% Q
课时145要优化的目标07:545 m6 H I7 [+ N" k
课时146目标函数10:12/ Q. Z8 c9 I% K, r: s1 r- ?
课时147拉格朗日乘子法08:57
' ?( s% Q5 W+ `$ ^" E课时148SVM求解10:14
$ m0 Y; S0 ^$ w- D, `课时149支持向量的作用07:53, z6 }# X, m. `! r* x
课时150软间隔问题06:00
4 a* o- |3 w- @$ A, y课时151核函数问题11:56
* k, d, o/ P2 q2 |( _$ v4 k# v* I# V8 ^$ ~" Z3 p/ u- L
章节20:案例：SVM调参实例4 Y7 F% x l2 L+ {- q2 I
课时152本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
/ k) h3 \" d( n; o: X课时153支持向量机所能带来的效果08:555 T% _/ h( e) s/ g/ V W
课时154决策边界可视化展示09:529 m& _" |" E, Z8 p
课时155软间隔的作用10:31
+ [( T( v1 K5 v6 m! L: M课时156非线性SVM06:52. r# f4 g- G* Y6 [% C1 B8 g& Z
课时157核函数的作用与效果16:152 n( W: O/ C+ m- Y! ?6 ~$ J
" K" B6 u. m; N8 H- Z& C( K
章节21:聚类算法-Kmeans
% V y4 b: {# b. D- ?2 o. Y课时158KMEANS算法概述11:34% j. R: S0 f0 e5 ]2 }6 E
课时159KMEANS工作流程09:429 z( P3 ]+ o8 h0 p. s! y, z. E& A
课时160KMEANS迭代可视化展示08:200 |" S+ m8 m" B, b
课时161使用Kmeans进行图像压缩07:58. \* G* ?: j- H, P; E
# g* C' |$ q( g; y- Y, \章节22:聚类算法-DBSCAN
' K( @7 X# V8 [4 G' L9 ~4 Y: q课时162DBSCAN聚类算法11:04& D% N9 u2 }" i& q8 S
课时163DBSCAN工作流程15:032 f; W6 k/ W: o+ i8 e2 T& R
课时164DBSCAN可视化展示08:52# A6 b) ]4 O, T' V5 O
* B X" d$ ]6 t, R. I6 a/ c4 ]章节23:案例实战：聚类实践分析& I( t8 E$ _, o2 P. I
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* A2 f. p# [2 Y* Q! h
课时166Kmenas算法常用操作09:212 f8 j1 d8 O; s' m6 \
课时167聚类结果展示04:45
* r6 r! p+ l D u; n0 m2 W& [3 n% o课时168建模流程解读10:45
8 l, p' K& j/ F: ?4 u课时169不稳定结果04:14
3 q0 H# N! Z! o _) [课时170评估指标-Inertia07:243 n% H5 C* e7 t% C* p6 V
课时171如何找到合适的K值06:55* j4 s/ C& k4 j( P G- n
课时172轮廓系数的作用09:15, J+ [7 X; l- F* t7 t4 R
课时173Kmenas算法存在的问题07:19
' V( Y5 R9 z/ q q! [4 f7 \课时174应用实例-图像分割13:45
" g$ w9 ~8 Q' Z* B课时175半监督学习12:23
8 w9 N% ?, f4 u! I* L. }& G课时176DBSCAN算法08:108 p A k- C& a5 Z8 @
2 n2 L# J$ Q. i# k( z* t7 b; o章节24:降维算法-PCA主成分分析$ U3 Y- @3 I$ ^/ C+ g: y( q( ?# v1 h
课时177PCA降维概述08:39
5 G, e* K* S- |0 [" [ z, O课时178PCA要优化的目标12:22( i: X1 H8 s% t0 h
课时179PCA求解10:18. ?+ O9 J' W5 c- I1 X) A
课时180PCA实例08:34+ [$ s0 i& k( N0 S; F* }, w1 q
U/ O/ x! `# I2 G章节25:神经网络* j6 R4 r5 s- R0 L
课时181初识神经网络11:28, P4 p! H0 s8 U3 D2 H9 ]( K3 Z6 P( z/ u
课时182计算机视觉所面临的挑战09:400 D% @# _7 ^% i
课时183K近邻尝试图像分类10:01) }4 S4 L! o: |& Z _* o
课时184超参数的作用10:31; d7 M) p! X5 Z' Z( C5 m! K
课时185线性分类原理09:35
- J, M! z z/ E" T) F' A6 ~) P课时186神经网络-损失函数09:18
5 S2 x* s% @+ c) k/ s8 o: f: ]+ ]课时187神经网络-正则化惩罚项07:19
! M3 L1 D, V: g+ Z% w8 K4 L课时188神经网络-softmax分类器13:39
8 ~( Y) c* S" p' z9 p2 e. s2 A. M课时189神经网络-最优化形象解读06:47; a5 q* H u) W, f7 W8 t! m
课时190神经网络-梯度下降细节问题11:49& n4 X' ]3 |, h- L) q
课时191神经网络-反向传播15:17! u D, ]0 J" b! f4 e
课时192神经网络架构10:11! e# q( d4 u# J' M( a/ O
课时193神经网络实例演示10:39
4 I5 K; `7 F+ C, ^% z; k: N2 O5 n: j课时194神经网络过拟合解决方案15:54' `6 i/ C8 h" S9 s U& B9 ^
课时195感受神经网络的强大11:303 Z; ]$ ^+ Y( r9 h" F3 |
% |% `! {* u2 K) e& X2 Y+ E章节26:Xgboost集成算法 v! ~% w: `) q q2 ?' L
课时196集成算法思想05:35, [* D) F8 P; Y9 K* U7 g: f
课时197xgboost基本原理11:07" }/ ?! }! T2 `/ ^# @
课时198xgboost目标函数推导12:18! D3 U' F8 V) v' }+ p# j) h; G5 D
课时199Xgboost安装06:26* J$ t1 y2 D& @* i& r' @# m" J
课时200保险赔偿任务概述13:06
; G2 M5 L. o0 @5 j' U# u$ }课时201Xgboost参数定义09:54
- z c8 s& g/ B" Y0 k- m% f& D课时202基础模型定义08:16
8 f/ B `$ X! P1 k Y* A) ~( Q课时203树结构对结果的影响12:37( P* k* N! i: x5 {
课时204学习率与采样对结果的影响13:01
5 X7 N( q. ? L* R8 Z P; {8 o课时205本章数据代码下载
5 Z8 ?% J. b8 J2 M9 K; K5 b7 K- c, n+ D& q, i1 |# H8 N1 R/ m; s8 f/ P# T
章节27:自然语言处理词向量模型-Word2Vec1 p: ^/ a1 t( w- |/ M) ~. K! o
课时206自然语言处理与深度学习11:58
* T9 B8 c) S) w% G2 j课时207语言模型06:16
% Z$ P3 ?1 Q; B课时208-N-gram模型08:32
4 ?* F/ g) c) L8 O/ I- n& m/ c1 @课时209词向量09:28
, C- F2 B5 p/ a5 O课时210神经网络模型10:03. m% V' f) N, z" m, c3 v1 W w* q
课时211Hierarchical Softmax10:01. B; _8 i: P o
课时212CBOW模型实例11:21
% j- A" m' {3 |/ a) ^* K# \9 o% ?课时213CBOW求解目标05:39
8 `$ m3 p2 D* U3 b! E- ]. C课时214梯度上升求解10:11! W. J: O+ U6 U b1 I5 Y
课时215负采样模型07:15
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. k. _5 m/ G. }( t章节28:使用Gensim库构造中文维基百度数据词向量模型2 Y$ g3 W/ [. ?( f6 s0 A
课时216本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)4 z! W# h4 `3 B
课时217使用Gensim库构造词向量06:22+ @5 b) Q6 X$ ~
课时218维基百科中文数据处理10:275 u8 W. J9 O0 N. p" M3 b. E
课时219Gensim构造word2vec模型08:52
6 b. {8 U- Y5 I: A课时220测试模型相似度结果07:422 Y9 X: i7 p9 u- U5 ^: F+ |4 J
& I/ f1 Z- ]7 S章节29:模型评估方法
. p: _/ j( u; }2 e8 q- x O课时221Sklearn工具包简介04:56) }! ]$ R3 A+ u& B8 G1 L& h
课时222数据集切分07:159 g5 m' m5 Q- y; o7 }5 d3 ^& f4 Y
课时223交叉验证的作用11:03, s* u% L+ p4 Z# p& c( w/ o! j$ o4 a
课时224交叉验证实验分析14:515 p$ K! a2 U ]0 H1 @: `
课时225混淆矩阵07:52
: g' A9 d1 u& s1 `/ {课时226评估指标对比分析12:13
k8 m3 {' [# }课时227阈值对结果的影响08:26 o! W. C7 B4 r0 ?+ H8 n
课时228ROC曲线08:58) O6 ]9 r% v* I5 }
课时229本章数据代码下载 }: z" z& B8 Y, I4 c" p
9 Q5 c+ [, E0 z' @' x7 o章节30ython库分析科比生涯数据/ P' W1 U. K) {% B" U
课时230本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料): v7 @4 E7 H5 Z) Q; F; [+ m0 C
课时231Kobe Bryan生涯数据读取与简介07:45
5 a, r, v1 Y' K课时232特征数据可视化展示11:41
8 w- X0 m* y( X( ~课时233数据预处理12:32
- x# {, U* q& i* n7 K4 X" A$ ~课时234使用Scikit-learn建立模型10:12
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& S; R6 e. u2 F. a; I- n7 g章节31ython时间序列分析2 v9 W y! M$ `4 t
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, u! k& }+ [课时236章节简介01:03 Y* L K/ Z/ G! ~$ T8 Y
课时237Pandas生成时间序列11:281 M; c4 y, q2 U/ U
课时238Pandas数据重采样09:22! ?: C# Z+ D y# M c: F
课时239Pandas滑动窗口07:47+ q* ]- ^. H( D [( Z& }
课时240数据平稳性与差分法11:104 d- A+ _3 {, u. a. k+ V( x/ K
课时241ARIMA模型10:34
8 N: S7 {; U* G; C+ w( m6 [; Q课时242相关函数评估方法10:46
, {9 a6 z0 u4 `* M& L3 I @; ~课时243建立ARIMA模型07:48
" @0 R: V1 _2 l5 ?3 N, `8 N, R课时244参数选择12:40
7 w! t9 u! t+ y: t: h+ s" C( Y课时245股票预测案例09:573 D- }, x; w* Z `. C- B5 D
课时246使用tsfresh库进行分类任务12:04" S2 ?5 L% ?" F! L* S( i9 @8 N
课时247维基百科词条EDA14:30
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! Q* z7 i# O l( w2 I章节32:机器学习项目实战-贷款申请最大化利润/ W5 {( Z: N4 a; K& E5 G& Z
课时248本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
' c+ ?4 \2 j, }: t: Q" [5 u课时249数据清洗过滤无用特征12:08& V" K; e( v8 Z- ^
课时250数据预处理10:121 y* X- ]1 n8 `8 a" Z
课时251获得最大利润的条件与做法13:26
! B/ J/ r+ c4 q1 F课时252预测结果并解决样本不均衡问题12:47' t, S+ d) B8 {( s; H
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章节33:机器学习项目实战-用户流失预警
/ T% U+ \. b) W" H/ k课时253本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)1 e$ S9 T$ U; p& q( c/ g
课时254数据背景介绍06:35
- y& k6 d( w1 l+ t4 d! c6 G课时255数据预处理10:05( `; F3 m% r' [2 D7 e
课时256尝试多种分类器效果08:32
% t; \0 ~6 g- n) ^% x3 j' ]5 F1 W课时257结果衡量指标的意义19:50
+ ?+ O9 ]5 Y" a: L. D! f3 z2 W7 E! J8 C9 a课时258应用阈值得出结果06:26
& W% {' {8 N6 K* _2 Y4 h4 M1 T* n! ^
7 f4 x; o! f1 f, i$ c7 f6 D t章节34:探索性数据分析-足球赛事数据集& V s7 ^- i2 s1 H) E
课时259本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)7 X% D5 c% w' c( \$ m2 x/ Z0 Z
课时260内容简介02:13
V' q6 ^# a2 s# e( t课时261数据背景介绍10:30, R+ R# M |7 w7 U1 ~
课时262数据读取与预处理13:090 R: g& ]2 z; ^9 j% f$ }
课时263数据切分模块14:42# h1 b9 ^& X( {! Y
课时264缺失值可视化分析13:27! u2 j+ Q! ^6 X& O
课时265特征可视化展示12:23$ f! i- u! k! ]1 }
课时266多特征之间关系分析11:217 q2 e2 A3 F5 E1 v; i, R. L( ?
课时267报表可视化分析10:38
" ^# s) H. V" k$ \ | [课时268红牌和肤色的关系17:16( p; a Q* @2 p# r
( D% J2 T6 k: L章节35:探索性数据分析-农粮组织数据集6 V+ A* A% c, e2 w" N; ~
课时269数据背景简介11:05
; A, \" ~. w4 `: F2 j) N2 g课时270数据切片分析17:26+ {/ W/ j& L- }; I" [
课时271单变量分析15:21# I/ L- X7 x* E* S9 ?/ E1 j
课时272峰度与偏度11:37) O) L$ T- ]) F5 X
课时273数据对数变换09:43
2 R: P+ @* l2 ~) L* Z6 Y课时274数据分析维度06:553 e( W$ t' b! Y* W% [
课时275变量关系可视化展示12:22 ` `% h! u w3 ]
+ d5 Q x2 W" [章节36:机器学习项目实战-HTTP日志聚类分析
6 Z: U' W/ M% A% [' U/ F. [课时276建立特征工程17:252 V' J$ |, T8 C& j6 }5 v2 P
课时277特征数据预处理10:34/ O3 |% \1 O+ q& h
课时278应用聚类算法得出异常IP点17:59; V- B9 G5 [3 n: |' V: z
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