6 F8 U+ q5 ]2 o3 A! c( O; \* v7 f/ o
$ n) r( k$ V1 ^- i9 e8 p
〖课程介绍〗
0 e* {7 r* k+ M* ?5 b) v( o适用人群:+ J) V9 N$ o' I- Y+ y
数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。( d6 ~3 q. u% |7 O
9 g/ E$ f4 F+ u2 E5 b课程概述：
; H6 b0 B9 a5 w4 f9 K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 X) X b' ~ L' o
) f# c- }% E4 r6 S* Z 课程特色：
: \' W6 d2 b8 \8 _: X. y1 s+ c1.通俗易懂，快速入门
5 w3 V. s' t: n8 w' n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。9 N1 S! ?+ n0 h2 W6 K ^% T/ A( X
2. Python主导，实用高效9 U: |* y6 P9 X
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。+ l& h# C4 Q: i/ @4 I
3.案例为师，实战护航
+ c G4 }1 O" S6 Q# M( a! 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。- ~# `0 ^& K+ X8 L( G
4. 持续更新，一劳永逸
) C* v2 g+ u* y) M v7 `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。' r O9 T% A* E# Z& K% f/ b# Y
6 [. \) w9 P/ u' ?$ @" ?& [
〖课程目录〗/ n L6 s S# {" F
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; u7 a/ _$ ~( t; p
课时2AI时代首选Python09:20
9 ?) t$ n( b( G$ \" u) c: N9 `课时3Python我该怎么学04:216 u$ U% ^$ S. r& A1 X3 M
课时4人工智能的核心-机器学习10:35; h9 v8 L9 B/ Q- ^0 S0 {' C
课时5机器学习怎么学？08:37
1 S1 Q1 ?3 k4 Z课时6算法推导与案例08:19
! L( j" w3 b6 `, m0 c4 R: E: e/ G. [; c7 G3 Q% L
章节2 ython科学计算库-Numpy（课程代码在目录）
* A ~/ n+ j' f# X% j- e课时7课程环境配置05:38
2 G' C0 _1 \2 }* K' c" i4 @$ _! ?课时8Numpy工具包概述09:598 J( S* _/ F* v; J9 @
课时9数组结构08:35
0 e9 a5 U. q |4 Q! z9 `: V课时10属性与赋值操作10:302 v o& w) m4 m) a6 T0 c) a0 \# p
课时11数据索引方法11:00
& p/ L& i8 |4 L/ V课时12数值计算方法08:15: a' Z* x* v* \
课时13排序操作04:51! h$ [( H2 U1 y0 r: l& M
课时14数组形状06:36# i8 C3 }" x$ q- r6 H4 h
课时15数组生成常用函数08:25
0 l0 k' t7 S# p7 h6 l& p, [3 u! F课时16随机模块05:33
+ e3 D# G5 }" g" |( N! Q课时17读写模块05:56
$ \$ N. Q+ H+ w: k3 @! n @3 V课时18本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)1 ]$ B2 O( \5 _, }* S+ T- R
) W* _2 s8 r: D! g2 s
章节3:python数据分析处理库-Pandas0 _! c$ F" x& g: J, `+ s0 u
课时19Pandas工具包使用简介08:328 v, f! D5 w/ r$ k6 @2 [; Y
课时20数据信息读取与展示12:05" o6 |! P( [! M* \3 y
课时21索引方法04:345 F3 a& w7 e, ?1 j: b/ g" O
课时22groupby函数使用方法05:22# ?$ L% k% d3 v) v/ I4 v
课时23数值运算11:15
5 G2 B( Q# c) t课时24merge合并操作07:14
( l% W4 o; ?( Q- \6 d课时25pivot数据透视表10:027 q( o7 Y. [/ p* v
课时26时间操作10:18
0 Q9 L9 F4 a+ v5 Q9 ]( K. _课时27apply自定义函数08:58
( X6 n' V+ ` U9 F7 @' `) o2 O课时28常用操作06:43
8 d: {8 j7 b. J7 p( J3 H3 c课时29字符串操作07:32
9 g( V+ X& L* v. e1 _+ v3 D5 z: U课时30本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)5 h* T; T6 R* n0 A1 H8 Y
, U; z; [ |# ^0 Y章节4ython数据可视化库-Matplotlib& g# \+ _ i2 G
课时31Matplotlib概述11:44
7 q. C+ s1 K( a( l课时32子图与标注21:16
5 M# p L( `$ e9 M2 N9 B7 J课时33风格设置04:50
: ~; Y Y6 S' }/ B2 Q课时34条形图14:48
& j, E* m% j7 e% A课时35条形图细节15:14 P6 P o' _% Q9 P2 z4 K
课时36条形图外观15:40
1 g3 Z# w9 J& }课时37盒图绘制09:091 P/ b: W2 B! Y- c
课时38盒图细节14:41; Q7 P2 J9 i9 R* H/ O$ @& d2 z" Z
课时39绘图细节设置13:48& _ S& ]: S' ^+ Z5 g! V
课时40绘图细节设置212:36
' q: Y% c4 g0 N% G+ C课时41直方图与散点图18:05, P" N6 n6 |# x0 @0 h/ }3 y* _" g
课时423D图绘制20:05
0 R/ Q1 O# x1 e课时43pie图15:00
% ~# l! q( O# y课时44子图布局14:39
5 K+ x. }: s$ t, \课时45结合pandas与sklearn14:03' u6 y3 z# i: _ x* T: 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 `- u6 s& b' N- |5 s! `6 j4 ^; r4 Q0 R. z
章节5ython可视化库Seaborn1 ?; t5 }( \; H* u" s0 X9 \
课时47Seaborn简介02:44! m8 |& P+ R w2 j5 B, u5 j; I' n
课时48整体布局风格设置07:47( s, V- ?/ }& _# R+ \1 m
课时49风格细节设置06:49# z* b# U8 g: K9 M+ ?5 y2 @$ @
课时50调色板10:39
( g8 ~" s! l6 }( w: q0 m& g课时51调色板颜色设置08:179 D% z/ R' h A
课时52单变量分析绘图09:37
M( L+ M# y' g) Q* D4 i课时53回归分析绘图08:53
6 x9 P5 e) h4 W5 T- R课时54多变量分析绘图10:36
. J; k4 y/ ^( p5 ?0 S0 R课时55分类属性绘图09:40- d! ]5 Q' L: P: G8 M
课时56Facetgrid使用方法08:49, n) H3 R8 t4 g6 C& Y: o. w
课时57Facetgrid绘制多变量08:29" Y, B2 P; m, c7 R" B4 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)9 A4 M- E ^, j. m" l! b
课时59热度图绘制14:19& c& {: H" l: K+ X
& N6 p: \9 O$ C2 P& K$ J章节6:K近邻算法实战
9 ?7 p8 [. i) M课时60K近邻算法概述15:47
6 c- o9 Y" C0 ~) ^$ m% f课时61模型的评估10:390 Y* \, E4 a' B8 m+ q' T# S* r
课时62数据预处理11:25. \/ J0 M9 G! o5 c
课时63本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料), o' }& g& \' F. d4 r
课时64sklearn库与功能14:42
8 O, [: a9 O# [+ L课时65多变量KNN模型16:37
9 N" \; p7 n+ _" o @0 ?& v6 O' u* T+ x/ Z" N. Y
章节7:线性回归算法原理推导
3 [- P4 A: j, L. d* F- w C课时66回归问题概述07:11
" ?% h. v0 A9 R+ b V课时67误差项定义09:41
' v" ^" I# o( u6 l, e课时68独立同分布的意义07:32
1 O- p+ x) `8 B- e6 c课时69似然函数的作用10:50
4 O0 O% s7 `& P# y课时70参数求解11:11' q- ?) J3 M( g
课时71所有算法PPT汇总下载2 N/ c% z( z6 y- Z4 V, x
6 n) [& x+ V2 @; o, K6 E; N
章节8:梯度下降策略* {3 F) g; E( ~
课时72梯度下降通俗解释08:34& Z/ {) ? \. H. N8 ^9 |
课时73参数更新方法08:17. X$ V; b. f* ?- j
课时74优化参数设置08:51; F% ]1 m( a P) k
- S; V+ K$ v$ r* Y! C章节9:逻辑回归算法
0 y$ S- [0 e" h1 @+ R& ~( |课时75逻辑回归算法原理08:23% r: e2 {! Q! y* E
课时76化简与求解09:09
: `$ k( i: {; m; }& u" J( F& C6 t! }1 y8 T/ H5 }
章节10:案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略
* U& _4 w, n6 J p. |- s" |课时77本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
$ M$ d4 C: t: _; o* x; x, B2 c; [课时78Python实现逻辑回归任务概述07:34 b: d0 d& ^8 j$ L8 R5 Q, L
课时79完成梯度下降模块12:51
2 {) [$ B& m7 Y2 W/ |课时80停止策略与梯度下降案例10:55
$ W/ b5 L& K6 U; G* \9 X1 w* K3 J. \" }课时81实验对比效果10:25/ j- a, V( l+ L
k8 E- B; p: k; S, B, | L章节11:项目实战-交易数据异常检测7 T$ {; n( n0 g, L+ N
课时82任务目标解读08:09# W h; U4 e. J/ M2 e/ G
课时83项目挑战与解决方案制定12:369 d1 U$ X/ Z: C6 w! F
课时84数据标准化处理11:20$ |* E; Q$ `9 @
课时85下采样数据集制作06:08% c( X- u" p! B z. M- c
课时86交叉验证07:163 ]& r0 ~& l) k3 S' T3 J; v
课时87数据集切分06:00
' W# f# H/ n9 _课时88模型评估方法与召回率10:30/ m. ~/ b, F" @% ]! u: r; ?
课时89正则化惩罚项11:48$ t/ C. {1 K! ?- ?6 P. B
课时90训练逻辑回归模型11:201 S1 }$ ?# V3 v2 Q& ~
课时91混淆矩阵评估分析10:22+ g+ ^% b( f4 d: L
课时92测试集遇到的问题05:20, y9 A" J! E9 Q" p- A/ T
课时93阈值对结果的影响10:34# H& `, |0 \* Q
课时94SMOTE样本生成策略07:38
( ?! p; E6 G/ Z% A: }4 [课时95过采样效果与项目总结08:00
4 ?6 G" M7 f: h0 S; n% V课时96本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
( y8 d8 Z( b+ f3 t, P& W! E
, n- f) e- \8 B' v& x& D章节12:决策树算法5 g" U+ K: ^% o4 g( O% h& p7 m
课时97决策树算法概述08:29
7 I* w+ C1 e }! b) {3 t课时98熵的作用06:39# |+ w% q& M, g+ |' r
课时99信息增益原理08:41
# t8 ?& x, N" e( {5 Z* C$ b课时100决策树构造实例07:40
- [% X9 M D& \2 A课时101信息增益率与gini系数06:07 m, Z8 z# c5 x2 ]/ s" `9 T1 Y
课时102预剪枝方法08:02
! x7 ^$ G9 R1 U2 n, F课时103后剪枝方法06:54
! s4 s( o& s! V1 A$ h; X8 C课时104回归问题解决05:54
, w) e/ X# G( ^ N. h& T/ n8 p5 s4 c) @1 D0 T+ g4 H/ c) x
章节13:案例实战：使用sklearn构造决策树模型
8 c% Y' `: p& ~) V1 H" }- Y课时105本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)" ]) C. s/ k1 \' P% I
课时106决策树复习08:55# O, v+ L& q# S) ~$ A
课时107决策树涉及参数11:09
% k: E- m+ l4 b, q( t) Q课时108树可视化与sklearn库简介18:14
0 p& T1 C' w4 ^6 L课时109sklearn参数选择11:46& S2 l3 m, }$ b- w
' `4 Y% C: ]7 E) O* s3 ]. `
章节14:集成算法与随机森林
d. z+ l8 {0 t( }) h( t课时110集成算法-随机森林12:03; U$ N! s" a6 h. i% Z8 l/ `6 Y
课时111特征重要性衡量13:515 b" n9 r, O( F* F
课时112提升模型11:15
1 @8 F5 `2 y. A% u5 p- T课时113堆叠模型07:09
4 P" Y! u4 {# F) g D2 Q
9 L, O- U3 n2 k$ g+ h Q! |章节15:案例实战：集成算法建模实战) B. S( ] O0 ?: t2 f% D: M
课时114本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
# ~: v% R% o/ u, Y' N: Z! W5 p课时115集成算法实例概述10:51- J. i- s9 j) [3 N, p
课时116ROC与AUC指标10:03) Q; v' h% z/ d) [
课时117基础模型09:32
3 Q/ U4 q0 c1 @课时118集成实例18:53+ ~/ f* O: P9 P5 \6 h
课时119Stacking模型14:16
" G% Y; M, Y% F1 R课时120效果改进11:09! }3 b% K5 t" q
$ v& \$ Z$ ^6 v8 @7 x) b U+ K章节16:基于随机森林的气温预测
% b4 Z+ t9 X0 E课时121基于随机森林的气温预测任务概述09:05 j6 i% _; L+ U" U6 J; H3 O1 e
课时122基本随机森林模型建立09:09
: Q8 V4 a( c% l9 c8 q9 S课时123可视化展示与特征重要性12:58" ^, _! l* O7 Z$ X! C/ { |7 I
课时124加入新的数据与特征10:24: a4 a5 @ Z1 b+ @3 E, ~1 |! N
课时125数据与特征对结果的影响08:24
1 ?* F- V$ R% e3 ?- c课时126效率对比分析08:145 `5 S2 {& ~* @. r
课时127网格与随机参数选择07:51
( p5 g {5 _+ M5 ?2 `/ E2 ~课时128随机参数选择方法实践09:467 r- w( w7 H5 K0 H9 i$ V
课时129调参优化细节10:12% I4 q& n$ P9 u" }( }7 f
课时130本章数据代码下载& O+ h, y! o4 R' b! r1 A
. r8 ~$ C# [: i% \3 c& h7 g
章节17:贝叶斯算法1 y5 Q) z' V( n
课时131贝叶斯算法概述06:589 x( `& U9 {2 g1 Q# m3 R
课时132贝叶斯推导实例07:38! L1 g7 ]/ G6 X
课时133贝叶斯拼写纠错实例11:46( B T8 \4 R6 y9 M0 r) p
课时134垃圾邮件过滤实例14:10
) D/ w+ C& F3 ^" I% f课时135贝叶斯实现拼写检查器12:21- c, P' m) `9 g4 K
1 H7 W+ X8 ^8 B8 d# J
章节18ython文本数据分析：新闻分类任务% J" c- T/ D. }1 s: _# m
课时136本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)7 G \4 L# Z5 k, @: b. L- Q
课时137文本分析与关键词提取12:11- ^& E0 r$ y8 n* I0 C$ v' B8 i/ y
课时138相似度计算11:44
4 X# w# ?" n, G: B6 W课时139新闻数据与任务简介10:20
]* Z! o! k4 a) k7 u6 `7 }. s, _$ H课时140TF-IDF关键词提取13:28
2 X" n& w1 R! g( m' n课时141LDA建模09:108 k: q/ ^ x0 I/ b2 j: d9 g
课时142基于贝叶斯算法进行新闻分类14:53
" e$ q' w1 A0 `. x! o+ t; |) O, C( X/ G+ T: g! L0 R4 g9 `8 }' A
章节19:支持向量机: }4 d m+ {+ G1 y8 ~/ G: f& S
课时143支持向量机算法要解决的问06:00
[% ?5 ^! b0 @& @; {1 i课时144距离的定义07:05 u# ]& Q/ w1 {2 [
课时145要优化的目标07:540 x% w* j0 {9 a# b" m: }
课时146目标函数10:12
* } P! W! O. V/ q) a* C. E课时147拉格朗日乘子法08:578 `6 n+ D8 Z2 V
课时148SVM求解10:14
; d- z5 p z# Z; a$ c1 Z4 F, O& V* J% J课时149支持向量的作用07:53
9 O' z. v: ?1 i4 m课时150软间隔问题06:00
; B$ u7 p! z! i课时151核函数问题11:569 X6 _: \9 o( G3 S& A0 p8 ~% Q
" T/ z* D! s2 U6 x( G章节20:案例：SVM调参实例) G4 ]/ v1 q+ G1 j
课时152本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料), I$ O# G5 F" |$ Z& \* {' u
课时153支持向量机所能带来的效果08:555 z( u7 @$ x- \1 }8 C2 p; ~7 |: x
课时154决策边界可视化展示09:52, C+ _8 }& V" |
课时155软间隔的作用10:31' E+ f( Z4 j2 l8 ?6 j
课时156非线性SVM06:52. a# x& `; I7 {3 |
课时157核函数的作用与效果16:15# X- v: P- ?% ~1 p7 i& M8 h+ ]
; f* q G/ P7 |" k& n
章节21:聚类算法-Kmeans
+ v: {& i% N' ], p0 K课时158KMEANS算法概述11:34
! S$ g8 ~2 s* h0 `& ?/ M% P/ K课时159KMEANS工作流程09:42
4 S# j7 N6 f( w课时160KMEANS迭代可视化展示08:20* Y2 F' V! J2 S. d* s( M O( q
课时161使用Kmeans进行图像压缩07:58
( }/ n: i8 C5 v3 }
+ ^0 K( ]6 ?4 ]$ r+ ]章节22:聚类算法-DBSCAN* `+ j' ]! _2 k0 R4 |' `% V. l( L# j
课时162DBSCAN聚类算法11:04
6 i2 Y" p7 `5 X, h6 J课时163DBSCAN工作流程15:03; o8 B9 z6 R" H) Z- _' j
课时164DBSCAN可视化展示08:52
# O; X |- ]7 V# P, }9 V: L2 ^
4 c2 P6 {/ C8 D; _' }7 |/ ]2 }章节23:案例实战：聚类实践分析% S0 T% G& Z* Y" Q; K+ z: Z
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 A, k6 h7 j$ c7 r( V# F
课时166Kmenas算法常用操作09:21
& o* n. C, v# z$ ^课时167聚类结果展示04:45
, B0 S6 ]6 |4 E$ x& u6 c0 T u! F8 Y! Q课时168建模流程解读10:453 \0 Z+ I2 A/ A1 S6 e& {( y
课时169不稳定结果04:14
! W; m2 D6 o F$ Q: ~9 ~& B课时170评估指标-Inertia07:24
' t2 |4 }$ [# T4 a# B1 s课时171如何找到合适的K值06:55* l; X9 K+ F) M( I6 f
课时172轮廓系数的作用09:15: m3 k( D0 b% g9 @% Z. e$ z5 K$ i% N
课时173Kmenas算法存在的问题07:19
- ~$ B/ M9 J$ z. O- w课时174应用实例-图像分割13:45" u4 a9 S3 @5 a2 i. [5 j* y: Z
课时175半监督学习12:23
! q7 H- `. |. O. A' y$ e' M% d课时176DBSCAN算法08:10
* y/ Y! _+ t, N! L1 s# {* l) Q( u& K5 i6 ?! n( o* Y8 U% [
章节24:降维算法-PCA主成分分析( O( l0 k+ f) v/ T" f, \6 N4 X
课时177PCA降维概述08:39
B0 p" w6 j& {" H M% | `- D4 L# n课时178PCA要优化的目标12:229 m$ f/ g0 Z `- P: B) O e
课时179PCA求解10:18
: I/ V2 n" K& v课时180PCA实例08:346 [3 d7 n5 [: p) a
& _& T" P+ B$ M' ]. g
章节25:神经网络0 D; \" t9 t7 E# b% k
课时181初识神经网络11:28
9 ]$ } y0 o4 B# y& L' h! Y课时182计算机视觉所面临的挑战09:40
. X5 ] _6 C" U1 b7 C. g; u2 Z- k课时183K近邻尝试图像分类10:01
6 F% d% {- I1 u& e- j( y, u课时184超参数的作用10:31
* f' ~. a9 b# Z7 S课时185线性分类原理09:35# }0 g d& K( m& e
课时186神经网络-损失函数09:18: |; d3 T* a8 K0 ~
课时187神经网络-正则化惩罚项07:190 t/ u$ i; S% E% w
课时188神经网络-softmax分类器13:39
7 |2 ~$ l/ V& g课时189神经网络-最优化形象解读06:47) p$ a. ~. P5 `9 b) D; p! f
课时190神经网络-梯度下降细节问题11:49% u. g5 ^3 k1 r/ a# u+ E3 \
课时191神经网络-反向传播15:17
+ y* ]/ ]( u/ w3 y1 i* P4 G课时192神经网络架构10:11+ X/ t! J, h0 N4 d5 d6 f$ K
课时193神经网络实例演示10:393 v2 q& ]- Y5 t3 H, z
课时194神经网络过拟合解决方案15:54+ t U+ y: v; h m+ l/ q
课时195感受神经网络的强大11:30! q- G. y+ j5 Z8 \! f1 g3 Y d9 Z
) p( {, V5 w/ t& `% K3 n
章节26:Xgboost集成算法; G5 L4 f _* n6 c: T3 D, X
课时196集成算法思想05:351 ~+ \, V+ |5 W( o
课时197xgboost基本原理11:078 ~! i. D# K- B2 u) j) P9 j) E
课时198xgboost目标函数推导12:181 ?- S3 z% z4 Q# X9 } U' d- C1 t
课时199Xgboost安装06:264 Z4 p; n( [" ~
课时200保险赔偿任务概述13:06
: O+ s% O- V: S, f2 ^0 u' r4 ~/ z课时201Xgboost参数定义09:54
' Q; k& v8 d; X% }7 A# O# z- W4 t课时202基础模型定义08:163 u/ k5 k$ B5 Z+ U( O2 ^% R: T8 ]& Z6 N
课时203树结构对结果的影响12:37$ @( `8 u7 i. B
课时204学习率与采样对结果的影响13:01
* K+ k0 m4 n2 e课时205本章数据代码下载6 ~- j, K% e: X
, ^8 Q& J7 p/ f& q章节27:自然语言处理词向量模型-Word2Vec3 V# k [3 M# c( E
课时206自然语言处理与深度学习11:58
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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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章节31ython时间序列分析
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课时276建立特征工程17:252 ]4 i% Y' `8 J4 F8 a7 d% S
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课时278应用聚类算法得出异常IP点17:599 D& W: _0 v# U3 h/ Z
, _/ z9 u2 Y: m6 Y K' T〖下载地址〗:- W. p! J3 }: a9 B
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