/ h8 y( W8 X7 w$ H9 l" B- D7 R4 U
0 P- J3 {$ _7 [( c N( ?6 j
〖课程介绍〗
7 N. ~8 y# R; M B7 c5 J- r; f适用人群:
( x6 N Y5 H+ ^# G$ s. o0 o数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。
* Q5 P0 w F+ y! i: ]. z/ I) e" _; i
课程概述：
7 P3 }9 Q( t, C W( E3 x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。 z* n. I4 e( U" j
9 c: R* q" x# ]8 K
课程特色：
0 \ X5 D( p6 l1 C3 ^1.通俗易懂，快速入门! K. A- D- x; f( E6 G
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。
, k+ v7 h+ Z2 R+ q' [( P0 x U" y2. Python主导，实用高效
3 m ?( l2 \4 w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。0 U; [* a9 S, A& I+ d* v$ M0 p
3.案例为师，实战护航9 m4 a! l# V2 I& }! e
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。
2 J) b9 c' L1 w& f+ A( H4. 持续更新，一劳永逸
, G5 {% p% g) L3 u9 v2 f' MPython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。
4 [9 s8 e( k8 D 8 H* Z! Q+ I4 U, U/ \# g7 \: ]0 N
〖课程目录〗
$ [7 n$ E8 m0 p7 I2 t' N 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）11:142 k1 T( T1 ]9 i( K: O
课时2AI时代首选Python09:20; }; ^# ~6 B" ?* ?3 S! B
课时3Python我该怎么学04:21
+ h4 r2 F3 d4 z6 M3 [课时4人工智能的核心-机器学习10:359 M {2 E0 X* _
课时5机器学习怎么学？08:37) z, B2 z/ N1 k7 z* J" w/ P
课时6算法推导与案例08:19' Y! Q- v5 h3 b
, S4 C. Y0 m8 X6 T6 A9 D章节2 ython科学计算库-Numpy（课程代码在目录）
% \' A5 X0 o! Z. z! J* J- R% |% e课时7课程环境配置05:38
5 z4 S, y6 t0 b5 m4 r) d0 y课时8Numpy工具包概述09:59
7 a& J" b1 W# y+ ]7 ^/ B( d' [课时9数组结构08:35
$ `# W4 {/ {9 W" s. g课时10属性与赋值操作10:303 I% _1 @8 I/ \- o5 q4 r% A
课时11数据索引方法11:00( V% E$ l: O: p2 O" M* v
课时12数值计算方法08:15; q+ N6 O* \. a# O, [
课时13排序操作04:51; @# q" ? H6 L+ J
课时14数组形状06:36
. V; H' e% V" K7 q课时15数组生成常用函数08:250 k- K5 p& H' D4 ~- L+ O3 Z' e) p* i
课时16随机模块05:336 z$ w9 i: r& i9 g! s0 B
课时17读写模块05:56
2 m$ a! t6 E& i6 a- y课时18本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)4 ^9 \5 i4 V4 _+ e& m# Q6 d2 y
, S+ Q) Y4 y" t; h) \4 b* f
章节3:python数据分析处理库-Pandas
1 F5 s/ F& `5 ?# a* w$ U$ U$ h课时19Pandas工具包使用简介08:32
* s: N# }! ]+ g! Q课时20数据信息读取与展示12:05: N2 o& s2 B: j
课时21索引方法04:34
& v- t: v9 V/ B! F课时22groupby函数使用方法05:22; z9 Y8 ?# e3 o$ M8 @! _, O% i
课时23数值运算11:15
9 N" ^6 b* V4 z0 H) ^0 o& a课时24merge合并操作07:149 }4 T4 q' @5 |6 l( w
课时25pivot数据透视表10:029 `4 n: J; C' n7 p' Y) a1 @
课时26时间操作10:18
1 L$ y" B% v2 I3 O课时27apply自定义函数08:58
) }" v' e1 {- w1 `课时28常用操作06:43
, U( Q3 i4 M+ v3 o5 \ @3 C课时29字符串操作07:32
) @ n8 K' C3 z' f& @: F: 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)+ S4 F! ^4 B3 Q, C6 G4 `
j8 S: L5 Q* v8 {$ A
章节4ython数据可视化库-Matplotlib
; p4 q9 ] [. b: R5 e+ ~课时31Matplotlib概述11:44 U0 z( ?2 r" }7 _/ N4 s' p3 u
课时32子图与标注21:16# e+ j4 x. n# w
课时33风格设置04:50
0 ^ I$ F, p( Q7 h& {$ g, [课时34条形图14:48' g1 O2 B# H' P1 f, k! V
课时35条形图细节15:14
% T! E/ o5 y; Y3 r8 a' `9 U课时36条形图外观15:40
- n' |8 F! N2 n! L& c课时37盒图绘制09:09
# [/ H8 O M/ M$ I8 F课时38盒图细节14:41
( w* R u' S- Y* I. }课时39绘图细节设置13:48
! V% z% A+ l, j课时40绘图细节设置212:36
* k+ D+ R( x* ^8 E( {) Q课时41直方图与散点图18:05
! M! X( E, |( c+ ]6 E! ^课时423D图绘制20:05
1 G) N3 a9 Q9 W& q3 X课时43pie图15:00
, O( v& s& Z, r9 C0 {* p- m: T课时44子图布局14:39
' K d5 Y1 m* S t课时45结合pandas与sklearn14:03# D. Z* N# l9 S
课时46本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
8 U% }7 w$ S1 b4 \" |) B5 N' s, \- E% P+ n3 W: s) J
章节5ython可视化库Seaborn. L6 I3 a6 D- D5 U
课时47Seaborn简介02:44
# A9 D; [' d; `% z课时48整体布局风格设置07:47
- Y* T$ @: @- K+ Y8 N/ k2 W课时49风格细节设置06:495 p. w7 Q# E1 w$ T7 x, X
课时50调色板10:39
+ F! f- |1 k6 }7 B( i' U5 [, K; s( P7 W) y课时51调色板颜色设置08:170 S5 C9 c1 G8 l1 u, L8 F
课时52单变量分析绘图09:37
7 o5 U8 `: |' _, ~课时53回归分析绘图08:53" I8 L, X- n4 X* E) y) ?0 V
课时54多变量分析绘图10:36; V0 G- _3 H, s% A: y# a+ J- m' i; U
课时55分类属性绘图09:40
+ _. |, a6 W7 b; |6 _) G0 K8 `课时56Facetgrid使用方法08:494 _7 H/ @$ J. }
课时57Facetgrid绘制多变量08:29
# n! L' b) ^4 i; t; Q课时58本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
9 k" z. S1 d* k3 @8 _. b2 T课时59热度图绘制14:19' `! B$ l- m0 j# K
; I- j- N! h, g1 d# }
章节6:K近邻算法实战; O4 I2 j+ O& C* o2 s
课时60K近邻算法概述15:47; h5 O% q/ L& G q3 w* T
课时61模型的评估10:39
6 ?0 N' @4 y$ y3 A/ K9 [课时62数据预处理11:25
# |6 B7 n: X5 x# K课时63本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
% \$ ^9 o# P! \课时64sklearn库与功能14:429 L- I* K. Y8 K4 v' p% o, [
课时65多变量KNN模型16:37& @% f' b) z @9 b" T
9 ~' R$ w& L' R' {0 [& }" n
章节7:线性回归算法原理推导. B5 `8 X1 r5 k0 X5 V8 ^# J
课时66回归问题概述07:11
5 ~3 R3 {3 j2 t1 ~( C课时67误差项定义09:41
6 k: }9 J& u7 Z4 {/ G* n课时68独立同分布的意义07:32
& B. i u6 ?: r* ~1 {( J% L J' r课时69似然函数的作用10:50, Q. U8 o! V8 y+ ~5 L. @
课时70参数求解11:11) U2 e6 x; j: P% D
课时71所有算法PPT汇总下载: A. l V n0 N7 x
5 w5 a1 o4 {( ~7 q% j! ~; {章节8:梯度下降策略3 |$ ?, a$ v( V5 e- M
课时72梯度下降通俗解释08:34
6 H Y* o+ \: r# @' I! q课时73参数更新方法08:17
+ w. Q" s, V& l7 r! j课时74优化参数设置08:51
8 g5 B* |! B, F- J
) i& X: O4 ~8 g* q7 w$ D% \章节9:逻辑回归算法' {+ w: ~6 z" m% E5 |. q1 u: \# l
课时75逻辑回归算法原理08:23
" a* n" d4 g" @& l; r0 [课时76化简与求解09:09
- g$ z' U$ _$ O6 \; B- m- r
% G' K+ V1 V" L& D! F6 n% j章节10:案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略$ ~6 ^% b' B. z2 C s1 @- k
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 j4 u4 {- V% k* {: a+ w# c, z
课时78Python实现逻辑回归任务概述07:34
* F0 K% o: n3 q2 _( }课时79完成梯度下降模块12:51' @# N5 O! K% V- E& |% z. [
课时80停止策略与梯度下降案例10:55
' U+ z* c; }( C2 v课时81实验对比效果10:257 b a- s2 }$ F9 {
$ i) P: T- x: ~' t3 s章节11:项目实战-交易数据异常检测
4 w. E3 Q+ r4 Z5 ?课时82任务目标解读08:09
- ]2 N( ]0 `3 E$ X7 \- H课时83项目挑战与解决方案制定12:36
9 h: D8 S0 f$ w3 H. r课时84数据标准化处理11:20
$ f0 o3 A0 x' T" D8 ^课时85下采样数据集制作06:08
: i# w6 C" x& m8 G2 C课时86交叉验证07:16
& h+ v. n* k, h: x课时87数据集切分06:00
C1 q/ g" x! ^. S$ }: v课时88模型评估方法与召回率10:30
' n3 ?6 X e6 n/ G课时89正则化惩罚项11:48
# V9 g9 \3 h3 t+ w: N0 W# |& _课时90训练逻辑回归模型11:209 E9 Z! h8 Z- ^
课时91混淆矩阵评估分析10:22
* n; P: G, U6 ^# S6 S( \- G3 C课时92测试集遇到的问题05:20
5 I V: d5 e b2 N" w2 i8 k课时93阈值对结果的影响10:34
" U" K+ z) w5 u7 S课时94SMOTE样本生成策略07:38
7 J1 x* d" U u1 _课时95过采样效果与项目总结08:002 s4 d5 w. o. G+ J) l
课时96本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
# O5 w* K+ s7 n9 P) h' i1 g7 ~, \( Z j% ]! I& a
章节12:决策树算法
" G- v8 b' T0 T+ B1 T6 i课时97决策树算法概述08:29
7 M% U" v2 C- A课时98熵的作用06:392 s( H# h7 ~/ X* ~1 K( f0 ~
课时99信息增益原理08:41; @/ }- i4 d3 z& \
课时100决策树构造实例07:40 K" i+ C- C. K( ]
课时101信息增益率与gini系数06:079 A0 g) i7 M7 a' ~5 P
课时102预剪枝方法08:02! O4 I; [- A7 @7 D% j' c
课时103后剪枝方法06:54
8 i$ Q9 [ {: M2 K+ ]% @ G1 i课时104回归问题解决05:545 m- N+ V$ U: _4 ^3 l& i
; v6 q' j1 j( ^2 |. D) G* _章节13:案例实战：使用sklearn构造决策树模型; T1 S. W0 J2 X: ^
课时105本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
) f4 o$ V" g: d; Y/ Z# d$ O课时106决策树复习08:55
+ M' E" t* n/ d课时107决策树涉及参数11:09
" p/ F: w/ E7 s- d课时108树可视化与sklearn库简介18:14
- U1 F' i5 V$ S8 n1 H: W, a: ?课时109sklearn参数选择11:46
( S l9 b- _# N+ M% o/ v7 ]3 ~
3 w- H7 N, f' Q T, A9 M章节14:集成算法与随机森林
& ], S# N( ] x+ {% x课时110集成算法-随机森林12:038 Y0 i r0 |/ w: Q6 u1 }/ s, `
课时111特征重要性衡量13:51
# o2 ]/ F) o$ T6 W课时112提升模型11:15: F0 v& i7 `7 Q3 n0 a& N
课时113堆叠模型07:09
! ]) O0 C& l; n7 I& e9 L# @3 c) f& v' O2 \. q, ?6 _
章节15:案例实战：集成算法建模实战# G* H7 t9 a3 @0 o2 i- b1 q
课时114本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)! x# u# K+ R0 Z
课时115集成算法实例概述10:516 E8 y6 N" H. p& i h5 N
课时116ROC与AUC指标10:03& I0 Q5 ]: i$ E# F- E
课时117基础模型09:32
' `& c( e2 U( R/ q; Q5 H% M7 L课时118集成实例18:53% ]: I `+ L9 E: ]- H" b @
课时119Stacking模型14:16# S. j6 Q! h( X0 X& }/ \0 Q% i
课时120效果改进11:09
@ @; q3 B$ f# _6 e1 _3 ] p+ z# b' c9 y) q, ^% F9 A, |
章节16:基于随机森林的气温预测" v u }$ x0 @* z" D! o
课时121基于随机森林的气温预测任务概述09:050 Q& S! \1 E1 }+ m5 o$ c
课时122基本随机森林模型建立09:093 B! t, n, w9 v# O
课时123可视化展示与特征重要性12:58: q6 j! J# Y7 `# x2 O0 a- k
课时124加入新的数据与特征10:244 p7 x8 J9 c+ V: U/ ~+ V% N
课时125数据与特征对结果的影响08:24
5 C" Y* A8 P" g& w% w3 W$ [课时126效率对比分析08:14- r c L& [& ]& |2 o4 i0 j0 m
课时127网格与随机参数选择07:51
7 [* U; J3 U q5 ^课时128随机参数选择方法实践09:46
2 Q1 _) T( S0 e9 w5 y课时129调参优化细节10:12
) W# U8 V2 ?- }; c0 H' g课时130本章数据代码下载
9 V# H6 Z7 ]3 M5 M' h1 S/ W- @
% p P- u. W; E章节17:贝叶斯算法
+ Q! q* h& Y; I& w, @. \; Y9 S1 G课时131贝叶斯算法概述06:58
( S$ F: b- H& e& H课时132贝叶斯推导实例07:389 r& A- G+ Q- l5 P
课时133贝叶斯拼写纠错实例11:46
! Z. W6 ?8 _3 A2 \+ `8 D) @3 F$ K课时134垃圾邮件过滤实例14:10
# ^) j0 U5 L- x0 G; e2 V课时135贝叶斯实现拼写检查器12:218 h0 v' P& ?/ E G0 t1 z0 _7 F& k
$ c' e# L! i: g3 h8 k& t5 y0 g1 h章节18ython文本数据分析：新闻分类任务
+ P0 n$ t d& d% `3 v& X6 t课时136本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
1 E+ d/ w- |* A/ g+ Q课时137文本分析与关键词提取12:11
4 Y) \& }0 }+ g1 z( o8 p课时138相似度计算11:44$ }' Y5 R& G# |$ P2 J
课时139新闻数据与任务简介10:207 {3 a5 c$ }$ o. V! h
课时140TF-IDF关键词提取13:283 }# w: X9 Y) G t' e+ U
课时141LDA建模09:10' G6 R2 F Y, X5 ~2 i5 W
课时142基于贝叶斯算法进行新闻分类14:53
8 S5 d' ~ Z0 q* x
! m' r" U) h- b: Z1 f章节19:支持向量机
, H( v; Y8 y6 t. M G% z课时143支持向量机算法要解决的问06:009 l" s% m6 W% J& S/ L% W
课时144距离的定义07:05
y1 q/ P6 z4 n4 d+ v# d# e9 k课时145要优化的目标07:54
2 W! a j! Q H" n课时146目标函数10:12" V+ Z7 f+ Y8 k* f( K5 y$ I
课时147拉格朗日乘子法08:57
: b% @/ e/ a! D课时148SVM求解10:14
, o- f# T# k) _" g4 _2 j. ^: _* U课时149支持向量的作用07:53
! k# `( V) p* K3 }% D/ [课时150软间隔问题06:00
' G0 a% x i( s课时151核函数问题11:560 F% E* p* _; {9 V) \
8 V. g7 H$ l i$ Z8 o4 L. T% Z- A* h
章节20:案例：SVM调参实例5 O# w: \# k+ q
课时152本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)) u; S- v7 ~* l& C: X, b8 A
课时153支持向量机所能带来的效果08:55
$ P9 E4 ^$ r( L% g课时154决策边界可视化展示09:52 Q1 i% U) k4 G0 f8 a. [( Y0 e
课时155软间隔的作用10:310 h1 }9 Z% z+ V$ j' E5 Y& N/ Z
课时156非线性SVM06:52) V. r( V9 D, S+ \. m* o
课时157核函数的作用与效果16:15
; u/ U9 n4 ?9 N8 r! Y
% \# Q9 }4 ]! h4 N) \$ C& ~- q章节21:聚类算法-Kmeans C7 v# F4 Z0 k$ p U$ }
课时158KMEANS算法概述11:34; S+ y6 {7 \) ?! r2 T8 _* E
课时159KMEANS工作流程09:42; m3 r4 R# p: ?# i# e- ^
课时160KMEANS迭代可视化展示08:20
$ V8 u4 |9 p8 y4 Q" a& y课时161使用Kmeans进行图像压缩07:58& P* [- J& W1 A. u: o3 B$ \
5 M" y, t! H! G4 w* ^( W) W8 Q
章节22:聚类算法-DBSCAN3 W! f7 `6 @+ s+ ` K
课时162DBSCAN聚类算法11:044 ^' [0 c. b5 _
课时163DBSCAN工作流程15:03, |# c* z9 ~1 ]1 @( A$ c1 M: q4 e
课时164DBSCAN可视化展示08:527 i% A: ?2 K+ a" e# K! u; Y
% Z. E( q: c& v* H) g6 _, L4 k- ]
章节23:案例实战：聚类实践分析# V; E, {1 w4 W+ r6 ]: b$ p& Q
课时165本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
6 T$ K: s1 b4 b2 g- H% P课时166Kmenas算法常用操作09:21
) X% B: P7 U2 v! h# U课时167聚类结果展示04:454 i, O+ s6 e8 N1 I) x3 m6 h
课时168建模流程解读10:45
. s' E2 `; o2 N课时169不稳定结果04:14
# J2 H8 Z) b9 ~课时170评估指标-Inertia07:244 N' R5 l n) V+ w
课时171如何找到合适的K值06:55' L8 q1 T$ P5 |* F7 _
课时172轮廓系数的作用09:15
* T: T; G0 U8 K. u9 L1 E. U课时173Kmenas算法存在的问题07:19' u4 N; s; v% Z
课时174应用实例-图像分割13:45
$ f7 J6 J, g7 Y) y# n. |3 M课时175半监督学习12:23
% U; f, V+ w" k ]" W, g课时176DBSCAN算法08:10
+ F- o; m" M `) x \% H' N
! }1 ~ @. E6 G% P9 c2 b章节24:降维算法-PCA主成分分析: l6 l' D2 g* J v
课时177PCA降维概述08:39
/ K, ~, t6 W6 \$ S7 }% _6 e! Z5 _8 T/ X课时178PCA要优化的目标12:22
0 g7 T, \; w) K) j! L+ `) G- g1 u课时179PCA求解10:18) B% l4 P# c+ ^9 j ^' J3 e
课时180PCA实例08:34& D7 n. {0 u, w3 ^# W8 L4 U
7 w! N, l' M- \
章节25:神经网络
5 j5 o1 i, V& Z+ L( H6 }课时181初识神经网络11:282 X* |6 k& b/ Y9 J
课时182计算机视觉所面临的挑战09:409 h3 A3 W5 K! o* N
课时183K近邻尝试图像分类10:01
; A$ m2 T7 p* I9 l/ o$ ]课时184超参数的作用10:31
& _( L( L3 p4 \8 W3 Y课时185线性分类原理09:35
4 g. g" _/ V, W2 Z- M课时186神经网络-损失函数09:18
/ G8 n! |0 V( z1 m& _3 z$ W/ s' @课时187神经网络-正则化惩罚项07:19
) Q/ v' X( d2 s5 `3 Q. R8 U课时188神经网络-softmax分类器13:39' ]/ _' _& K# \' I! @& x8 q
课时189神经网络-最优化形象解读06:47
: G% D- t* `; Q1 j* w课时190神经网络-梯度下降细节问题11:49
: {- S- }! u; i& y# W! p课时191神经网络-反向传播15:17; M! Z8 g ]% f/ E0 {/ j; S0 E
课时192神经网络架构10:11" p. m, l* S( |4 L# \7 j# J7 C
课时193神经网络实例演示10:39- O$ x$ g! F# p* |: S; G0 l
课时194神经网络过拟合解决方案15:54
; B6 c7 a0 E6 ?. I0 R, ^9 U课时195感受神经网络的强大11:30: w+ w) n U2 S
9 m' N9 T8 D3 e$ T) c
章节26:Xgboost集成算法 k2 w0 @' K. n3 m0 c' p
课时196集成算法思想05:35
* {& h! d# b( w5 B6 T! n9 y课时197xgboost基本原理11:07
) I4 B' H; a; I1 t; O' J3 R$ o* M课时198xgboost目标函数推导12:181 [0 y! e4 B5 v7 k3 ~- j
课时199Xgboost安装06:267 @ Y9 |, ~, t; m1 y# r
课时200保险赔偿任务概述13:06+ M) l4 B2 d3 f* Z8 \
课时201Xgboost参数定义09:54
' l T+ {! c5 j2 T; c$ K$ U/ i课时202基础模型定义08:16
) P2 ~" i/ {* S( ]1 L课时203树结构对结果的影响12:37
5 F0 ^7 |& f1 F课时204学习率与采样对结果的影响13:013 Y( ?( B8 i" ?/ @- o0 p
课时205本章数据代码下载+ L0 d K; M/ I) l& `! O
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4 p, d: d3 E) g$ H% }6 t课时208-N-gram模型08:327 }5 @4 M& S+ g- B
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$ r8 C) N) ~: i' j u( t4 N; c: I/ j, Y \" P& [9 H
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! b9 o4 U6 B( ~课时216本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
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/ O7 `& S4 b) S( O3 D$ M2 {: _" w+ a2 | A
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