, `# p& S% ^. d! A2 @1 Y1 u: B
& j* @; z, v) b, r; b〖课程介绍〗
4 |8 o/ P1 }7 _' A4 q适用人群:
9 f& ^+ u9 Y0 H数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。
X% k3 _ B; O) r/ d# E& }
3 H& n V5 m; h) S4 K! Q/ {& _课程概述：
, m/ J" D2 Y& f" \2 s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。
( ?0 m8 c- R" t2 o$ Z
% P0 I. H0 p# b. }1 w6 i# X& F 课程特色：
2 | j: i7 G. R5 w( m1.通俗易懂，快速入门
0 p% F4 j% E# ]& T5 w8 l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。+ J1 L" p( S9 j4 F+ S
2. Python主导，实用高效" \: I$ @8 b0 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。
7 F4 i1 B, u* K) D- l& i3.案例为师，实战护航9 P3 I) }: m% K" W2 F* {
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。) { _6 r+ X0 m, l6 i$ V* K3 D, L
4. 持续更新，一劳永逸
2 F! ^8 \: c4 e( J5 e% ZPython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。 m9 G) ^3 c5 Q$ E" h; h
" q' k1 w+ L. o5 j6 G0 P. E〖课程目录〗
% [' a4 L' }/ Q, c) D 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）11:145 d" c1 q+ D# X) @2 ^, l
课时2AI时代首选Python09:20) v$ e$ e7 B; }9 L3 P
课时3Python我该怎么学04:21
0 d9 Z8 f7 M, ]$ W5 ~# D+ x课时4人工智能的核心-机器学习10:35
$ e1 ^/ d! T8 j2 Y% a2 z课时5机器学习怎么学？08:37
6 [! J$ Y6 L2 P4 E7 K I) X& w课时6算法推导与案例08:19" G# p2 f3 q5 ?8 e* x
! k, U; D: f* a: Q章节2 ython科学计算库-Numpy（课程代码在目录）$ ^- r$ I6 _, F1 t! [" ^8 a" e
课时7课程环境配置05:38
! W* X0 `. i7 ^ `课时8Numpy工具包概述09:59
1 g" y/ N2 l, b' b1 H+ n' j- y f课时9数组结构08:35, I2 R; Y6 l: H4 Q6 {7 T) e5 h
课时10属性与赋值操作10:30
5 @7 L6 q p! L课时11数据索引方法11:00
' |. H# T/ f$ C4 w3 j课时12数值计算方法08:15
3 Y5 O% ?) b; A0 Z& ^& \课时13排序操作04:512 F) ~7 D1 |7 H
课时14数组形状06:36
& c7 c: X6 \+ Z: e课时15数组生成常用函数08:25) o8 r5 d3 z/ l! Y4 N' t
课时16随机模块05:33
# x1 t- F# G0 V1 r2 K" A课时17读写模块05:56+ F8 T$ j2 v; x8 Z9 X3 J [
课时18本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)6 v$ ^' `/ @9 b) ]0 ]8 z
! l$ Q* y9 U, H: p/ }1 R m
章节3:python数据分析处理库-Pandas
/ z& K/ M3 g2 M. u课时19Pandas工具包使用简介08:322 N6 u. k# S [7 ]# E
课时20数据信息读取与展示12:05
6 H! F3 i6 ?% j* Q" l& \3 h课时21索引方法04:34* W' s# o$ C6 Y
课时22groupby函数使用方法05:227 ?6 L* T" W2 k" I2 v2 |
课时23数值运算11:15+ v& A/ H6 \' S `6 |$ P# f9 f+ p
课时24merge合并操作07:14; F( G c: N4 R4 ~- F1 y7 _0 ~7 k
课时25pivot数据透视表10:025 W$ \' W& x+ A
课时26时间操作10:183 A9 i! m1 A2 ^8 \$ k' `) O4 Z4 d+ A
课时27apply自定义函数08:58
6 _. Y0 F q) F$ p2 h' G9 |课时28常用操作06:43
8 Y& C+ t: z) n5 v' A7 L T. N课时29字符串操作07:32
& V1 y8 i$ i, T' v. D8 p/ Z0 \, j课时30本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
0 S! a3 A( P, U/ ?* X' |
1 l: z! N1 W6 J* R9 m章节4ython数据可视化库-Matplotlib
. \) k% O$ J x; n课时31Matplotlib概述11:44
# t7 q3 s9 k1 {( }课时32子图与标注21:16* N. ]7 e' V" }
课时33风格设置04:50, K- W J6 x4 ?
课时34条形图14:48: { \5 J- ?. O$ Q% J8 e
课时35条形图细节15:14
5 ~$ |8 w% T% d课时36条形图外观15:40
% |' N, Y# Z! I& N: j; a课时37盒图绘制09:09* `/ h' C( u. A5 V' ^4 Z+ U
课时38盒图细节14:41
! t) B4 F) H" z$ I( j课时39绘图细节设置13:48
! a* `+ i" [8 d" [! @+ Z% ~& a课时40绘图细节设置212:36
$ W5 ~1 S1 x% t% ]! U8 X. A- T课时41直方图与散点图18:050 \. F! l- s+ d! v5 t
课时423D图绘制20:05( W% O4 ~1 K1 Y2 P$ [, n* }' g
课时43pie图15:00, l8 p! `2 w+ U1 T
课时44子图布局14:395 F6 V4 D! F) X6 m0 C
课时45结合pandas与sklearn14:03
% j; A" r4 t" [4 H8 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)
0 U2 x* L) d* _/ o9 `& L) V9 ]% E( W
章节5ython可视化库Seaborn
m h8 o' @+ Y8 ^4 Z0 q" w课时47Seaborn简介02:44
9 {2 f' b3 D6 f) c8 C. E; F9 M! F课时48整体布局风格设置07:47
6 W2 @5 {+ K3 _" y- ?4 @课时49风格细节设置06:49" }0 c" A) ]$ ~! L
课时50调色板10:39
8 }# ^3 {' D% O3 [课时51调色板颜色设置08:17
6 l' e2 K- I3 v/ v0 L; v课时52单变量分析绘图09:37
. b6 Q" J% t- V& P: l0 e课时53回归分析绘图08:53* ]$ h$ u. L2 s( i2 {# \- q: z
课时54多变量分析绘图10:363 u0 y5 P' }! x. K
课时55分类属性绘图09:40
. i, V/ j O. o, e$ A8 t2 B课时56Facetgrid使用方法08:49
* R: q+ A* n( {课时57Facetgrid绘制多变量08:29
8 p7 Y! r2 L4 c* J' `" s课时58本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料): [' m, P1 ^! n" p: G
课时59热度图绘制14:195 G; L5 t) b S; {" }+ f
( g$ T; ~6 S# g/ w0 F' [& o8 k
章节6:K近邻算法实战/ C1 T, n# z# d. ~5 G% D
课时60K近邻算法概述15:47
# h! G$ U5 [0 J; B. Q; {" D8 e课时61模型的评估10:39: ?2 U$ R; g" H7 z' c m" m
课时62数据预处理11:25" Z/ V- |" r& [# Q3 M6 e$ @
课时63本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)6 U" l, X$ l3 T2 z+ h
课时64sklearn库与功能14:42: y3 @/ o J$ c/ B: D) h
课时65多变量KNN模型16:37
5 S, k% F* x6 i1 F2 I3 q$ z/ H; c1 r6 d( G
章节7:线性回归算法原理推导1 a! ?0 X; r1 m: T5 r
课时66回归问题概述07:11
5 Z* _7 g1 L- ]9 \课时67误差项定义09:41+ K1 a ?. o/ t9 Y
课时68独立同分布的意义07:32
7 |4 Q2 g8 T# i3 o9 |! @2 G课时69似然函数的作用10:50
- M+ O' q3 X U! ]课时70参数求解11:118 R4 J$ U+ B/ e7 {9 e
课时71所有算法PPT汇总下载
) w# ~7 I1 Y7 T2 |
# }- w/ G* O) b& N/ d章节8:梯度下降策略
( a/ S8 s+ A4 F2 }! D' d @课时72梯度下降通俗解释08:349 C3 n! f B( D! r1 n, a% i
课时73参数更新方法08:178 `* l) {: @; \8 `
课时74优化参数设置08:51' z+ J' s* X! b
# p; x0 ^5 S6 e, [6 b
章节9:逻辑回归算法
9 F) X A8 u' v$ y8 N3 M& }3 T) P课时75逻辑回归算法原理08:23
# X" G2 L' J. Y3 a课时76化简与求解09:09/ i& q8 Z7 u, B2 x
1 T) O& ]; ^6 r( x+ r章节10:案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略% a; w4 y% n5 ~
课时77本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
( u; u4 c' ?' x% w课时78Python实现逻辑回归任务概述07:34, v# m3 N7 n- v, o/ T0 }
课时79完成梯度下降模块12:51
. f/ ^0 F) t6 j/ B2 K) C课时80停止策略与梯度下降案例10:55
" Z8 @# N: V# l6 w3 y; p课时81实验对比效果10:25
( m% \8 w; b5 a6 n5 }2 L+ o( ^
' D# [* V1 }6 q3 W; ]章节11:项目实战-交易数据异常检测2 [7 W' ?9 y @* K2 ~
课时82任务目标解读08:09
. |& K7 }8 O% j% t课时83项目挑战与解决方案制定12:36+ }8 Y3 V0 C- m& D+ H" A& Z$ g
课时84数据标准化处理11:20) P' c) i1 u Q
课时85下采样数据集制作06:08
* l4 l' S# r- b n% M课时86交叉验证07:16- a& q) q; I$ c& B" {# ^
课时87数据集切分06:00
4 f0 J4 }: f0 _: M: i5 Q0 n课时88模型评估方法与召回率10:300 w2 c$ k4 ^0 C, k$ F
课时89正则化惩罚项11:488 w1 S" V/ i# M* i0 }) B7 X
课时90训练逻辑回归模型11:20
# e* h: {9 w- k5 @9 c课时91混淆矩阵评估分析10:223 w' f+ Q. [ c! c0 g7 }1 m
课时92测试集遇到的问题05:20( i( W6 a1 W" [1 u9 }' T
课时93阈值对结果的影响10:34: f3 ~+ d+ X1 G7 S
课时94SMOTE样本生成策略07:38$ v+ M* \2 g- t& p* R
课时95过采样效果与项目总结08:00
- z+ }; w: ^0 Q. b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 C0 X6 n% A( O. Z- h3 n2 l6 }6 v. m O" E, E9 x9 n9 ]
章节12:决策树算法8 M m3 _- j% \4 A! Y
课时97决策树算法概述08:29
) a4 H& M8 H6 U& H3 z' h; |+ ^课时98熵的作用06:39$ V: G; i& d! g$ [. e5 G+ Q
课时99信息增益原理08:41
4 _% Q) e3 y) Y& B* ^2 `9 `, W课时100决策树构造实例07:40
+ q' ]" c. U2 H6 X; k2 H! m课时101信息增益率与gini系数06:071 P6 B$ a. ~ t ^2 f
课时102预剪枝方法08:02
- v# N2 e" S x1 Q7 {! t- I/ B课时103后剪枝方法06:54( m+ L& S7 w2 O3 p5 q/ @
课时104回归问题解决05:54. ?" E) z8 ?8 m, D. `3 S
: B* Z! o2 ~3 J章节13:案例实战：使用sklearn构造决策树模型
6 ^8 _2 [: K7 `0 m3 D+ 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)
5 O, e" i& s3 \9 X2 p. P课时106决策树复习08:55
* j) U- P' s# _" r n7 {课时107决策树涉及参数11:09
% N( h: ?5 J. C5 H% ~9 W' ~课时108树可视化与sklearn库简介18:14
# o0 c! \- {. _ u- ?: n# g课时109sklearn参数选择11:46
' {# b' C1 ]7 k: [1 {4 I7 x: u
, q8 U' d1 Y! _" a+ ?$ ^6 ^章节14:集成算法与随机森林
H L9 U/ C; q/ F5 w n课时110集成算法-随机森林12:03
" ~% H. \! Q8 u' T* s2 j C课时111特征重要性衡量13:51, [9 G9 I! U# S+ K9 Y( R
课时112提升模型11:15" I2 x( x! F; O
课时113堆叠模型07:09" ~- a& K1 |# x6 k2 F6 V
% U$ R0 _* N S; t9 y8 ~
章节15:案例实战：集成算法建模实战
% a1 Y# @- E# u: V0 b课时114本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
" Q0 x& v" Y2 U/ q7 E课时115集成算法实例概述10:516 b' z4 _+ V$ v( ]
课时116ROC与AUC指标10:03, F/ n) o) M: e: Y$ ~! r
课时117基础模型09:32
- T9 b5 O. |6 E, c& F- v! K. A+ Y课时118集成实例18:53" j7 i* X. ]0 H- G! b
课时119Stacking模型14:16! K! c0 l+ T% d2 I* |
课时120效果改进11:09; c0 n# V! s7 C0 r2 M9 n: T4 J$ x- f
3 C: l1 A8 d: S5 L' L N# j/ `
章节16:基于随机森林的气温预测
( }. t7 w7 |( ?; S& z课时121基于随机森林的气温预测任务概述09:050 u$ @4 k( X {3 a2 C" }" R; ^ h
课时122基本随机森林模型建立09:097 U8 V/ i, L* w4 L" _" @
课时123可视化展示与特征重要性12:58+ }3 ?: b9 `3 Y4 b; q% y
课时124加入新的数据与特征10:24 d% d B3 d9 I. f/ j ?
课时125数据与特征对结果的影响08:246 x$ ^/ P: r5 b' V. G7 U- C& j
课时126效率对比分析08:14; R/ G+ B! m8 Y( r% w
课时127网格与随机参数选择07:513 C1 {+ u0 } k, L" m! k
课时128随机参数选择方法实践09:46
" h2 \$ r. G3 x; A* O% z# |6 m( S课时129调参优化细节10:12
) c5 [1 A2 ]. L% x& {3 q d$ }: a7 \课时130本章数据代码下载* U+ [' H) B$ q* v5 T6 v6 k, Q ]
z0 p2 z" m1 Q) u8 [( l) w( h* S6 C1 Y章节17:贝叶斯算法
/ v7 Q: K# L0 @1 k5 e4 b$ E课时131贝叶斯算法概述06:58/ w' t) D4 h; g
课时132贝叶斯推导实例07:386 G" [+ H0 I) b! t1 ?. n6 |
课时133贝叶斯拼写纠错实例11:466 F4 M) P6 K# Q. [ A
课时134垃圾邮件过滤实例14:10: x$ R2 Q* t# h8 v( y% Y* _9 N7 c
课时135贝叶斯实现拼写检查器12:21: q# P# A0 f- a; I, o( ?+ B9 _
# F' N, U k5 M3 C
章节18ython文本数据分析：新闻分类任务
: Q! R( l8 y* y2 x9 ^# `课时136本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)4 q8 T- u4 k5 t2 Y3 F9 t! x# B/ b
课时137文本分析与关键词提取12:11
7 c; o, b r7 n$ j课时138相似度计算11:449 E# Q7 y' i) Z% s2 N' P
课时139新闻数据与任务简介10:20
q# `) O/ V3 @# v h+ N课时140TF-IDF关键词提取13:28, e2 N" g& N& {+ P8 {3 B M' i
课时141LDA建模09:10
# K3 l: Q7 M- s) p课时142基于贝叶斯算法进行新闻分类14:53
+ _8 ] i' g: x% O" D3 R4 f1 M9 b- z9 U# ]$ T9 {
章节19:支持向量机
0 r+ r- [' {: x" j课时143支持向量机算法要解决的问06:00
* W0 ^/ O- P1 v0 c1 r( e& D课时144距离的定义07:05, m' ?6 G, C% Y% U. D
课时145要优化的目标07:54 G& q ~; p( F: }9 [
课时146目标函数10:12
1 G$ J, I$ K6 ^课时147拉格朗日乘子法08:579 l u# ~1 l/ l, n! G
课时148SVM求解10:14
! L" t3 } k8 m课时149支持向量的作用07:539 D1 O8 P0 d, F& J8 M& q1 Q% e- _. ~
课时150软间隔问题06:004 `7 N, _6 e9 Z4 a2 N' ~: z
课时151核函数问题11:56( [# ?3 a6 j3 ]7 ]
/ V9 v# O# t/ p8 | R- R# Q
章节20:案例：SVM调参实例
, d0 }/ L/ F% _& |/ G- D课时152本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)7 w& |: G4 l, u5 \
课时153支持向量机所能带来的效果08:55
( O" c! v, |: Z1 E7 a* b课时154决策边界可视化展示09:52/ | e" s! _; b5 u& s
课时155软间隔的作用10:31: m: M+ i/ J, `2 a9 K7 X
课时156非线性SVM06:520 @1 r! w. W% h+ B U* i
课时157核函数的作用与效果16:15
. w" k2 _6 ]3 M; \; V3 a- {8 O4 l3 l: M1 |- ]9 X `) A! a
章节21:聚类算法-Kmeans
5 y; a" ~: D8 X' v$ v课时158KMEANS算法概述11:34& J4 u1 B" D( K, f
课时159KMEANS工作流程09:42
" s, M3 L, _# W( q9 Z4 G课时160KMEANS迭代可视化展示08:20
5 K+ ^6 X, R' V. D4 p课时161使用Kmeans进行图像压缩07:58
: V* J4 q& } \6 B* s- g8 w% X% \2 n O8 {$ O* j0 B
章节22:聚类算法-DBSCAN c6 @+ K: d2 a' |1 Z3 N
课时162DBSCAN聚类算法11:04. n* J: P1 H3 ]4 v) K7 \6 X
课时163DBSCAN工作流程15:03
: S6 I* B" @/ q$ F课时164DBSCAN可视化展示08:52% F+ { R6 m+ d& M7 g
5 g5 b0 j+ t$ O+ k+ x7 b% R章节23:案例实战：聚类实践分析+ ?3 O2 v4 B6 O# L4 f p/ _% ?
课时165本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)$ A1 J; F' G; o+ {
课时166Kmenas算法常用操作09:21
( s2 Z& r* V. V9 C# A3 L课时167聚类结果展示04:45
& y7 H( z. O- q课时168建模流程解读10:453 y3 ^. [' y2 L" N6 P
课时169不稳定结果04:14+ m) ^- F4 J" q/ [8 H/ k* \' H
课时170评估指标-Inertia07:24! P2 `# m9 T1 F ` \
课时171如何找到合适的K值06:55
C+ D+ _# w) h$ G" w' N课时172轮廓系数的作用09:15- x/ Y8 x# E7 J, X& f
课时173Kmenas算法存在的问题07:19/ i. O# m( @ F+ X
课时174应用实例-图像分割13:45
$ |' O, l" A5 P1 \) A2 U课时175半监督学习12:23' P: Y9 I+ k# w# F+ F
课时176DBSCAN算法08:10
A, f8 }( T" ]2 V8 D% K! t) L$ K e0 o$ g, U; M
章节24:降维算法-PCA主成分分析
7 a( E7 P) O! t+ Q7 [4 J/ H0 L课时177PCA降维概述08:39
5 U4 T0 V2 G1 n- V9 f. w- }; F! C课时178PCA要优化的目标12:22
1 O( k7 K. I2 k S课时179PCA求解10:180 F) M* b$ C1 L2 N
课时180PCA实例08:34) u& j/ _2 f1 G0 {1 W N
( U5 M4 n& Q. q7 S" |( x5 O& ]$ r' U
章节25:神经网络/ O" Z6 Q; Q) `. W2 X! m
课时181初识神经网络11:28
" W! ]0 l! B7 r. J课时182计算机视觉所面临的挑战09:407 _! c7 o, v. m* ?
课时183K近邻尝试图像分类10:01
8 P. d- Q; t' Z9 H. m, b! F% f+ M课时184超参数的作用10:31- S9 {% P1 f8 A
课时185线性分类原理09:35 s% q6 m, d% L1 @
课时186神经网络-损失函数09:18
# i; D( N: H) Q& |4 F, g/ n3 h课时187神经网络-正则化惩罚项07:19' t, q% U ^/ h, j0 Z; m* c
课时188神经网络-softmax分类器13:39
6 |: E! t+ P3 ]: S# k( C! e课时189神经网络-最优化形象解读06:471 Q# y, ?4 \4 \/ A7 J1 Q( X$ @0 `
课时190神经网络-梯度下降细节问题11:49
/ K7 P2 e P# p. L课时191神经网络-反向传播15:17. M1 Y/ V( `) @- H( }6 m6 E. t
课时192神经网络架构10:11
' d7 c4 @% ~* X A1 Y课时193神经网络实例演示10:39
& J- P' R4 A: s2 P+ G课时194神经网络过拟合解决方案15:54; K7 \5 V$ r7 V4 p1 N
课时195感受神经网络的强大11:308 h+ G% R, M2 m6 P2 [
! }$ a P+ U1 U4 T! A/ t5 R章节26:Xgboost集成算法5 L6 ?# N! h+ A9 w
课时196集成算法思想05:350 Q. M' E0 G8 V
课时197xgboost基本原理11:079 @- a1 I* {& v6 t9 t- _/ J
课时198xgboost目标函数推导12:18! m6 U3 x% Y: a
课时199Xgboost安装06:26
/ p* G" v% ~/ h) w$ w6 W课时200保险赔偿任务概述13:06# O/ Q ]! {1 c0 M) F
课时201Xgboost参数定义09:54
$ F! j$ h& c# Q9 N! g; F课时202基础模型定义08:168 {" l" _6 k: }
课时203树结构对结果的影响12:37* E/ G2 D: Z2 P0 {1 \1 O. e. i
课时204学习率与采样对结果的影响13:01
, f c# n0 \# L课时205本章数据代码下载$ L$ d" G, z# S; |) u- }
b. a! o6 D- S( b! `0 B) Q* r
章节27:自然语言处理词向量模型-Word2Vec
j j/ g( Q) J5 _* S课时206自然语言处理与深度学习11:580 H! `) U5 d' l/ Z4 W
课时207语言模型06:168 H- H8 Y, F1 `6 [7 e; e4 G
课时208-N-gram模型08:325 R7 k9 t$ L! C3 j: f, [$ t+ _
课时209词向量09:28
! l( P3 ]6 I- E! m课时210神经网络模型10:03
7 w9 D6 d6 Z0 C2 u5 x( r' S) @/ N5 g课时211Hierarchical Softmax10:01' X2 N# y! p2 @1 U7 z
课时212CBOW模型实例11:215 p- E. Y; W6 b% k& S
课时213CBOW求解目标05:39' v, X! [$ F0 m \
课时214梯度上升求解10:11
9 H, s# w4 ?8 A+ ]& ^8 X5 \课时215负采样模型07:15
2 x0 s$ k% l( n2 Z3 w" h6 l, e5 V; y3 y4 w( }* g. X) s+ ] ~
章节28:使用Gensim库构造中文维基百度数据词向量模型
! d, p2 \- C7 x- d, @4 [课时216本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
$ |; d. A) E: O课时217使用Gensim库构造词向量06:222 Z* n0 `. O; u0 C
课时218维基百科中文数据处理10:27
7 n2 y. W7 B) v% x0 S- @! g! I, [8 n课时219Gensim构造word2vec模型08:527 v. m. U, h. [+ G
课时220测试模型相似度结果07:42
! G0 r0 Y% M, y9 O' D. F- ^' z6 v1 U
章节29:模型评估方法3 E& p$ D. g v9 N9 A" W
课时221Sklearn工具包简介04:56
- S9 g9 x J" `( H2 X' Y9 D# W课时222数据集切分07:15
' a1 I8 ^) `6 m1 n课时223交叉验证的作用11:03
% p' l- }! {# {4 ?' e8 P# N! U2 z( v课时224交叉验证实验分析14:51
& w- A) x' q8 a% K. y( K, A课时225混淆矩阵07:52
/ w! c% x0 j4 Q* B j9 \) \课时226评估指标对比分析12:13/ o$ j5 A. d- Y/ `+ i( N5 l
课时227阈值对结果的影响08:26
6 G* A6 f/ x2 t: }' z1 I! z课时228ROC曲线08:58- J9 D% E$ V: S+ {4 P& f
课时229本章数据代码下载
I( U# \, t# B5 X6 n- p: T p/ I2 b* C+ G; X
章节30ython库分析科比生涯数据) ~7 b+ ?% ?9 o0 d# R/ B- ?: o
课时230本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
- z) z' Y, M: d课时231Kobe Bryan生涯数据读取与简介07:45( d6 e; d1 e3 G
课时232特征数据可视化展示11:41
- Z3 f4 ]5 B, y3 ~$ }课时233数据预处理12:32
) D) @2 L6 T% w. @# m" M课时234使用Scikit-learn建立模型10:12& H- C7 ]0 F5 _ }! i- `# V
. Q1 Z. A1 q \; z. w: q1 m' ^9 U! q章节31ython时间序列分析
6 U/ n1 J0 w! \0 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). ? v: h5 D8 A, h0 _1 D
课时236章节简介01:03; C! I4 v* j# D- I- F
课时237Pandas生成时间序列11:28( m* E6 }. w" |" r5 S9 f) F/ h
课时238Pandas数据重采样09:223 i$ t: P c6 D1 m4 [4 r
课时239Pandas滑动窗口07:47$ L9 m5 x# Y2 K" X$ n/ X% H
课时240数据平稳性与差分法11:10
U4 _+ F- m* C( @2 D) s' W课时241ARIMA模型10:34
" N& b7 q: Y( k: |$ J课时242相关函数评估方法10:46; D: u/ S. A; b# Z( G: j
课时243建立ARIMA模型07:48
( L# ?% ]5 d. }7 r( u* d3 B课时244参数选择12:405 W6 Q: R5 O. L5 I2 n/ ]
课时245股票预测案例09:57) B; U& I5 Q4 ], X
课时246使用tsfresh库进行分类任务12:04
2 X9 ]8 B+ P! U2 @' x! I! G5 K课时247维基百科词条EDA14:305 u# Y3 C7 @7 z* M
% T. |* M5 N6 K, f+ G
章节32:机器学习项目实战-贷款申请最大化利润
/ }' D. u: U! ]课时248本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)% F3 {2 W) B0 a
课时249数据清洗过滤无用特征12:08
. H5 m }1 w) |4 Y9 `课时250数据预处理10:122 I6 x% @" z: p
课时251获得最大利润的条件与做法13:26
$ |6 m% ?# t" k8 B! ?0 I& O3 G9 `3 |课时252预测结果并解决样本不均衡问题12:47
$ R4 F9 a) P! b7 X
, I# H) o9 Z* ]- ~4 U1 y6 f章节33:机器学习项目实战-用户流失预警; v8 s2 Q$ E! U ^1 v* q( ~
课时253本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)& _( Y) S* m* [3 W, y& M
课时254数据背景介绍06:35! ^1 o4 h$ k5 u" N7 c2 o
课时255数据预处理10:05
( N0 i, c" @8 s课时256尝试多种分类器效果08:325 f% E! L' y& \& f1 P% S
课时257结果衡量指标的意义19:50$ e9 t6 `: }' K9 o+ y4 H" H
课时258应用阈值得出结果06:26
7 L! B* }. B( q& @+ g* h* n9 |" Y% @3 P2 t3 u
章节34:探索性数据分析-足球赛事数据集& |) r1 t7 [) A, Y1 F" W2 f- |3 d5 n
课时259本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)' p- {* R, P9 Q6 p: Z1 h/ [
课时260内容简介02:13
% }# _- y9 P4 m) L' y. {$ e' m; [9 m课时261数据背景介绍10:30" J2 U. {4 f$ v" t4 J& r
课时262数据读取与预处理13:09
! E% I" p/ x8 M# Y2 K课时263数据切分模块14:42# h- \7 E5 L; J6 S& u2 U1 r7 [& ]/ S% S
课时264缺失值可视化分析13:27
8 A7 Q# ^" a/ g6 @) Q6 a8 b课时265特征可视化展示12:234 J4 ?! j1 r6 t0 ]
课时266多特征之间关系分析11:21
; f0 i. X$ H. X6 |/ C课时267报表可视化分析10:38# l; d3 y6 T) j: \6 D. |+ s) a3 F
课时268红牌和肤色的关系17:16
6 f& t! S; Y, `# h& o5 n- h& K q1 w+ |9 U( A3 q4 x' E" b& z+ y5 Q4 \9 [! e1 w" J$ f
章节35:探索性数据分析-农粮组织数据集# ]4 z- N, A! |' a+ |& p
课时269数据背景简介11:05- I1 r+ d' I* E( i+ P; A9 f
课时270数据切片分析17:263 F4 k" ]; N0 i. M0 K& o
课时271单变量分析15:21
( s, n8 o/ c( u W0 n, v/ m课时272峰度与偏度11:37
0 T# B7 Z& W) d/ v0 l- s课时273数据对数变换09:43$ }( ? d+ k/ a& M, y( m
课时274数据分析维度06:55
+ l, F1 {1 `- \+ T3 F# _9 N课时275变量关系可视化展示12:22# r* e* d' Y2 l% K2 L0 L
3 O5 G- J! F) z, `7 ~/ [' N
章节36:机器学习项目实战-HTTP日志聚类分析4 }3 \6 G, l" Y# P) X7 S: [
课时276建立特征工程17:25' |* K* h: g, U; l; E) t# `
课时277特征数据预处理10:34
" [0 p5 s. ~1 i+ k4 A$ U* J课时278应用聚类算法得出异常IP点17:59! S, j1 z* G6 W" N6 y. ^ M3 K& V: J
% X3 n, x7 Z3 U* V0 `& r0 y" M
〖下载地址〗:
: @4 @4 d; T: j3 o! a7 R7 r F4 w3 X7 ?9 x3 V9 O4 E, o2 C, P
+ W+ ^6 o* H: t" K! P
|
|
[复制链接]
