+ P# ^! j& h, F8 g9 ^! d3 h
! Y9 S, `9 A O2 W' M4 r' W9 ^
〖课程介绍〗
4 _: M8 S: U( N适用人群:# Z8 Y+ @/ e9 E' v9 _0 @* ~# `
数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。
2 r3 C( ?* b# y% P$ K3 C
! b; u7 w/ R h$ d+ R0 L& \课程概述：' o0 T) N) W8 i0 d/ m
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。
- T/ g) l- @# D1 l6 p( x8 o, b( a, j J1 q) ]6 A
课程特色：
# ] ^' y f& i+ e1.通俗易懂，快速入门
5 {& Q( {8 y# z. l7 R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* B4 ]3 W& `* g% K. e) C& F3 g
2. Python主导，实用高效5 L* X, i Z7 G& q& J8 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。0 I3 S5 `7 u% d0 H F% o) A
3.案例为师，实战护航1 B+ H/ Q9 o9 e9 _0 u" T
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。; }, Q- V7 I* l2 |5 V7 n
4. 持续更新，一劳永逸 ~* {! B' c' \- I2 P, T
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。& ?$ Q4 F7 ]) K' W% O
: R' H: [. B6 a3 C! }〖课程目录〗& e: t7 A4 J0 k, [+ L) K: [
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）11:143 z" \- Y& l4 Y
课时2AI时代首选Python09:20
" o0 p4 v4 y) O6 A' v/ E课时3Python我该怎么学04:21( B; E8 S" i, G, K# _
课时4人工智能的核心-机器学习10:35& X8 T" i3 _; Y- z: p2 Y
课时5机器学习怎么学？08:374 N2 ~) c& Z8 r! p
课时6算法推导与案例08:19
+ H/ v# y# h4 W& n1 }" R+ u4 d# X) `4 t7 o8 T' K- s/ _% Z
章节2 ython科学计算库-Numpy（课程代码在目录）
/ R/ V$ k# ?$ r课时7课程环境配置05:38
% t5 |' V+ T9 _6 z/ }, A9 W课时8Numpy工具包概述09:59
7 E0 J* y( o- p( v0 N) B课时9数组结构08:35. |5 k" l" G6 v! e# a
课时10属性与赋值操作10:30" [. G1 Q3 @5 c9 i' b4 o! }
课时11数据索引方法11:00
" \; ^2 t' r# E课时12数值计算方法08:158 b+ r" W2 `: T8 [
课时13排序操作04:51
' h9 Y7 g5 q; L1 }% }课时14数组形状06:36
8 y, P% V6 Y- c3 J1 Q$ o课时15数组生成常用函数08:25
) _; D0 O& C& T; q课时16随机模块05:33
) x8 Q6 d+ y4 s- b' B课时17读写模块05:56
, `& ]) P5 T1 F+ S9 v2 i课时18本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)$ j! x5 W# Q4 \# ^! l
& f' f* q( m3 e1 b6 p
章节3:python数据分析处理库-Pandas2 Z: R& M. {' y$ B4 c' C# n7 G
课时19Pandas工具包使用简介08:32. f( q' s1 U1 |- L
课时20数据信息读取与展示12:05
) |( v* y) U7 i7 P! Z8 z课时21索引方法04:34
" {# L& g) Z% m% x& }# e! a课时22groupby函数使用方法05:22
& q" l: B& s6 n+ }2 z/ \课时23数值运算11:151 D9 t" K2 Y; s9 ^) ?0 f+ A% L
课时24merge合并操作07:14
, R/ v c, S( N5 l课时25pivot数据透视表10:02
. f) H. `7 {) s+ h' M课时26时间操作10:18; `, r7 `7 `: D4 k
课时27apply自定义函数08:584 z- S5 o1 G& @ R1 A6 X
课时28常用操作06:43
/ ~2 u4 L7 Y, n# N课时29字符串操作07:32
) B3 F: o- H; J5 R课时30本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)( ]- s! Y- `2 l. t* b" C- e
5 a( V$ L* p6 y% q+ I3 n章节4ython数据可视化库-Matplotlib
; f. F8 A$ z* M5 i课时31Matplotlib概述11:44
3 A! J+ b- Q. P4 M9 H% H课时32子图与标注21:16
G- W( ~0 `2 \8 `$ l: E3 ]' L课时33风格设置04:50* ~5 ?2 t6 V- v8 }# T* e
课时34条形图14:48% e6 Z" S2 v8 [: k, n+ q, U
课时35条形图细节15:14
, L. |$ {% x3 Q: \课时36条形图外观15:40
7 g. k' R7 @1 p1 _" H0 v课时37盒图绘制09:09
: y0 Q' Q- ~, Y, K& `: }课时38盒图细节14:41
! I- F/ a1 O. n% g" Z) o- |7 z课时39绘图细节设置13:489 m+ j& a9 q- C" W; Y
课时40绘图细节设置212:367 X& T3 u f6 h L$ J
课时41直方图与散点图18:05
& e, p: C* e$ K课时423D图绘制20:05
1 n& ^3 y' z B课时43pie图15:003 o4 L, b4 b1 b" }/ ?
课时44子图布局14:39
# K! A2 h) O) q& q& {8 r课时45结合pandas与sklearn14:03
# ]4 h# P6 p9 w& o& S0 g4 b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 w0 y: \ u* u6 T' R: o
5 e' O6 `/ X# a; ]2 i章节5ython可视化库Seaborn g% A, a/ X2 R% w9 t
课时47Seaborn简介02:44) w0 G3 j/ ]5 C2 F9 s4 |
课时48整体布局风格设置07:47: a0 q) B/ J; B q* Q) j
课时49风格细节设置06:49) a1 A3 |+ Q7 i/ K1 C" t: v
课时50调色板10:39$ G; m4 o5 V5 r4 h+ X. M
课时51调色板颜色设置08:17# r4 i- M/ h2 ~: u
课时52单变量分析绘图09:37! X6 j/ J' m! \$ I3 `' X
课时53回归分析绘图08:53
, S8 u. F/ o) s* _课时54多变量分析绘图10:362 k: }8 q# w6 c, q0 |9 P$ {4 i
课时55分类属性绘图09:409 M- \; i, J! E6 m
课时56Facetgrid使用方法08:49
7 d& @$ H8 v) f1 O' N7 W课时57Facetgrid绘制多变量08:290 [. M8 N4 X7 n/ I( H) M* ?
课时58本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
& B3 y0 _8 ~, D* F课时59热度图绘制14:19% b# V2 U! O6 f0 |3 I& e
+ U& e' v: R2 O7 ^( Q/ o% v$ k9 H
章节6:K近邻算法实战% U& k, X5 r% B# D8 W
课时60K近邻算法概述15:473 z' T4 Q6 E; v) B
课时61模型的评估10:39
0 M$ P1 t ]+ ]% r9 l: x课时62数据预处理11:25" e/ [; Z) Q2 s2 F
课时63本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
W5 k, ^! {. k9 U6 [( a课时64sklearn库与功能14:429 T6 W6 l* g0 O* H U( Z
课时65多变量KNN模型16:37
8 ?3 j% x: Y/ M2 M% R5 }4 I' z, a- I( f3 m8 ?% e/ h+ V7 O
章节7:线性回归算法原理推导' X6 r! s) O! n8 I. Z) j
课时66回归问题概述07:11* ^ a% `( s) l0 K: o% S; w
课时67误差项定义09:413 c+ d/ V1 G( j
课时68独立同分布的意义07:32" L' |3 f, k3 v7 E- y8 c" q C
课时69似然函数的作用10:507 q) H0 r$ a, F& M1 ?
课时70参数求解11:113 X2 U6 l% `. g$ O" G
课时71所有算法PPT汇总下载
& ~7 l) }$ E( Y7 e7 W
- S6 r; y; @! }1 J: _" x8 _章节8:梯度下降策略
, Y: x O" P5 i' J1 t# y3 s课时72梯度下降通俗解释08:34
H5 o# B7 M' X0 f课时73参数更新方法08:17
; Z! O# f. e; d课时74优化参数设置08:51
& J/ {* A( N* z" {* N" U3 Y/ P5 {% s& k
章节9:逻辑回归算法: o# `+ y: h) q8 F9 R
课时75逻辑回归算法原理08:23
9 v) t; j- p: g# J6 h/ {4 M6 E课时76化简与求解09:09
2 X @9 K: P9 x2 G( d+ p
8 s- g" |5 U" I2 F( x& x章节10:案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略
/ h! i% T! b. O& _& q5 y课时77本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
/ n P) [( H F. X4 @: {) ~课时78Python实现逻辑回归任务概述07:343 U& D. A+ P; C' o5 m" G
课时79完成梯度下降模块12:51! F5 j+ f6 P+ j1 Y3 }( o
课时80停止策略与梯度下降案例10:55 a/ _8 X; e7 {+ N* O }6 G
课时81实验对比效果10:251 W: u2 d+ L. m. z! V& Q
: ?0 H M& p+ S/ p: H8 Y
章节11:项目实战-交易数据异常检测
* d2 G& }2 c' B/ h课时82任务目标解读08:09
9 q: U1 ?3 j( z# O8 r# m7 g( ?课时83项目挑战与解决方案制定12:369 i' O' g2 m- p+ y+ L) H
课时84数据标准化处理11:203 l% }# O" o" e: a9 N! K# V, ^
课时85下采样数据集制作06:08
" ]2 |7 W9 E/ I" V课时86交叉验证07:16
9 A# Q# \1 Z( W% g$ x$ Y课时87数据集切分06:006 G$ l! u/ t. q# G; W8 u B
课时88模型评估方法与召回率10:30$ a0 i V; R0 s* Q
课时89正则化惩罚项11:48
: l; ]$ R" [( i# @' m- C, c课时90训练逻辑回归模型11:20
s. y# G5 X% W Q# I课时91混淆矩阵评估分析10:22
( N! O- J8 s9 f课时92测试集遇到的问题05:20
: k: ^, S6 p. h9 j2 G) N/ ~" ], |课时93阈值对结果的影响10:34$ ?3 h4 o1 g+ l3 {4 X0 c
课时94SMOTE样本生成策略07:38
. N7 c# n9 u. B课时95过采样效果与项目总结08:00
/ m2 c$ z% ]9 k! `# ^7 ]课时96本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)7 F) M( M$ } s5 H& v
$ G1 Y- R) A& ^0 q6 _+ s8 o章节12:决策树算法
' E Q/ o/ o5 Y( S2 l+ m课时97决策树算法概述08:29% S* l6 }1 f& [ Y! S0 t4 j
课时98熵的作用06:39
: V0 E9 K0 z3 p8 F课时99信息增益原理08:41. m0 p) j' Q4 k5 a7 s9 ]( ^2 j( e7 F
课时100决策树构造实例07:40
) X1 d, R& Y2 G5 y3 P课时101信息增益率与gini系数06:07
" l# N- N+ R5 P0 n, o1 M课时102预剪枝方法08:02
* k- X* O+ F g( x7 X# J课时103后剪枝方法06:54+ h* f2 V5 P1 c, s$ x
课时104回归问题解决05:54. Q$ Q# z9 L% M+ ]
. g, _1 i& w! m, O, j
章节13:案例实战：使用sklearn构造决策树模型- s* A4 r' y- ~, ?% w$ h3 N& }
课时105本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
. b3 Z I" h _$ d课时106决策树复习08:55; j% L* j) ]& b- Z& v
课时107决策树涉及参数11:09' ?& M! f" x5 d3 L
课时108树可视化与sklearn库简介18:14' @2 o# h2 |6 D
课时109sklearn参数选择11:46- O* ^8 z9 _7 H4 ~7 x2 S
& d: |* K7 w- E/ m, Z
章节14:集成算法与随机森林" }. H' V+ I: _% U. Q, S: M4 `
课时110集成算法-随机森林12:031 c% j9 a* {* ~+ G; o; N' I1 ~* `
课时111特征重要性衡量13:51% O. k B: u" I# B& e; V+ H
课时112提升模型11:15
4 M$ h( N& \- y- D课时113堆叠模型07:09
2 p7 N: m* j& X. N% L, P/ j1 y& H9 k) E- s4 _. l* h9 `- u" u
章节15:案例实战：集成算法建模实战 i* s$ Z7 F* ^, f, a# x' p! u
课时114本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
* f7 Y ?+ N9 @% b$ W课时115集成算法实例概述10:51& `; z6 r9 j9 ?7 ?7 W- h8 A4 c; t
课时116ROC与AUC指标10:03
* s4 a- X; w9 l# Z9 }% W/ l课时117基础模型09:32
( T R% N7 F% J' c& X: @, ]7 ~. O7 _课时118集成实例18:536 t% c9 x, i- G0 I+ y: V+ u$ h& [
课时119Stacking模型14:16$ f# P% o$ E: b K. h) T3 G
课时120效果改进11:09# ?5 V/ U* F0 c1 V) L4 E3 c
0 v- M+ ^ N1 z b; I6 V% |章节16:基于随机森林的气温预测$ H% m' A) O, C J
课时121基于随机森林的气温预测任务概述09:05" ?' \; z. _, w; N6 e/ n) A
课时122基本随机森林模型建立09:093 T7 H% B% L# d; c8 U/ I" X
课时123可视化展示与特征重要性12:58
" K# U: m7 v1 P0 e. I! |& v( H* u课时124加入新的数据与特征10:24
/ a3 ~# s8 e- ]0 |课时125数据与特征对结果的影响08:24
' P4 ]- A' Z+ l @. w( i课时126效率对比分析08:14& A4 {& s2 e L1 o a
课时127网格与随机参数选择07:519 L( `; v1 D3 ]; n/ k
课时128随机参数选择方法实践09:46
5 `! D! @ p, }5 I课时129调参优化细节10:12
+ v) c1 ~' ?* R课时130本章数据代码下载
5 k6 _" R1 {- W7 n, j% @6 w. _& H& w1 w4 m: B
章节17:贝叶斯算法
" o7 H" D) c2 C- U* B. c课时131贝叶斯算法概述06:58. Q9 [/ R' P6 h8 v
课时132贝叶斯推导实例07:38
. p* \* |7 _ c8 O9 S课时133贝叶斯拼写纠错实例11:467 Q: Z: Y. ^$ d \, b6 z
课时134垃圾邮件过滤实例14:10( L& l; ]9 R9 e, X# C
课时135贝叶斯实现拼写检查器12:219 G) l+ Z6 P+ U7 a# d
- I* R/ u! i8 I7 H' ]章节18ython文本数据分析：新闻分类任务
8 A! d% T, \+ N4 K L% e9 }4 n课时136本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
. N, K& |" M* ^7 w课时137文本分析与关键词提取12:11
7 N+ S5 U0 y( C课时138相似度计算11:44' ^; m* g7 j0 Y" O$ N
课时139新闻数据与任务简介10:203 a8 q% d5 q+ X$ S0 b
课时140TF-IDF关键词提取13:28
2 f! C: Y: E) R: k课时141LDA建模09:10
7 |$ C: w& T9 n$ g# ^& K2 y课时142基于贝叶斯算法进行新闻分类14:53
6 P- l3 J% q4 c1 a( i( g" `! f! P6 z5 r( Q, { t
章节19:支持向量机
6 I4 p& U# j2 k课时143支持向量机算法要解决的问06:00
. e4 l7 S4 I4 g% b/ P# o课时144距离的定义07:05
! s2 [ t! t4 p; l3 X6 x7 U课时145要优化的目标07:54
$ s3 J4 A1 Q4 e5 j+ u课时146目标函数10:12
+ @# b; O V! h$ [- A7 q5 Y课时147拉格朗日乘子法08:577 ` h4 H. ~4 t; m! D
课时148SVM求解10:14
) X8 H6 ~- l% M3 Z# l4 F课时149支持向量的作用07:53
) K) ?7 D2 o( k课时150软间隔问题06:00& O9 w+ A/ F5 J% J5 i* F
课时151核函数问题11:56
9 |# I* I, K, G# v
, Z2 ^! c" O8 V4 w+ \( V章节20:案例：SVM调参实例
$ a* E& b% G; d' s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 O6 Q, ?' E9 f5 \: L
课时153支持向量机所能带来的效果08:55
( U# g1 S# Z4 }( r" Q# \+ y课时154决策边界可视化展示09:526 ]0 C" b0 O4 N4 m/ P" v
课时155软间隔的作用10:31
' j# p& n! s3 \9 G( d课时156非线性SVM06:52
, ^" F' g9 {) f& u6 w课时157核函数的作用与效果16:15; h8 g3 n: Z2 ~4 r, s* z8 B
7 o- p( L& u8 p- E1 a9 \/ K: v
章节21:聚类算法-Kmeans$ E" m5 n9 V5 \! W" G) N+ X X/ A
课时158KMEANS算法概述11:340 M3 p) ]: J! j" Y( Q2 w, K
课时159KMEANS工作流程09:42+ j% v2 W, `. C& h6 u4 m
课时160KMEANS迭代可视化展示08:206 {& ^9 W. e7 F D. n7 E
课时161使用Kmeans进行图像压缩07:58
' ^! }5 \# r. A; a/ s. ?9 C) ]' M9 }( J
章节22:聚类算法-DBSCAN0 J( r9 d$ m n
课时162DBSCAN聚类算法11:04
6 }, f" W9 |) B* Q, q课时163DBSCAN工作流程15:03
9 \5 D) h7 ~$ G5 i课时164DBSCAN可视化展示08:52
* R, T8 U' E( o" _/ m( @2 _; _% A% Q/ V8 j/ Q: c. H' ?
章节23:案例实战：聚类实践分析
6 J' m( a! {; t) l课时165本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料). P. u$ K4 H' ^( P/ E7 h
课时166Kmenas算法常用操作09:21
1 s/ B7 N* A1 n课时167聚类结果展示04:45
6 {3 c9 ~) a2 H课时168建模流程解读10:456 ]) N- t2 {/ Q* b0 i; S
课时169不稳定结果04:14
# [- w' g" W0 E课时170评估指标-Inertia07:24
+ m2 l) f- K( n" a! n课时171如何找到合适的K值06:55+ U7 G# r+ ~8 \/ M2 C
课时172轮廓系数的作用09:15
* N- y& Q- T' q" l课时173Kmenas算法存在的问题07:19
7 J# c/ r' ~5 P6 @1 k课时174应用实例-图像分割13:45
( L# X: y5 C& b, S, Z& {课时175半监督学习12:23
$ _, O0 M4 x. J" j4 `- D' k课时176DBSCAN算法08:10
: F. m# N1 @% S0 H0 q+ `' d2 M+ }, E+ o6 l$ Z. r3 Q' m
章节24:降维算法-PCA主成分分析
8 J/ F2 m% j( g; M" w# z课时177PCA降维概述08:39
/ s! G/ }% ]0 a2 ^ U1 c1 Q课时178PCA要优化的目标12:22
& a% Q. J4 Q5 W( ?. E4 E; i课时179PCA求解10:18- O e5 W- z# S; Z% y( S3 h
课时180PCA实例08:348 ^1 |3 t* f+ I0 h+ n; Z
$ _9 ^1 B7 O( a( D章节25:神经网络" D% n, V; S! C5 o# f; N; S
课时181初识神经网络11:28! Y& P9 ^0 ~6 z6 }% K* ?# U. T3 X0 B
课时182计算机视觉所面临的挑战09:40
0 m8 c( g$ {3 V# L+ |- n7 f课时183K近邻尝试图像分类10:013 S R g) R7 @8 ?
课时184超参数的作用10:31
* _( e* ~/ s" v课时185线性分类原理09:35
+ N3 q/ b/ U3 F8 A课时186神经网络-损失函数09:18
' U* k; X0 @( m3 G; P) s' ~* x课时187神经网络-正则化惩罚项07:19
7 h- o1 u1 Q3 t; K9 V- V ^课时188神经网络-softmax分类器13:392 }4 z& x4 x2 k& M
课时189神经网络-最优化形象解读06:478 O* n& L" R2 G/ d: A, ]
课时190神经网络-梯度下降细节问题11:49
$ x0 ?% ~5 O& D3 P$ g e, H$ I课时191神经网络-反向传播15:17, V( U& J5 G1 n" i9 e" E: |3 `
课时192神经网络架构10:119 d1 p7 R7 S, v# O
课时193神经网络实例演示10:39
8 I2 n4 |9 f$ p- v课时194神经网络过拟合解决方案15:541 N' b+ ~* ]8 D" A$ L8 V+ i7 a' C
课时195感受神经网络的强大11:30
0 x+ O8 t$ _2 o w9 |3 W1 Q
5 h H( `1 g1 q+ C" D章节26:Xgboost集成算法& L. Q, d4 P: h$ x+ K
课时196集成算法思想05:35
. R2 r, q7 `8 J4 E' H课时197xgboost基本原理11:07
; ?0 @. n* P+ ~" s( X8 T课时198xgboost目标函数推导12:186 {. C+ [0 i6 c; |) r4 \ A
课时199Xgboost安装06:26
8 m3 o4 N: m4 |0 \( k1 X7 J- D课时200保险赔偿任务概述13:06
9 j; N7 {. e( r1 F9 D% ?课时201Xgboost参数定义09:542 G% K% U9 M! C" `* y
课时202基础模型定义08:16
' H0 u1 ^3 ^" B, f课时203树结构对结果的影响12:37
% c# l4 L' ], G! n6 x课时204学习率与采样对结果的影响13:01: p2 y: @$ ^! }
课时205本章数据代码下载( c! E3 T% r9 H9 d
% ]! N5 E" s- P9 R
章节27:自然语言处理词向量模型-Word2Vec( K S: V7 O6 `. v5 K# [
课时206自然语言处理与深度学习11:58
- \5 }& T6 d) D5 s! G% y' e课时207语言模型06:16: y9 I, G. T) f7 ^" \6 D5 }2 Z
课时208-N-gram模型08:32# q h0 {& e8 \" Q' e) A+ R
课时209词向量09:28
( f/ z+ `8 O0 u; ]9 L课时210神经网络模型10:039 l. o! q n3 @* a3 s- n- H
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课时213CBOW求解目标05:391 n7 Q1 k# U8 M8 U+ N
课时214梯度上升求解10:11' @% b# O/ G5 ?; w6 X* d
课时215负采样模型07:15) {- Z9 j5 \) ]$ E/ O, R r- u
5 s, L- E, p0 G* x
章节28:使用Gensim库构造中文维基百度数据词向量模型
, B8 B- w$ w2 X) |- W课时216本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
) B5 M3 [! g% Z' V课时217使用Gensim库构造词向量06:22
' b9 e% }/ e# V6 I7 }) s课时218维基百科中文数据处理10:27, ]6 b! [: r, b* n" o
课时219Gensim构造word2vec模型08:52
3 [4 Q% [7 p7 m' K, a/ r8 _- @ W课时220测试模型相似度结果07:42/ K) o9 M+ ?: u! \
$ q J' x( ?2 [' e章节29:模型评估方法
+ V* {; \ r: ~! Y! }8 W课时221Sklearn工具包简介04:56
6 R- f1 q1 D; K, e: z' s9 g/ {- ?课时222数据集切分07:15& `4 g5 F" f2 p: j* A
课时223交叉验证的作用11:03
0 U% v" k" z+ o! f9 D" g课时224交叉验证实验分析14:51 d/ P: R' N+ |3 u
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% q$ ]2 k7 r5 s6 [课时226评估指标对比分析12:13
v6 d0 n0 X2 L' a课时227阈值对结果的影响08:26
' Z$ O4 J n$ r* F0 Q g6 |课时228ROC曲线08:58
( o& p( q" ~3 [' \课时229本章数据代码下载
8 R0 V: \* _% w8 g8 {, O% O% @* ]( ]3 z$ |. ]% k8 g3 D
章节30ython库分析科比生涯数据* \% @7 z$ l% O" ^0 R* ^* P) T; {: r
课时230本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
- j7 c3 L6 ~" C) i课时231Kobe Bryan生涯数据读取与简介07:45
, [$ j/ }& d8 g* l$ S3 g$ l6 E, s课时232特征数据可视化展示11:418 i1 ?) P( E E, Z
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, a) j2 l6 n7 ]3 I& t课时234使用Scikit-learn建立模型10:12
! c+ z( O% e6 W/ G1 `, x- f2 J% F& K* X4 r3 H5 z. v
章节31ython时间序列分析
4 L! P x; v% [4 P. g课时235本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)2 O1 X4 ]' k3 }1 y9 A. z* m$ k
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0 a/ P( {( j+ D1 m3 d! }4 z4 _# ^) O课时237Pandas生成时间序列11:28
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8 r6 L" m$ V9 v4 G S0 t; g
3 m3 I) n2 [+ Q" d章节32:机器学习项目实战-贷款申请最大化利润' M! B# ?; V9 r5 `3 N" y
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9 x% s- M9 z8 D; ^6 Q2 X( L7 V: ]课时250数据预处理10:12
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1 m: M# P, S: A+ ~课时252预测结果并解决样本不均衡问题12:476 S0 K9 Z2 ~' E
: o5 l+ V1 O6 K/ Y
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( n0 o8 r( Y5 W. J课时261数据背景介绍10:30
+ |+ d+ ^1 U& A1 ^; ], J课时262数据读取与预处理13:09# A3 S8 }# f; D2 R* r( ]. ~
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7 j4 f9 u+ h5 q7 V〖下载地址〗:) C1 u( w- Q' c9 j
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