. [! [7 P) i1 `% B% u% E
; x4 v2 O* J; f% n9 v, o; r〖课程介绍〗
# N8 M; f% ^; o: K适用人群:
: S# K' N, u+ x0 W数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。2 Y. ]7 A5 i9 R) D
2 o* W" u0 P0 w6 }& n" w+ z- D
课程概述：. b! e G6 e& l
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。3 Y/ b7 q" r# B) Y1 P, Q
& Y7 K% y8 O+ [* M" u& @1 l4 G8 U 课程特色：& m; v9 ~, J: ^/ z2 C. i9 Y
1.通俗易懂，快速入门
. {2 ` u% G7 r3 b6 ~0 y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。
) G9 q% b8 I, L" C2 D& O2. Python主导，实用高效
# Z, K: M7 V7 T( q' [2 X6 o) H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。
( s* a& m, B8 h7 M, [# r3.案例为师，实战护航, {9 V$ j; V4 S6 L- I
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。
* C0 ]9 E" V( s! o4. 持续更新，一劳永逸
9 N1 @* X6 M+ K- HPython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。( I& B, g& Z2 {6 p U0 d
; h) e1 ^& U0 O. } x+ u
〖课程目录〗
& y9 ~1 P1 W$ f8 T) E( `5 X 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
o8 {5 A" P& r% ^& d课时2AI时代首选Python09:20. @4 r9 Z7 @* x4 y3 R; O
课时3Python我该怎么学04:21
. O& I5 b6 n" B课时4人工智能的核心-机器学习10:35& k7 q4 m& T( ^! G: O+ `
课时5机器学习怎么学？08:37
$ c2 Z* h0 I# {9 {! q* b5 \& k' ^8 n课时6算法推导与案例08:19
. N+ ~* b0 j7 Y8 }1 \+ ~+ @, j! B% P( R a( l8 s: `
章节2 ython科学计算库-Numpy（课程代码在目录）
' B9 E- I) T5 B4 x8 ?* Q课时7课程环境配置05:38$ j' g8 a* b+ H
课时8Numpy工具包概述09:59
* k4 X& T+ w4 P% ?课时9数组结构08:35% o1 a' ^+ |& Q' x! D# T' l
课时10属性与赋值操作10:30
; q' C0 M! `) `+ j5 S# W d课时11数据索引方法11:00
6 O: o) I1 T. W9 Q课时12数值计算方法08:15# a0 C$ d1 R& H" Q
课时13排序操作04:513 Z0 t- l' ~: w/ D1 ^" v1 e- K
课时14数组形状06:361 @/ b. j; X7 U! b) S+ y) v- e
课时15数组生成常用函数08:25
( p! l: R" T# ^$ ^1 @课时16随机模块05:336 V" z7 `7 Y7 G
课时17读写模块05:56( J7 J) q( z8 g, h
课时18本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)+ g+ s; Q5 [9 s- a& E$ V
4 X* l' f) ^! C0 Q5 m章节3:python数据分析处理库-Pandas! p' f6 d/ w% [& @3 ^+ @. w P
课时19Pandas工具包使用简介08:32
4 v9 j; Q% p* ~& H' U u; b- _课时20数据信息读取与展示12:05: m* o% s% b. m [! \, z
课时21索引方法04:34
5 b" E- u0 I' j$ q: \课时22groupby函数使用方法05:220 B7 P5 ~7 k: J' p- V1 u
课时23数值运算11:15! ^$ y, C4 b, z6 u' s
课时24merge合并操作07:14$ i% _. V r: Q z) Q* I3 w/ t
课时25pivot数据透视表10:02, K' W& E- o: C% o+ s
课时26时间操作10:18
" A8 _6 v7 h0 Q课时27apply自定义函数08:589 F e5 E+ g9 r( V# c
课时28常用操作06:43$ r" P; F9 h% H: h9 b1 i) S2 p
课时29字符串操作07:32- Y: }: e* O* I, ]7 i! b
课时30本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
7 x- K t2 `2 ~% v$ c$ |3 z' b# B+ c( D
章节4ython数据可视化库-Matplotlib
( I+ @7 S1 o0 ?7 r课时31Matplotlib概述11:44
: |% N4 ]' n' l% t课时32子图与标注21:16
# ^3 n! | Z& I/ e9 r课时33风格设置04:50
9 t) k2 a2 J O( J- i课时34条形图14:485 u. M+ n A& W! N7 r4 A; y
课时35条形图细节15:14
( C, b3 o6 Y) u4 b$ q课时36条形图外观15:40
8 l! ~" p) S0 ~: |课时37盒图绘制09:09 o5 [& C6 Z8 }: d5 R E: J. l
课时38盒图细节14:41
) J2 t) l0 q: I- ^& I0 D0 {课时39绘图细节设置13:48
0 H& Q% W6 J) f; W课时40绘图细节设置212:36
6 B8 S' P3 n& y; Z, r0 }课时41直方图与散点图18:05: {: t$ M+ K# |
课时423D图绘制20:05+ G% n. Q; M i0 O/ ^; V/ H
课时43pie图15:002 \ R- N5 t9 t3 Z" }, d
课时44子图布局14:395 c7 S! x9 n$ s+ g. w8 ]% a. f8 y
课时45结合pandas与sklearn14:03
% ^* q8 I. b4 `# x; X; G课时46本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)' J1 Y _. Y, V/ p) N# s2 V* r
- ^: d2 } H5 {4 W: P章节5ython可视化库Seaborn
+ p2 |) d5 b1 K/ s; a- z课时47Seaborn简介02:442 |8 S$ w5 X2 p( v; {' {: v! P
课时48整体布局风格设置07:47
9 U. H* e+ B" L$ L @- v) t0 f6 v课时49风格细节设置06:499 Z0 @- r6 j' X, _7 e# R: h. r
课时50调色板10:395 P0 b" I c8 l
课时51调色板颜色设置08:17' Z/ S# d8 a0 a4 p) P( T3 ^
课时52单变量分析绘图09:37; Y6 [. i" V9 W
课时53回归分析绘图08:53* j, u# ]! g) ^2 R6 {/ A# ~, r
课时54多变量分析绘图10:36
4 B! A1 M" ?. {5 a+ \ C% P课时55分类属性绘图09:40
. }4 W" d7 `6 v% n9 v! f J2 `课时56Facetgrid使用方法08:49- v4 H j( N( D, o. g' `+ n
课时57Facetgrid绘制多变量08:29
# i+ P; w$ P5 y+ T" @9 O3 n课时58本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
% k, n/ k) x" M6 g" ?: Q课时59热度图绘制14:19
9 L$ s0 i. D& H' M0 g1 q0 K2 O2 s+ v6 ^/ S' U G$ h
章节6:K近邻算法实战
0 n/ f5 D& I! u: B/ y& a: V课时60K近邻算法概述15:47! f- G8 w G6 M( l& K/ O
课时61模型的评估10:39
. K2 n: {3 t7 M/ S0 l1 S* t课时62数据预处理11:25
8 m) F2 B! w" a/ M课时63本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)( ~7 L1 f1 W0 K. u
课时64sklearn库与功能14:421 W5 F# a. c2 _* Y. o* ^
课时65多变量KNN模型16:371 y3 Q; o0 j- g. V+ W* o, h1 _! ?
: ~4 Q8 e6 R& N5 ^
章节7:线性回归算法原理推导! U& M: L9 X5 v4 Q, g6 \+ `
课时66回归问题概述07:11
, W1 o' K: r; q课时67误差项定义09:417 f3 s( P/ y+ D6 `' I
课时68独立同分布的意义07:32 ]) o+ \9 h- @* O
课时69似然函数的作用10:50
9 ~, z0 N z, s& X8 Q课时70参数求解11:11! @, o3 C1 r9 _" M
课时71所有算法PPT汇总下载
. e/ S% p; d% v' ^
& a, |/ {( W H2 L3 D) G章节8:梯度下降策略! y$ `. C/ ?. N2 x
课时72梯度下降通俗解释08:34
4 F; V. p% x! ]4 l0 t. f课时73参数更新方法08:17
$ J6 R0 U4 a$ m w- x课时74优化参数设置08:51
3 n& Q8 y5 e/ S$ x$ p4 E6 k4 {* Q4 A* _, r3 H5 [3 [5 E
章节9:逻辑回归算法0 V" H4 J, z3 \/ B8 `$ l
课时75逻辑回归算法原理08:23
+ A, ]" P+ A) j, V课时76化简与求解09:090 A, J- h- K2 O7 I0 d4 F
, N. m( {. \+ h0 m6 Y9 s
章节10:案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略
0 d. J3 B0 Z [( J! Z2 ?% J1 a课时77本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)) O: b# f% i# |; U& r: o! ?8 i, `6 {6 S
课时78Python实现逻辑回归任务概述07:34" x# P. }/ i! q: {
课时79完成梯度下降模块12:51
' F$ Q. f0 Y- J3 A课时80停止策略与梯度下降案例10:55# o9 Q, m/ X+ H2 o: w
课时81实验对比效果10:25
" d* D3 |; c, z( t' ]6 M/ A1 p/ F% C4 V3 G: q3 t P; @
章节11:项目实战-交易数据异常检测5 N1 Y- Q* y9 z. q
课时82任务目标解读08:097 u# \3 Q2 Z( W
课时83项目挑战与解决方案制定12:36
4 n9 C9 v* f$ S' n课时84数据标准化处理11:20# |, j# T5 _; Z* o* @8 Q t' j' x
课时85下采样数据集制作06:08
* a- N9 v+ o2 n2 a# }% b0 P3 @% m课时86交叉验证07:16& u- x8 m2 q# ?: f( S1 V) F
课时87数据集切分06:00
/ ?" T& {" {& }- `9 C课时88模型评估方法与召回率10:30$ N( I( n# X F' K: T: r( D
课时89正则化惩罚项11:48
. E7 s# o2 k0 M, x课时90训练逻辑回归模型11:207 k! w5 P' r2 \/ @) V
课时91混淆矩阵评估分析10:22
% V+ @& I8 _) j4 `' @3 W" x- y课时92测试集遇到的问题05:20
: _* x1 L* P# A课时93阈值对结果的影响10:34
& V+ [! V& U k课时94SMOTE样本生成策略07:381 \) S( d- b" [2 R* y/ N
课时95过采样效果与项目总结08:00
' s( G( s1 i7 D1 ?$ g课时96本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
" F% v4 L) ^- m
' `: r, g6 }5 P6 x4 h# q章节12:决策树算法) E. V& ?4 S; R3 s! d& i: T# n
课时97决策树算法概述08:29
* u, |- b# z B8 C) \$ V$ {课时98熵的作用06:397 s6 t0 \7 g" Z1 g }& h+ p
课时99信息增益原理08:41
, r* K# [5 Q1 U& e; h3 @" d课时100决策树构造实例07:40
' z$ E6 g9 {5 ]) I$ X* y7 K7 M课时101信息增益率与gini系数06:07
- ?9 C! a9 W7 @; z7 H" l! c7 m& Z课时102预剪枝方法08:02
. z8 }. V! u J+ o) L% D课时103后剪枝方法06:54
6 w Q: B1 L+ @) T4 j* {6 e D% x课时104回归问题解决05:54
6 z5 V. A" x/ D! `& H3 z; d* x L! u
章节13:案例实战：使用sklearn构造决策树模型2 d1 t8 ]; v) G. B4 O
课时105本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
; J) `: J% L2 E+ A6 U3 R5 W课时106决策树复习08:55
Z& n! g8 h/ T- O. p' G/ H课时107决策树涉及参数11:09
, l( _/ A: d: \$ j课时108树可视化与sklearn库简介18:14) k. y/ o0 I+ I* E, ` ~
课时109sklearn参数选择11:468 P5 N* p7 X2 M j8 K; F8 ^
- ~; j& s* q9 w6 X章节14:集成算法与随机森林% ?9 k8 S4 S; ?
课时110集成算法-随机森林12:03
3 K( t; y u! B8 [7 l; \课时111特征重要性衡量13:51
# ]8 q) s6 d; H( r课时112提升模型11:157 E; A+ R# a I& s2 n& T
课时113堆叠模型07:099 p+ z t3 f5 H
! a6 x* E: k) ]# u+ h [2 k章节15:案例实战：集成算法建模实战
% T* ~; A" g4 G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) m: l5 g, k2 r. v课时115集成算法实例概述10:51
8 y* Q" H5 N7 y5 D( d课时116ROC与AUC指标10:03$ L7 u' A7 P3 T1 L1 ^
课时117基础模型09:32; C9 t, i- v. v9 A3 \% d
课时118集成实例18:53
7 ]4 ^- ?" x/ g8 D2 T3 q: A- n( m( V课时119Stacking模型14:16
_( X# s$ d8 K( _+ m课时120效果改进11:091 S3 {. e/ [. a8 x% \# f3 L0 }8 t
" L1 r: R0 @; ~. Z, f$ r/ M2 w. u章节16:基于随机森林的气温预测* F. G" C; M7 O& Z# d6 P
课时121基于随机森林的气温预测任务概述09:05
6 Q z# n4 W* J5 E6 [课时122基本随机森林模型建立09:09
$ J( E6 C% n7 R5 I课时123可视化展示与特征重要性12:58
; K7 n" S3 `8 b5 C; z课时124加入新的数据与特征10:24( w' ]8 h, _' w# w) p' p
课时125数据与特征对结果的影响08:24
% U6 |* N2 X! W/ {, l课时126效率对比分析08:14
- ^# L9 [& k4 [4 d3 }4 Y6 H( `课时127网格与随机参数选择07:51
, V z9 m" Z; q& \0 m7 U课时128随机参数选择方法实践09:465 F8 A/ s7 k. d8 b& c. u5 r0 H
课时129调参优化细节10:12# V6 r/ {- ~5 i) b( ~- \
课时130本章数据代码下载: T. j+ w' g& G# \1 q: t
5 f5 V& q- A5 M; a* O/ p7 o. n章节17:贝叶斯算法
! I7 ]% b4 \1 t' k. D# O, I* x课时131贝叶斯算法概述06:587 j9 M0 N8 D2 A/ b
课时132贝叶斯推导实例07:38
4 h* e' V4 F* A* f% t) ?$ m课时133贝叶斯拼写纠错实例11:46
& } d# m/ D, K; {7 O+ V课时134垃圾邮件过滤实例14:10. j2 a E( Z. Z: \* X1 T l
课时135贝叶斯实现拼写检查器12:21$ t I3 V! d4 `8 v t- g# Y; \* K
" j( J C1 g3 i/ a
章节18ython文本数据分析：新闻分类任务
" O b5 U; T* G+ X1 O G- ^, H0 o课时136本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
! w9 s( m( @( m" v3 n5 n% m4 \3 D课时137文本分析与关键词提取12:11+ y: r8 U& B* h
课时138相似度计算11:44% t. `6 C" m2 Z$ D3 x$ b$ E i
课时139新闻数据与任务简介10:20
0 L; G, W7 U# U% M1 m& T3 ^课时140TF-IDF关键词提取13:28
3 [, r% d8 D& D; r+ t) w. X课时141LDA建模09:10
% D- L$ G. Z; X8 d6 W. m课时142基于贝叶斯算法进行新闻分类14:539 M! e& e4 Q$ |1 ?! L1 I5 Q1 Z6 D$ K
- ]2 _2 [2 F( Z7 b: q$ n- J
章节19:支持向量机3 Q" Y5 j6 |4 E) u4 ~! p& } s
课时143支持向量机算法要解决的问06:001 q l y7 k" r/ y* n$ Z( g
课时144距离的定义07:05
" K8 \; Y$ L$ o: b+ u" v, ?# B4 W! B5 G课时145要优化的目标07:547 T7 T" |0 j1 m, Q
课时146目标函数10:126 r7 ?3 m* C5 l* ^% Z2 h5 }
课时147拉格朗日乘子法08:57+ \* ?; t) o1 j: s$ ?$ W8 K0 m* m
课时148SVM求解10:14
7 t4 q# A2 Y% Q课时149支持向量的作用07:53
3 p( ]1 t( x6 u1 s8 F: j; ^课时150软间隔问题06:00( N! J4 [6 Y& c1 u. Z! Z$ ?+ G
课时151核函数问题11:56$ R4 `: `0 h% l. S) b9 B
- a2 i9 }; z/ A( ]- |- }+ |/ r章节20:案例：SVM调参实例( k, X: ^3 l" x! i- F& v
课时152本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)1 ]+ {* N1 Q9 m/ l5 G2 w% C
课时153支持向量机所能带来的效果08:55
" y ?# D3 i% H$ g6 ]% K' Y课时154决策边界可视化展示09:52
5 d- O; L7 L& d& n( N2 x8 D课时155软间隔的作用10:31( c- i1 ~* n! E; X0 z
课时156非线性SVM06:52
: x8 S; f! F8 H/ Z e9 r, F C p课时157核函数的作用与效果16:15; ?" l ~- `2 Z! X
$ E# e5 G$ x' U7 L; M章节21:聚类算法-Kmeans
4 ]) T7 |$ Y( R( s x课时158KMEANS算法概述11:34& y- E" o2 I8 M# Y D
课时159KMEANS工作流程09:42
, C( T9 w4 |3 Q% p: t课时160KMEANS迭代可视化展示08:20
7 j7 m; B M3 N4 E) b$ |8 g$ S课时161使用Kmeans进行图像压缩07:58
+ b2 r2 w/ I% J/ e9 i; v
3 b1 b: Q/ b+ H+ ~; ?: T章节22:聚类算法-DBSCAN
f% {1 J. i+ T0 `课时162DBSCAN聚类算法11:049 W6 S8 G4 }7 ]" E9 N2 ?0 X# @
课时163DBSCAN工作流程15:03
' X' w$ Q! g; X, k- d课时164DBSCAN可视化展示08:52
: A, z' h$ ]- D" G
% A! Q/ d1 `/ E N, @章节23:案例实战：聚类实践分析
# o( O; l* j/ t2 N! T- P. v课时165本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)7 h7 F8 N9 ?: S: m1 S+ I) v6 C4 X
课时166Kmenas算法常用操作09:21
- ?* }6 p0 T! G# Z1 m3 [6 m5 w1 P课时167聚类结果展示04:45
v0 s0 I" `6 o课时168建模流程解读10:45' i, h, k) t5 k9 w! K
课时169不稳定结果04:148 f7 Y+ f* C, `( S
课时170评估指标-Inertia07:24
( J, Z! i7 f# z. X9 M课时171如何找到合适的K值06:55
7 s. c* L3 T% @- h" p/ M课时172轮廓系数的作用09:15& z, X4 h" s/ I
课时173Kmenas算法存在的问题07:19
3 W' Q+ d C, u' _课时174应用实例-图像分割13:450 h0 k0 [4 p- i8 P
课时175半监督学习12:23
3 S8 F% k9 D c( r课时176DBSCAN算法08:109 R" Q3 J. n+ H
5 [" D$ @$ @( J章节24:降维算法-PCA主成分分析: o1 g* y9 y1 w' I
课时177PCA降维概述08:39
* ]! S; O9 W" g' n/ N: d" m% _: {课时178PCA要优化的目标12:22
1 F% p& g# z6 ~" ]课时179PCA求解10:18) u* w4 B3 V2 h% A* a, L
课时180PCA实例08:349 ~7 E2 W, J1 i5 z( e$ q2 w
' H, k# D" g+ Q- j( F章节25:神经网络
& ^( y2 d! a7 B; a+ i9 t% ^课时181初识神经网络11:28
3 S& s# G9 \3 ^% l6 f课时182计算机视觉所面临的挑战09:40' i+ ~ k* y5 ^$ F; K0 F
课时183K近邻尝试图像分类10:01
* ~; Y1 Y# _$ K/ y6 U% x% D$ m课时184超参数的作用10:31, ~7 {" E& }) i" Z+ {& b4 f9 W* @
课时185线性分类原理09:35, V& \0 B# B) t* S3 D! g! l# C
课时186神经网络-损失函数09:181 |2 U3 T" Z: F) r$ n
课时187神经网络-正则化惩罚项07:19& H5 d$ v5 v& g1 V
课时188神经网络-softmax分类器13:391 A/ s5 P) `+ T( K& ^! U: g
课时189神经网络-最优化形象解读06:47
( D( R0 u8 N q- V课时190神经网络-梯度下降细节问题11:495 Z) M% N/ K+ s& Y: V
课时191神经网络-反向传播15:17
: o6 f% l/ k) \6 U7 i) X* @3 z( ]课时192神经网络架构10:11% g0 s* ]1 e3 q- r0 u' D' G9 [
课时193神经网络实例演示10:39
# H9 l. F6 [% ?; n2 z课时194神经网络过拟合解决方案15:543 }! w: f7 W7 m$ Q
课时195感受神经网络的强大11:30" @7 n+ b( g r, S
* o3 l# ?) h& O# H" A! i4 D章节26:Xgboost集成算法
' M, l4 J$ G) p3 I* ~7 k课时196集成算法思想05:35
B3 ~ h. ?6 u8 C. k课时197xgboost基本原理11:078 ]: i2 l" n T8 j& a9 `0 Y
课时198xgboost目标函数推导12:183 L. ~6 T, J c( v7 f2 J+ C
课时199Xgboost安装06:26+ d6 u9 N! ]; o
课时200保险赔偿任务概述13:066 i9 {* k5 I& r7 H
课时201Xgboost参数定义09:545 o) z U% P9 ~
课时202基础模型定义08:168 d% S! d$ L8 |3 y' S% {8 H
课时203树结构对结果的影响12:37
0 r; v) Y( Y- w; x7 s课时204学习率与采样对结果的影响13:010 q% q" v* L' J1 s3 k+ E5 B2 H
课时205本章数据代码下载3 Q& a* G3 P( Z* M* y& o
1 w3 ?5 s. H, F: T. W0 m! g) A1 C
章节27:自然语言处理词向量模型-Word2Vec+ O% m+ x( S5 O. c- D8 m
课时206自然语言处理与深度学习11:58
9 v8 o; G$ P% T) H课时207语言模型06:16
- [5 t" E# X5 @& U* F- Y+ J2 j/ D5 }课时208-N-gram模型08:32
+ ~9 T, o8 Q1 w* \% u课时209词向量09:28
4 W- u3 S7 b, i( d4 _( L, h课时210神经网络模型10:037 X. d) r7 Y3 a, \1 e1 _
课时211Hierarchical Softmax10:015 ^) |3 | h: S r6 g
课时212CBOW模型实例11:21
$ W" P" Q+ L: ]! r! F5 G6 Z课时213CBOW求解目标05:39
* Z) B( L& G. U! G9 H9 Y. r+ b课时214梯度上升求解10:11
1 b1 ?! _3 g0 N* R9 U& p; ]% h; \课时215负采样模型07:154 L4 j+ ~# ~8 i0 F. L! i
& z; x( o/ s+ m% s章节28:使用Gensim库构造中文维基百度数据词向量模型
5 i; r3 t& e4 p; J. p9 k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 e+ z2 C! H9 ~$ X8 E- a4 w% k2 e课时217使用Gensim库构造词向量06:22 i- Z {0 O( y
课时218维基百科中文数据处理10:27: E! n8 W/ b0 `# J' t7 ~
课时219Gensim构造word2vec模型08:523 h, O# c$ v* F0 B+ g0 p
课时220测试模型相似度结果07:42! g+ @+ l" w; A/ g0 j' `3 C
! z3 D% x* [! R9 R9 I! h章节29:模型评估方法( L( B9 K& Z; D/ ~$ e% r# I
课时221Sklearn工具包简介04:567 `! F2 V" m0 M# Y
课时222数据集切分07:15$ c% ]( `/ H" X9 l
课时223交叉验证的作用11:03
# u0 Y) a: n; o6 }课时224交叉验证实验分析14:51
4 N* J. c* u! Z1 y$ i! _/ s课时225混淆矩阵07:52( c: f0 Q/ m* O: a* J/ @# I0 I
课时226评估指标对比分析12:13' S- t( \& f+ |/ A4 \2 ^+ G
课时227阈值对结果的影响08:263 F$ @. Y6 B* r: `/ a/ T
课时228ROC曲线08:58' N: j3 l; W& T: o% s. _! p1 B
课时229本章数据代码下载
8 n( b* _8 t# i* [" A: j6 f$ S8 `
: @$ g6 [& t5 g T+ q# l章节30ython库分析科比生涯数据
N3 ]# C+ K9 O3 Z课时230本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)' F5 u2 b8 s9 K& a2 F' w; r
课时231Kobe Bryan生涯数据读取与简介07:45
: b) A/ n1 } J# x课时232特征数据可视化展示11:41
' V5 C; }# ^$ ~* v; Y课时233数据预处理12:329 ]9 V' Y8 u" t% u- ~) V/ W
课时234使用Scikit-learn建立模型10:12
. A5 {* i) R! v2 A* B, F% R& b0 K; c# x- x9 q& X6 @9 n
章节31ython时间序列分析
2 _9 e3 f6 R/ K( _! |4 W- P( V课时235本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
* x4 o. B2 j# d2 e! m课时236章节简介01:03
+ l5 y3 \0 Y/ G课时237Pandas生成时间序列11:280 e* r% ?( |) R9 k
课时238Pandas数据重采样09:22% D6 J/ R) W. T8 o9 {) T1 S) f
课时239Pandas滑动窗口07:479 l, K' v+ R* `& L- B& K
课时240数据平稳性与差分法11:101 `% l0 Q* x+ u' \
课时241ARIMA模型10:34; ]8 [( g2 A6 ?8 _" O
课时242相关函数评估方法10:46. I" z: N( x$ Y
课时243建立ARIMA模型07:48+ a/ u7 |8 b B2 N; q
课时244参数选择12:40
e( j1 X- x4 O3 o7 h% X! p课时245股票预测案例09:57
4 W, c" @' E: p) _9 T课时246使用tsfresh库进行分类任务12:04; `8 X( N `1 K" t
课时247维基百科词条EDA14:30
8 z( I$ |3 T3 E
+ l. H7 [ O$ e8 S3 N章节32:机器学习项目实战-贷款申请最大化利润
- O: X) {1 K! I: 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)
' R+ S; |9 S! |2 t课时249数据清洗过滤无用特征12:08) n g$ H2 U3 F
课时250数据预处理10:12
( X, S; m) U% Z. |$ G& f1 Z课时251获得最大利润的条件与做法13:26
( ?# b* j8 v6 U课时252预测结果并解决样本不均衡问题12:471 K3 U. o7 p4 a% q5 p
9 ^4 K' W/ v) N' d章节33:机器学习项目实战-用户流失预警
4 w. }( P+ O0 p. x) m( w- i课时253本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
p. I8 |( j' D0 `% ^课时254数据背景介绍06:35( N u# H# Z s+ Z( {. R" H
课时255数据预处理10:055 p- K% [8 I2 B, C N
课时256尝试多种分类器效果08:321 `' T; h! t4 S8 z
课时257结果衡量指标的意义19:501 Z3 R6 `2 p9 o( u% r5 ]
课时258应用阈值得出结果06:26
% a+ f# k" ^! U u+ L0 h1 W
' Z0 s* t, }5 a5 [2 c$ d: _章节34:探索性数据分析-足球赛事数据集
4 G2 c8 f$ I# B课时259本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)+ V2 J) ~. O: }
课时260内容简介02:13
c, W$ ~! G& N! J% K( L课时261数据背景介绍10:30
7 H/ \' ~% E9 c9 K课时262数据读取与预处理13:09
0 k- ]' }: S# U; j课时263数据切分模块14:42' J0 X3 f- f' m; P
课时264缺失值可视化分析13:27
6 p1 F4 F2 d+ g7 N2 l! R课时265特征可视化展示12:23. I8 N+ B/ V8 |! j
课时266多特征之间关系分析11:21
1 D' b% h$ e( z- r$ n6 w课时267报表可视化分析10:38. ^& [ n9 b* G$ `' v0 R
课时268红牌和肤色的关系17:16 M1 ^% q+ }: [% N( E3 T
# y3 C7 U5 s, Z
章节35:探索性数据分析-农粮组织数据集; S/ ?" _, [) P* d- W
课时269数据背景简介11:05
; k% v/ v1 \6 X! V" u课时270数据切片分析17:26' A% J8 C( F6 z+ X- j f
课时271单变量分析15:21) M- m6 ~3 k; Q+ `; G9 V+ k& H+ ]
课时272峰度与偏度11:37
# L% {6 F$ T* A+ k+ }课时273数据对数变换09:437 `6 c& @* D% V g; I: s1 i
课时274数据分析维度06:55
$ p+ D. }( [ W课时275变量关系可视化展示12:22+ A$ `, F3 Q" A" s) H1 B
) c6 ~+ L) t* M' i' ]" s9 K
章节36:机器学习项目实战-HTTP日志聚类分析$ j1 I2 h6 Y8 f5 S, d
课时276建立特征工程17:25) A1 Z+ g7 T' Y. b
课时277特征数据预处理10:34 O7 Q8 k3 ~ S4 T
课时278应用聚类算法得出异常IP点17:597 J+ S4 i) p5 s$ R; }% V
" \. Z& J3 v& y4 n4 U. }$ |
〖下载地址〗:0 C5 c! a9 ^( C+ ]5 {" E! J b
- R: U3 i% m$ w: Y# T8 n+ l
( E: S8 Q; ^, G# F) _$ ^; s
|
|
[复制链接]
