! M& F: r% g2 [# t* Q1 o
# i+ F0 L# |+ O9 V+ S
〖课程介绍〗
+ m$ Y* d3 r7 Z2 R# z |9 a! J" n+ S6 t适用人群:# j% L: ? F7 z! s7 U; {
数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。
& M j6 g0 r5 Y6 A: k! H# e
, X- P1 Y# t8 W8 H课程概述：
( D& G r% O" I. @* C& f! }6 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。& N: z, r& V7 A8 f1 i5 B: [
* S* s# l2 T) g# y( \ c2 r: a
课程特色：
) M; U' w, n$ _8 k+ m. O# _1.通俗易懂，快速入门$ _ q& ^6 {6 g8 d @2 z; z
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。3 }. z0 j3 j S& a6 e
2. Python主导，实用高效
2 B/ D( L2 g5 L& @/ ~8 T# z. 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。
( C6 W. U' D0 o) D3.案例为师，实战护航' C& E2 K9 D6 v
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。
* l2 B. W6 O, u# X. c4. 持续更新，一劳永逸
: j$ {4 G: D2 E! wPython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。1 z$ @9 j; w! x6 D: [; M
6 N! {5 ~4 W% m @9 Q' a/ _〖课程目录〗 v5 t# e) n8 e# B) X4 h1 R
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
. ~* S) f1 d" A% M* \' O, L课时2AI时代首选Python09:20+ i7 q8 b8 ^7 P0 E$ p! ?
课时3Python我该怎么学04:21
' w3 K: K* R5 l; ] J& X8 B课时4人工智能的核心-机器学习10:35
0 O' w" j# z c5 c: b0 W课时5机器学习怎么学？08:37
3 y/ [' U( d, N% j1 ~% h% i( e课时6算法推导与案例08:19
. m! ^$ u& ~' y# S. O' I& s; S+ d" V* i
章节2 ython科学计算库-Numpy（课程代码在目录）* v- T; E, X+ e' i7 n; A- l9 e7 \
课时7课程环境配置05:38
' y5 r" Q3 n7 R/ h7 y! |课时8Numpy工具包概述09:59. K! g* S `( V, [8 ?/ A
课时9数组结构08:35
2 Y+ L1 N" M, b* x; I课时10属性与赋值操作10:305 I0 ^$ y" p$ e3 n6 b9 L
课时11数据索引方法11:00
9 k+ }' }5 r9 X* P+ Y+ b" \课时12数值计算方法08:158 K$ \! P6 B. M. r' {/ `3 k0 ~
课时13排序操作04:51
9 t3 f6 O0 {* I7 B1 x课时14数组形状06:36, l/ X$ s' S# C w& I4 Z; {
课时15数组生成常用函数08:257 p) L2 \- L7 M. l) `
课时16随机模块05:33
6 u' Z& ]1 s, J/ q& p, z7 V9 D& u' I课时17读写模块05:56! g8 m. ^" H6 Z2 l$ } l
课时18本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)/ O' z9 `/ K0 ?, y& c4 n
' W7 A' M; ?1 L
章节3:python数据分析处理库-Pandas
" ]8 {6 t$ E& {课时19Pandas工具包使用简介08:32
& S. t& l, \5 a7 n+ ]8 ]/ H课时20数据信息读取与展示12:05
4 @, e/ s& t0 s2 r9 h/ }+ k4 o课时21索引方法04:348 C2 |4 J* X7 S" x6 A* v
课时22groupby函数使用方法05:22
B5 ^ T0 b# A- S$ D课时23数值运算11:15! d0 k) j, u f$ ?( k+ \+ m/ t5 G) a
课时24merge合并操作07:14: [3 z# w @& B" j* n8 @
课时25pivot数据透视表10:02- u+ Z# r/ I2 p1 y; X# B! |
课时26时间操作10:189 v! [) V/ M6 a; x+ o! v0 X
课时27apply自定义函数08:58# [9 q5 S6 r# g! n# f" b
课时28常用操作06:43& G! z8 R- k) \1 u
课时29字符串操作07:32
" f# e1 d7 Q0 j2 R6 T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 ?! X, M, T3 S7 S
( k' B$ k8 w; Q& M
章节4ython数据可视化库-Matplotlib
' ~: ]5 O8 H. R. H课时31Matplotlib概述11:446 w p [6 K7 e0 C+ V9 t! R
课时32子图与标注21:16
& L& K1 y/ t2 M; @ D6 f课时33风格设置04:50! h3 B% S5 Q$ D* _ A3 ]/ {
课时34条形图14:48 m$ b1 C" p2 n, Y. A. ` H% l7 t
课时35条形图细节15:14
5 _. v4 S5 L6 R- u课时36条形图外观15:40( Z0 \3 W. v8 r3 |
课时37盒图绘制09:09
, C q9 j/ U7 j& ^% m课时38盒图细节14:41
2 `3 p8 A1 K: {+ y% ]* ^& d课时39绘图细节设置13:48
# g; o0 f, `0 c/ P' k. v/ N* }课时40绘图细节设置212:36
8 P) X. D; S6 S$ J3 d课时41直方图与散点图18:05* ?6 t& Z; P- T
课时423D图绘制20:05+ V9 w. F& r1 K( ~# v
课时43pie图15:00# j4 n" [3 B% y' Z/ h% n% p
课时44子图布局14:39. Z2 E' Y+ h w E7 @
课时45结合pandas与sklearn14:032 |3 E7 D, c! F. T( ^/ d" K5 w
课时46本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
+ x( }; c, K' w. r; v
4 Z6 A# Q2 @2 W% f% Q章节5ython可视化库Seaborn1 w, s* @; W0 Q+ `3 U
课时47Seaborn简介02:44
9 b. X) j+ o! {/ F; u' K课时48整体布局风格设置07:471 _' a. y( ?' h/ {' l0 a
课时49风格细节设置06:49
7 E6 v4 L/ |8 r) E: ?7 c$ r课时50调色板10:39' g* w4 m* E- d( W. j9 p0 V
课时51调色板颜色设置08:17
1 K1 d; @; d/ E: m/ F% y课时52单变量分析绘图09:374 z2 D H. L* M2 h6 f5 L8 M+ F
课时53回归分析绘图08:530 l; i( E) B2 O( {# s: h6 v' J
课时54多变量分析绘图10:361 T" ^6 f( Q: V% R+ }$ e
课时55分类属性绘图09:40
! ?# S$ K' ]0 `" r/ u课时56Facetgrid使用方法08:49
# e5 E5 p# x2 f5 T0 C+ P. |5 E& w课时57Facetgrid绘制多变量08:29
9 Q; V6 X) b( s/ h课时58本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)# q/ V4 ~: |" G4 P v
课时59热度图绘制14:19
9 {. m( j b& S a. E) i5 J9 y/ M$ E! F) p9 a, B
章节6:K近邻算法实战
! R% H0 }5 o9 f+ |课时60K近邻算法概述15:47+ o1 H; s2 z5 }( T2 V9 K0 K Q
课时61模型的评估10:39
* k7 S3 t' A& @$ t课时62数据预处理11:25
, n: Z, I* y9 N' H, f! q课时63本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料): b8 e8 k4 V+ g3 U$ p
课时64sklearn库与功能14:42$ q8 |8 G m+ d* |2 r0 w3 B
课时65多变量KNN模型16:37
1 B/ y$ O* p O9 T4 `7 p- l* J+ H- E+ s
章节7:线性回归算法原理推导) j& v+ P& }) W: J
课时66回归问题概述07:11
! Q! n6 m0 s2 x# w3 I3 s课时67误差项定义09:41; x' p0 B! O* j. [( M7 T$ {, H5 _" [) j4 G
课时68独立同分布的意义07:32* H& L4 j9 L- d) m* |
课时69似然函数的作用10:508 g# ^" ]. U0 z; L% `# X
课时70参数求解11:11
0 {7 ] [- J2 Y/ a课时71所有算法PPT汇总下载: t8 R2 A; q' g% r W( S
. C8 [" s9 U( T( T5 D章节8:梯度下降策略
. l* w9 M/ I9 ?+ y; ]5 |课时72梯度下降通俗解释08:34; F J3 l8 B W( ~3 B( X$ H
课时73参数更新方法08:17+ w9 u( V, Q1 F' \! n/ D$ I9 m
课时74优化参数设置08:51
; ^9 Y+ D2 ?% g; N& I4 J" G' J5 q7 z- ]0 p
章节9:逻辑回归算法
# u4 r7 ?2 {4 l8 a课时75逻辑回归算法原理08:23
1 D0 h2 \$ C, `- m' ^7 v5 t, z课时76化简与求解09:09
- z, f4 D$ q" ?$ p; z N# v
+ _; t$ |) q: a) t, K2 A3 T$ p章节10:案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略, ~" P: S& [$ {; P1 v V) {
课时77本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
* _% K. a7 }! _课时78Python实现逻辑回归任务概述07:34, i1 H; X3 V9 x( [$ h- t
课时79完成梯度下降模块12:51+ w J3 A* |3 R ?/ Q1 b7 i. @
课时80停止策略与梯度下降案例10:55
( J3 T) Q. H2 V& l% K, r( ~课时81实验对比效果10:25
" T/ j+ d2 d( m# D+ e
4 K& @% L$ y5 q* }& J5 K: L章节11:项目实战-交易数据异常检测
, p/ B4 X7 a$ u7 \ U! I, F课时82任务目标解读08:09
) y+ a+ s) p X& W; }2 J课时83项目挑战与解决方案制定12:36
4 J# c4 R! W3 }* o/ r# V6 `课时84数据标准化处理11:209 R& x0 u: R5 a5 G% U/ V
课时85下采样数据集制作06:08( M, J- r3 d/ }5 ^6 y9 R7 T" e
课时86交叉验证07:16
5 X d7 s: U- e0 b课时87数据集切分06:00
U: p' |( `+ d) o, g课时88模型评估方法与召回率10:306 Z4 i; r4 D6 B
课时89正则化惩罚项11:48
' t7 v7 j& F8 {课时90训练逻辑回归模型11:20
G" @9 r5 S- ^. M7 f( H课时91混淆矩阵评估分析10:22
* M/ ?1 I4 x M. b课时92测试集遇到的问题05:205 K' P( j5 W1 K; l4 r6 L( { e
课时93阈值对结果的影响10:342 N* p. ^) P. x% \/ b% O/ }
课时94SMOTE样本生成策略07:38
. e) L2 d& o. G! R课时95过采样效果与项目总结08:00
* i; [" p' U2 t4 W2 q课时96本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
" @* E+ J% a* f& D1 [- I% f0 y! w. f x$ w2 N/ a
章节12:决策树算法8 }" D) J$ B) R3 T
课时97决策树算法概述08:29; ^) q* u/ D4 g
课时98熵的作用06:39
( z g E. x @3 ?! I- K1 B) h课时99信息增益原理08:41# ]8 y( z3 ^. x9 o4 A
课时100决策树构造实例07:40* q% j' R# } [( i0 ~$ _
课时101信息增益率与gini系数06:076 Z h2 Q9 I: P3 N
课时102预剪枝方法08:029 o _* i8 o5 Z% l4 g( @6 R; m
课时103后剪枝方法06:54# L& N! C4 `/ I* t) W
课时104回归问题解决05:54+ ?2 n/ ?. e, L
& A9 g( w( G" P
章节13:案例实战：使用sklearn构造决策树模型
) ~- s! G9 E/ o K" Z6 B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( \% j2 M; I1 _" Q: f课时106决策树复习08:55
; i5 `! Z- a/ ]) C, K2 k课时107决策树涉及参数11:094 e/ l- P1 G. I6 a
课时108树可视化与sklearn库简介18:14
e) X! X. A5 R( i" ^8 V) s6 W课时109sklearn参数选择11:46
G0 I' N9 e. O4 I/ W% l, |+ G6 Y1 H9 _
章节14:集成算法与随机森林& F$ M4 c$ W3 l9 ]
课时110集成算法-随机森林12:03
* d: \, p% H5 j' g9 K, d课时111特征重要性衡量13:51# U0 p- I" N8 c. q9 v
课时112提升模型11:15( Z( Q# }! P2 Y; _# k* L, m
课时113堆叠模型07:09
2 G4 `9 _! c7 O" d* }) B
/ u9 w: g3 \3 I' P章节15:案例实战：集成算法建模实战
- t- E! N b6 A/ }课时114本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)0 r% C n) r5 j, t" {- f. F9 f0 f
课时115集成算法实例概述10:51
' V2 m5 W6 n0 x; o" d0 [3 V课时116ROC与AUC指标10:03
3 j0 y' b( T3 O2 Q+ S: C课时117基础模型09:32* V# n$ l, V3 y/ x" G3 s
课时118集成实例18:537 e( `4 ~# G! k5 U- i T
课时119Stacking模型14:16
: J0 M' w/ u3 ^, E9 I课时120效果改进11:09
8 ]7 e- n' ^: t3 f" u' L" [: B
) }3 C9 n+ W; ~0 B章节16:基于随机森林的气温预测: @' w$ v; O k8 l$ u
课时121基于随机森林的气温预测任务概述09:055 ^. v4 h4 B. m
课时122基本随机森林模型建立09:09
/ g- d: T, A4 s' j课时123可视化展示与特征重要性12:58
; ~& N( K+ K" N; L) N- B课时124加入新的数据与特征10:24
+ b! R4 Q" X$ e4 y& b课时125数据与特征对结果的影响08:24
7 `& m! r) m# n) M$ a' q2 @课时126效率对比分析08:14
; p) |2 I: A8 v R1 Q4 ^课时127网格与随机参数选择07:51
; z' |! r |5 H: E% d课时128随机参数选择方法实践09:46
9 U# G( m( j$ t5 n' x2 I/ l课时129调参优化细节10:12; ]2 n3 I) r0 s; m5 @
课时130本章数据代码下载 Z' z# g) Z2 D, a# e
, t: U: a& x6 ^* ~( O" m0 \, \
章节17:贝叶斯算法1 x7 n# l* X1 `4 j- h, m7 m4 n
课时131贝叶斯算法概述06:58
* B3 W; D( E; I; [课时132贝叶斯推导实例07:385 N, q( N0 ~! _4 S" N
课时133贝叶斯拼写纠错实例11:46
2 _+ n1 T" L1 B3 Y6 G课时134垃圾邮件过滤实例14:10
- Z( p+ j* [, H8 Y3 s课时135贝叶斯实现拼写检查器12:21
# {' J6 A6 ~; w" R& P/ p& R5 ]$ X2 Y: c( _/ B* T
章节18ython文本数据分析：新闻分类任务7 b( r+ t# ^) H5 R' d3 e$ }1 U 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)
9 b% L1 c5 E) ~( p0 N课时137文本分析与关键词提取12:11
$ v2 v0 g4 v) {: [9 C1 ?4 ^课时138相似度计算11:44
7 v: n* {4 E+ c: y3 e* n! L) j课时139新闻数据与任务简介10:20
6 Y; r$ N! r: |0 L课时140TF-IDF关键词提取13:28) X0 ]. G. j' v- l" _% { a7 m0 i/ D- W
课时141LDA建模09:10$ l# T) X. Z, R7 y
课时142基于贝叶斯算法进行新闻分类14:531 v9 W0 c/ h8 y1 R: n# r+ }* K" o
/ f0 r8 C# I8 ]6 v章节19:支持向量机
* H# M& A% b7 R5 J8 C, H课时143支持向量机算法要解决的问06:00; G5 ]% q% o+ \+ ^- h4 E: L
课时144距离的定义07:05
2 v( K( C& o( I9 A0 L1 m课时145要优化的目标07:54
' _$ C* t/ K* {, j3 `4 a课时146目标函数10:127 \7 ~, g4 ~3 ]# l* b4 X8 U
课时147拉格朗日乘子法08:57! s2 O- V1 u1 ~( Y8 i
课时148SVM求解10:140 p0 v0 W' r% n& A1 H1 o
课时149支持向量的作用07:53$ W2 L- S0 ]. N ]$ L- p( m9 T! G
课时150软间隔问题06:001 O/ E4 v( ] G& e% \
课时151核函数问题11:56
% L. b/ a# H4 d: T0 g0 q" P
6 [9 A& ~' L2 O! C n章节20:案例：SVM调参实例) ?# L* J! X0 V1 b& N6 a7 `3 G m
课时152本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
, R: U; s% Z' k课时153支持向量机所能带来的效果08:55$ \3 V. P3 f5 c, D
课时154决策边界可视化展示09:52
' M( Q2 G$ D L9 Z" L( G# h6 Q课时155软间隔的作用10:31
, F4 y2 L- r8 f7 L% c课时156非线性SVM06:526 D Z( M: b* T
课时157核函数的作用与效果16:15$ g( k$ b# t5 {' n3 _* J4 z: ^
. H8 x$ d* d" e6 x
章节21:聚类算法-Kmeans
' b; @; K5 w G6 \课时158KMEANS算法概述11:34
1 x- X- e4 L: H, t+ @7 v; T课时159KMEANS工作流程09:42
* o7 J8 @, t$ {7 `5 v课时160KMEANS迭代可视化展示08:20! R" k3 Q& D! ]+ L( E5 s) G
课时161使用Kmeans进行图像压缩07:58
& q6 ?9 U8 X) h# `5 z. ^
% R1 B: |( P, z; a4 T章节22:聚类算法-DBSCAN8 L* d; g* h# R0 a
课时162DBSCAN聚类算法11:040 h) f: E9 _7 w/ u( t5 H: J0 @
课时163DBSCAN工作流程15:03
- |, k" N5 Q0 E1 H' \2 d课时164DBSCAN可视化展示08:52/ @ w# k5 v2 P$ X
$ C. Y% E3 w, x% n, R R! v( a
章节23:案例实战：聚类实践分析8 z. Z6 W% m- {% A9 ?. u0 K
课时165本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)3 E6 _; y8 j& S1 M# L) ~6 K
课时166Kmenas算法常用操作09:21
. _, g% \6 E* R I1 b课时167聚类结果展示04:45
' d4 z# v: }: s3 \( u课时168建模流程解读10:45
! }& `# B5 R; n! l课时169不稳定结果04:149 i3 f1 y- E b( W
课时170评估指标-Inertia07:24
+ e% t* h/ N" k/ s2 S课时171如何找到合适的K值06:55 T" n2 ~5 [& `4 _
课时172轮廓系数的作用09:15. }( H3 l0 P7 C- K% |9 C, F
课时173Kmenas算法存在的问题07:19
2 ]. y( ~; |& P: H& s3 J l课时174应用实例-图像分割13:456 v6 ]8 e3 }% p& U) _
课时175半监督学习12:23
* Z. D5 I W9 t8 v& O课时176DBSCAN算法08:10' e/ k w. g' R: \. O: L
$ z# ~ j& ?1 N+ _* u( `: M. }章节24:降维算法-PCA主成分分析
6 V! V$ m% k, k2 q# t) d课时177PCA降维概述08:39! D* O& F* k* U0 x+ [
课时178PCA要优化的目标12:22
. u6 u, Z9 R& k8 x5 Y: W课时179PCA求解10:18
/ D7 Y7 G( M* G3 R8 Z7 q课时180PCA实例08:34- [3 R( _; z6 e0 E
# a" {/ @+ |* Y: {1 k @8 p! ^" c
章节25:神经网络$ S% j" k7 f1 ~
课时181初识神经网络11:285 k: X0 e# Q5 \+ i& k+ a
课时182计算机视觉所面临的挑战09:40
9 f1 L, ~4 x1 ]' v3 s! U, T, S课时183K近邻尝试图像分类10:01
0 B2 ]+ ~- _! m( A* j6 _7 i! f课时184超参数的作用10:31- ^9 K6 Y. C( f% `$ n
课时185线性分类原理09:35
- g! S; `6 R* g* H课时186神经网络-损失函数09:18
( u' S: ^& o, v8 T) d m课时187神经网络-正则化惩罚项07:19
6 U$ Z. J& e6 ~$ W( a1 U课时188神经网络-softmax分类器13:39
* U' h6 ]. M6 i% q- N课时189神经网络-最优化形象解读06:47
% z H5 B: x& k" f课时190神经网络-梯度下降细节问题11:49
0 n. V* t; f; b5 y+ K# W+ s课时191神经网络-反向传播15:17
* j7 Y9 W8 u! w# ~5 P1 @9 y" M, I0 r课时192神经网络架构10:11
( G2 u% m6 r) R e* j" l课时193神经网络实例演示10:39. v1 c7 w$ e0 w2 D
课时194神经网络过拟合解决方案15:54
V; q H, o+ V8 N6 h课时195感受神经网络的强大11:30
1 X3 O7 ?4 X, K/ _6 ^4 m6 c
; X2 ]9 O, Z# h ^$ K3 v7 [章节26:Xgboost集成算法
' Z6 e0 N# N# i# s$ I O* N课时196集成算法思想05:355 S3 B( r* H/ [: S
课时197xgboost基本原理11:07
1 u* Y- W9 p/ p& o1 B/ S, ]. Y课时198xgboost目标函数推导12:181 u$ [" E' }! R; Z' y c
课时199Xgboost安装06:26; G. ~' _+ z" v
课时200保险赔偿任务概述13:06! m$ z7 A1 `6 L
课时201Xgboost参数定义09:54
! [% t( d, X. M. H; G' b课时202基础模型定义08:16( j1 D/ G2 N3 S$ E {
课时203树结构对结果的影响12:37
' L7 \7 N" @5 a9 S; P课时204学习率与采样对结果的影响13:01: |3 Y% K* i! d% R9 X0 l
课时205本章数据代码下载
8 E" b0 `! M4 C5 q& n: o5 i% g- d5 [: j
章节27:自然语言处理词向量模型-Word2Vec1 z" j4 O( w/ x, Y& n, L# n9 q, ?
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课时228ROC曲线08:58
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章节30ython库分析科比生涯数据
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课时232特征数据可视化展示11:41
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课时234使用Scikit-learn建立模型10:12" e0 a4 C# f! A; T
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课时236章节简介01:03
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课时238Pandas数据重采样09:22" q/ i8 f4 K H- X' _6 w
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课时247维基百科词条EDA14:307 s* W+ R% f0 G" I
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) T8 @8 Y5 W; _课时260内容简介02:13/ }8 Y7 {( T& ] n% X) N+ u* O( X
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% i9 o1 B2 R$ T8 G. k9 v5 A课时268红牌和肤色的关系17:162 V: `8 y- ?7 Z$ k* T
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" Q* g7 H9 a* E& f$ I% j a6 g* q6 @( |$ q/ r课时278应用聚类算法得出异常IP点17:59
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