" x: A$ m1 h9 `$ P3 F
' j! c* j0 A) `+ O+ ]1 ^( d* h' {+ y
〖课程介绍〗3 _$ e* P" @9 I% M h: i2 F
适用人群:6 d1 K) w# U5 L o) e
数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。7 c% ~ J0 t0 o! @2 O
( W: a, u8 D3 G4 f' p+ Y4 S课程概述：9 ^% S9 ?9 u7 F& a( `* _, D
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。! Z% x8 q9 u. l$ o# d
3 t. N- T1 W2 Q& j/ q: }( Z" l) u
课程特色：
6 K' v) w, k" I8 U# ^: T1.通俗易懂，快速入门! R! c0 b2 {! H' J
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。5 V8 q$ M6 D% K1 i1 k( w/ t B
2. Python主导，实用高效) f) g$ l3 o+ a% C9 m/ 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。+ C s" n4 N( R! V% p8 L
3.案例为师，实战护航
/ n9 ~0 B. g7 Z2 v+ L9 l. K7 o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% g* N; n8 M% X+ o w
4. 持续更新，一劳永逸
. b% W7 v: A" O/ z* q2 ~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。
3 d( I7 X- c) L* U8 K0 A7 W- a
8 y* A7 w, d6 u, z) q, W* v〖课程目录〗
! \9 `' b/ t3 \9 D$ J% U 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, t3 a3 J6 _, U+ f
课时2AI时代首选Python09:208 ?# t% r5 ]* ^" k2 H) N! l
课时3Python我该怎么学04:21 N: U3 v/ e+ p1 z1 k2 A
课时4人工智能的核心-机器学习10:35
9 T7 l2 l7 y% _+ u" X! i课时5机器学习怎么学？08:37" k$ T, W0 A' d! f' `
课时6算法推导与案例08:19
, w" _( S9 l; r+ R
/ b1 u( n' E, M% u! _! v# ?章节2 ython科学计算库-Numpy（课程代码在目录）
7 e5 `8 T& U4 l' w3 y# X0 H: W4 a课时7课程环境配置05:38& F. u( o/ b/ W, i+ C* Q0 ^
课时8Numpy工具包概述09:59* u- d' m4 f! A: T) ~& q6 y' Q2 m
课时9数组结构08:35" e9 F" S/ \, R; H" G8 M; ~8 N4 J
课时10属性与赋值操作10:30
7 D) e$ x& Z3 H- j5 b6 \课时11数据索引方法11:00$ Y0 H- @3 l6 U6 U" ?2 H- E
课时12数值计算方法08:15
& ~4 c0 v* p' k: g6 y& J T6 N课时13排序操作04:51
- O; n5 K4 g* |! o4 y, e) K课时14数组形状06:36
B1 i2 W/ X5 m f) U& e课时15数组生成常用函数08:25
5 @$ q' B/ [/ L1 Z0 B- E2 u# E课时16随机模块05:33- X! {% [$ z8 }/ p8 g( {
课时17读写模块05:563 o5 m1 m4 s7 E- ^# _
课时18本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
# V7 c# ]+ W- d, h& Y
4 e- p+ c2 r9 |( v章节3:python数据分析处理库-Pandas
1 R+ L2 b5 O# g4 m* c课时19Pandas工具包使用简介08:32
~& q% F/ L& G; i( W0 n& j$ O% I9 _4 T课时20数据信息读取与展示12:05: _# U7 R# {2 m9 ^& Q# c5 b! d/ C
课时21索引方法04:34
, y2 ]- r) @( h8 v% M2 X1 H课时22groupby函数使用方法05:22! F: `3 Q- T8 x4 b$ |* s
课时23数值运算11:15
3 ^& v$ E# [" ]' ^. N4 o/ \! f/ s$ {课时24merge合并操作07:144 H; T2 P" I6 [& V0 m
课时25pivot数据透视表10:02+ m; u' S2 y; Z, r7 `
课时26时间操作10:182 ~& u1 w. X: r9 |
课时27apply自定义函数08:58
+ `! c1 g7 H( K7 R8 y+ t0 I课时28常用操作06:43
- k5 r* b, O' o6 D1 m1 j课时29字符串操作07:32
4 }. Q3 V8 Z9 i( b; l+ _5 v( 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 [% b9 I% ]$ J- T
+ N8 ]% x( P2 {( d' D" i% P8 ?章节4ython数据可视化库-Matplotlib2 I. K' |* [) h; a' J) L1 X
课时31Matplotlib概述11:446 ]9 v2 ]0 v- u( T/ g: A. N- E
课时32子图与标注21:16
?8 Z) S- z5 D( w9 C3 X4 j1 ^8 r课时33风格设置04:50, u* R6 v' Z z; Z) d
课时34条形图14:48
, i; K$ o/ |) F# a; e V- `8 n课时35条形图细节15:14; L8 N1 _' G3 c4 ` [
课时36条形图外观15:40- v' ^# o6 F: k) h: \
课时37盒图绘制09:09
. m7 H: Q' I5 y: [+ B5 h1 J课时38盒图细节14:41- A) W1 G# {3 | K5 l2 a; }( y
课时39绘图细节设置13:48
! n& V3 \" ~- k+ F |课时40绘图细节设置212:36) A2 B7 z+ n* V" f
课时41直方图与散点图18:05 G5 h& E$ \, d8 {7 f& v3 V: f
课时423D图绘制20:05
) @! ]- d+ b Y. c2 Y课时43pie图15:00- h: G2 V& V, ^) m" p7 V7 t) _, I
课时44子图布局14:39
; D8 ?; x5 r0 o i" Y* ?课时45结合pandas与sklearn14:03/ x( E) K2 t. U; u
课时46本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
; X9 C% Z2 }5 v1 \# {4 U$ K' {' w6 M/ r- @
章节5ython可视化库Seaborn; ^8 u. {# j6 W7 |7 z
课时47Seaborn简介02:442 ]/ x3 ]; E$ I4 H6 u
课时48整体布局风格设置07:47
. h- v C, s1 f课时49风格细节设置06:49% h9 x" U6 N0 S7 R: N
课时50调色板10:39
6 `6 I- t& b, U$ R7 ^+ i课时51调色板颜色设置08:17
$ F4 c: ~4 B( p. a课时52单变量分析绘图09:37. l: n/ I# D% p
课时53回归分析绘图08:53
+ ?/ n7 \ a$ }: ~3 e2 a课时54多变量分析绘图10:36
" Q$ G- U' A0 ?' _, \课时55分类属性绘图09:40
/ |7 M% r4 w8 t课时56Facetgrid使用方法08:49
( Q8 N) V4 ~4 F6 z% k5 n! g课时57Facetgrid绘制多变量08:291 t1 }- m$ K& Q
课时58本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)# E: h" |9 J8 F1 A/ I
课时59热度图绘制14:198 a' g# V! _/ _$ K9 h
# F+ S7 c2 n+ Q! {% A! q6 G. q章节6:K近邻算法实战
3 s$ X% M+ W8 L+ d8 Y课时60K近邻算法概述15:478 `) {' B6 p1 P4 Z# W( [
课时61模型的评估10:39
4 Q2 p5 c0 ]# K L$ C' i# ~课时62数据预处理11:25
" x9 V9 C: j$ i! 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), j+ V4 k9 c! X) v5 R# F! S
课时64sklearn库与功能14:42' W8 Q2 C* R+ `. o' j
课时65多变量KNN模型16:374 A; c4 o2 l5 t! y! G
7 F) e: ]. ?- |" ^9 C9 R! ]8 c章节7:线性回归算法原理推导; i0 W9 F ]9 T0 o9 R7 {
课时66回归问题概述07:11
E8 F2 f/ w: \3 G/ a4 R! V; J课时67误差项定义09:41
3 e+ {3 M' E3 x1 E v2 }课时68独立同分布的意义07:32
8 J+ O; m! U) O, {7 g课时69似然函数的作用10:504 X! h! P0 z2 P( m/ o
课时70参数求解11:11
% l$ g/ a+ r) X- [; n课时71所有算法PPT汇总下载" C, |% Q2 d3 ]5 x* Z
: U5 P! [& Q, p. _" g
章节8:梯度下降策略/ K o L6 N& T$ `
课时72梯度下降通俗解释08:34) ], t- M# O! ~' F; x4 z" Q
课时73参数更新方法08:17 w3 w7 | [5 A+ O
课时74优化参数设置08:51
8 T: h8 S' y4 {' A! d2 R2 i* I `
4 {& u* o0 _( L2 f' x) B章节9:逻辑回归算法
) v! ?7 d. q- I, v0 i5 F课时75逻辑回归算法原理08:23
6 x/ C8 J+ P+ n' Q6 v课时76化简与求解09:097 Y& Y1 P8 ]8 ^* ]
) ~8 b. s5 ?: e& }5 Y- H: }
章节10:案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略* e) X8 ?9 H( T4 H
课时77本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
/ X! |+ d; {& C课时78Python实现逻辑回归任务概述07:34- L8 f+ R* A/ I. b) E. A6 {
课时79完成梯度下降模块12:519 n. l9 M% H4 N( [- x# x& B
课时80停止策略与梯度下降案例10:55$ o: T' F" |0 Q. T
课时81实验对比效果10:25
& ~/ W1 b! [. O8 h5 u
1 M- M( I' V) f章节11:项目实战-交易数据异常检测2 J- x2 v9 j6 i" \
课时82任务目标解读08:090 k/ ~( r6 k) N0 G% X/ u
课时83项目挑战与解决方案制定12:36
: K0 `" a, y& t- K: U- N- E4 r/ }课时84数据标准化处理11:20
+ }# G! `( o8 m. N: F' q( l课时85下采样数据集制作06:08
: E" s* g" g' d$ e9 ~3 R \: Z课时86交叉验证07:16
( Q! z8 m" y2 r" V课时87数据集切分06:00
. |, _* I |# @8 b课时88模型评估方法与召回率10:30
9 D8 [# v* _3 k8 f6 U- R课时89正则化惩罚项11:48. Z5 K) m/ W/ n9 U
课时90训练逻辑回归模型11:202 v1 G& L' m8 r& Q2 ]
课时91混淆矩阵评估分析10:224 | P- f$ ~/ U1 N: F' }
课时92测试集遇到的问题05:201 l9 `: S( _/ I2 h2 q* z& X
课时93阈值对结果的影响10:34
4 L1 n- s; d6 a. Y9 q9 X* ?课时94SMOTE样本生成策略07:388 n$ K! y ^ \: p
课时95过采样效果与项目总结08:00
4 A ?4 P# [: h课时96本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
9 e" t, O } k5 j6 b" W; S5 R9 Z0 |) z; {1 C
章节12:决策树算法1 C1 C' _2 q: u0 x+ t/ c7 K* ]0 ?
课时97决策树算法概述08:29
+ u/ l l" E2 y' ]* `4 Q$ B课时98熵的作用06:39. G0 s) S5 Y) i3 f! U
课时99信息增益原理08:41
' q7 p3 n6 ] U. U5 }/ t5 S课时100决策树构造实例07:40; O: c! d( Y3 x: g) I( n
课时101信息增益率与gini系数06:07
* a1 [# {1 v* }, H课时102预剪枝方法08:029 K7 u. V+ w* c. D O
课时103后剪枝方法06:54; t( g* M& K: B* y; l) H( B2 k
课时104回归问题解决05:54
0 c2 `- _" |. X6 m @
7 j3 {. X" m, t! g6 S3 }1 k章节13:案例实战：使用sklearn构造决策树模型
6 l* @7 W: W4 C( i( u课时105本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
O9 }% b' G$ C% ^0 t8 J8 _; @课时106决策树复习08:55! j, g3 o3 v( T2 a
课时107决策树涉及参数11:09; x8 U! ~' C5 b8 C+ `8 r# ]
课时108树可视化与sklearn库简介18:149 J& S8 B* ]+ C- o
课时109sklearn参数选择11:46 K2 d. m( Q* v& G; V
# U+ E/ \+ S8 U' {* @( H章节14:集成算法与随机森林
! U- {9 [4 Y- r课时110集成算法-随机森林12:03
2 R( e& }+ Z8 W课时111特征重要性衡量13:51: W1 L+ M# q" B/ e0 G* i
课时112提升模型11:15# g1 ?' P7 Z i8 r5 M4 l
课时113堆叠模型07:09* f2 e4 e4 u$ L; k
% b- e! B. O# d# @* t6 \
章节15:案例实战：集成算法建模实战
. N+ e% ?/ N! k8 u! d课时114本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)/ d% _# t9 N) b2 N4 p
课时115集成算法实例概述10:51
; w! E( D9 K4 h/ j课时116ROC与AUC指标10:03
+ ] e; }; \) f: k; J+ x3 ?课时117基础模型09:32
( F5 R+ z9 o: D# _课时118集成实例18:538 j/ O$ G) J( I3 O7 X4 ]
课时119Stacking模型14:16
\6 D% i( D. c5 g6 M/ w课时120效果改进11:09
2 B) M# s3 F- v* S- N* Q/ n9 [
章节16:基于随机森林的气温预测7 i1 I9 o& P; N8 D f C* w
课时121基于随机森林的气温预测任务概述09:05/ k# c( s C7 W4 ?: n) O N& s
课时122基本随机森林模型建立09:09, n, Q4 s c# Z" p( t5 P
课时123可视化展示与特征重要性12:58
! v1 `) ~: B: w x, Z' O1 ?课时124加入新的数据与特征10:24
9 @2 P- l r/ r" G) n& `, m# y& D课时125数据与特征对结果的影响08:24
: |# e: {$ @) l1 q: M0 L. C q% M课时126效率对比分析08:14" H! g) J; x5 y4 t; ^% i
课时127网格与随机参数选择07:51# I+ Q/ F& |3 U1 g/ G( A: u8 l1 J
课时128随机参数选择方法实践09:46
4 C3 Z9 |9 c* I% S3 e课时129调参优化细节10:12$ e2 D( G% S0 ]3 }, i1 L
课时130本章数据代码下载: u& A4 Q2 h+ x6 u4 G7 B) { t& n
T ]* r4 a2 p
章节17:贝叶斯算法
! e/ s( o8 Y4 _7 W- @% f8 D! N# e课时131贝叶斯算法概述06:58& F0 U, d, l7 Q+ C+ q) M
课时132贝叶斯推导实例07:382 }) `9 z k4 S3 _8 }5 m5 ~5 N
课时133贝叶斯拼写纠错实例11:46
: O" Y. b2 s3 n课时134垃圾邮件过滤实例14:106 w; u' H8 }& h4 K% e
课时135贝叶斯实现拼写检查器12:21
' X0 h. t& g S: x; Q& {- K f3 a% R3 O3 K
章节18ython文本数据分析：新闻分类任务
0 [' w* d+ ~% U" O1 J* 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)5 s; g& r, f8 @! g& J" _, G8 T
课时137文本分析与关键词提取12:11/ e( S3 A4 b' R' b2 ^& A; E
课时138相似度计算11:44
6 p L A3 f, g课时139新闻数据与任务简介10:201 [0 x; u: @# k$ d/ T
课时140TF-IDF关键词提取13:28
5 |& i% u( N, k) r5 W* K课时141LDA建模09:109 R' L" A* d2 W4 O$ z+ m& u2 o
课时142基于贝叶斯算法进行新闻分类14:53& e7 y, ~/ s1 z5 `/ f6 i
% ]) \) Z( [( P- U$ E. ^, c8 W章节19:支持向量机
E+ {! ]: G2 a# W课时143支持向量机算法要解决的问06:00- n) L3 i8 Y+ ?/ M# T, M5 }
课时144距离的定义07:05
& \ a( r/ w* d. i n7 D8 z课时145要优化的目标07:54! T- u, Z# | v1 d. O; |# i+ u
课时146目标函数10:12
8 b* U4 I4 e7 C6 g4 K课时147拉格朗日乘子法08:57/ X' U. n$ T5 K( i
课时148SVM求解10:14/ U5 J. N/ h" z4 o5 l! K
课时149支持向量的作用07:53
2 G, S* D. ~3 S) S/ m课时150软间隔问题06:00
# F7 F) {! o. d3 R! f% a! h课时151核函数问题11:56$ @% B1 m2 a* [$ @# X! D8 X0 ~$ O
6 S9 S/ i% {7 q# j章节20:案例：SVM调参实例
, Z9 D! I6 ^- R" @$ M2 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)
7 a7 N- }0 ]* v. r5 f课时153支持向量机所能带来的效果08:55
; W. J" J& A8 }, T: G- a& P$ C课时154决策边界可视化展示09:52: ~5 T4 U2 a0 ~5 B, D" t
课时155软间隔的作用10:31& h- ?% A5 ^) b& U% q9 ~0 H% ?5 ?
课时156非线性SVM06:525 e6 e8 ~( ^; f, i0 h) M
课时157核函数的作用与效果16:15 s- a2 V3 D1 g. A- }, C
7 [) h2 w- C7 n, x
章节21:聚类算法-Kmeans
9 U: @; I$ R' [/ C/ Q课时158KMEANS算法概述11:34- e2 K6 ?& p+ \7 ~3 z5 {+ W
课时159KMEANS工作流程09:42
0 @, h m8 z3 V6 V% j课时160KMEANS迭代可视化展示08:20% S8 k% [1 x' x
课时161使用Kmeans进行图像压缩07:586 N3 r* b! p7 V% U$ i4 _
4 v& Y) M3 D1 K/ k& N
章节22:聚类算法-DBSCAN% c% N c0 v7 R( @
课时162DBSCAN聚类算法11:041 R/ r" w6 I$ r5 ^7 Y- r
课时163DBSCAN工作流程15:03
, X# {! Y6 `) ]- @+ D0 h课时164DBSCAN可视化展示08:52
& K2 S( G/ F: ^# r. r5 [8 R& r; k* Z7 ]5 J- Z
章节23:案例实战：聚类实践分析0 K# a7 e0 o, m. b& j
课时165本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料). }+ o+ c7 n1 R: o! H4 T' s3 @' D
课时166Kmenas算法常用操作09:21
$ L& r: s1 }+ c2 e2 @课时167聚类结果展示04:45' x* f. h& \/ u8 L- ` k# s
课时168建模流程解读10:45
1 D2 G: U/ r n8 @) N课时169不稳定结果04:14) x W/ J& n/ i2 G8 T9 Y- k
课时170评估指标-Inertia07:24
/ K$ ~. j2 N s5 N+ K课时171如何找到合适的K值06:55
* n: q8 v& f1 p; k. M( P课时172轮廓系数的作用09:156 t4 }( g% p( l/ `; ?
课时173Kmenas算法存在的问题07:19
! O+ O6 O- ^5 k; ~( T课时174应用实例-图像分割13:45- A* Y7 t8 G8 q1 O6 E. X9 T( b
课时175半监督学习12:23/ F5 T$ T* [$ g1 A
课时176DBSCAN算法08:10
& e1 m. K2 H, g8 v
8 o4 j! B. V# N ~! V1 L章节24:降维算法-PCA主成分分析" H# r7 r( j. U9 z/ [
课时177PCA降维概述08:391 E" }* b K% u
课时178PCA要优化的目标12:226 X; a+ c: o, n
课时179PCA求解10:189 Y6 e1 ]) Y. m
课时180PCA实例08:34
6 U. n& t5 J: T1 _9 T. I0 t% G
$ s: Q7 v* v) \: o; j, s章节25:神经网络
, ?3 O- _5 A0 `4 O& k课时181初识神经网络11:28
( L; t5 T5 o( N3 x1 q% ?5 C% G; [课时182计算机视觉所面临的挑战09:401 X: F: S: n$ K* L4 H! k
课时183K近邻尝试图像分类10:016 c( D% ]+ {: H1 ?! P/ {
课时184超参数的作用10:31
" m2 h+ v7 O- Z8 b4 {1 t; r c课时185线性分类原理09:359 J1 [+ R8 w: ?
课时186神经网络-损失函数09:18/ y/ _; s* ^0 K1 c0 b4 O# f
课时187神经网络-正则化惩罚项07:197 i" j0 j3 B8 ]6 x; U1 n5 g! u8 _
课时188神经网络-softmax分类器13:39
% ~% W" f$ g2 p7 X课时189神经网络-最优化形象解读06:47
' X D3 G3 ?' q5 H; k课时190神经网络-梯度下降细节问题11:49
; `# O' G0 q# E; O3 h' W. [课时191神经网络-反向传播15:17( }2 R3 Q) f- b1 H( k8 x W5 g
课时192神经网络架构10:11% S+ t8 c1 ]) H4 |: t
课时193神经网络实例演示10:39. _1 H8 M; R( p& u1 ^0 V
课时194神经网络过拟合解决方案15:54
1 Z b9 Z& |6 D) }# Z5 `3 D2 e课时195感受神经网络的强大11:30
& C3 N b# |1 ?; |9 N* S
& l4 b% m! `, t( \# ]; {8 x" H章节26:Xgboost集成算法
7 `* f, [; G9 a+ P, s; O$ F/ p课时196集成算法思想05:35
7 T a0 @/ {7 d6 ?4 {2 S课时197xgboost基本原理11:07: @4 h% d1 q' d
课时198xgboost目标函数推导12:18
1 r/ z- Z. y" J, B, i: a2 ~课时199Xgboost安装06:26
7 i6 G% P# g2 t. Y2 r. v' T$ b5 J# w6 j课时200保险赔偿任务概述13:064 P" E4 S' g+ j1 J
课时201Xgboost参数定义09:541 N5 b/ x7 _3 v, k2 }$ z, S
课时202基础模型定义08:16: O1 ]( w* G' o7 h; O, I
课时203树结构对结果的影响12:37
. S* X. n9 V8 P1 ^' r5 l+ v4 q) s" c$ a课时204学习率与采样对结果的影响13:01 g% s- z9 N# r
课时205本章数据代码下载
0 R$ g: z. r! N$ X
: ^+ |# x3 P+ v" t章节27:自然语言处理词向量模型-Word2Vec( M# _- L" e9 D, W6 k7 a* _
课时206自然语言处理与深度学习11:58& i3 P E. `" A, Q8 U: P0 u" }6 G
课时207语言模型06:16, U$ ]7 h# A! @, l, c i C
课时208-N-gram模型08:32' n* z5 O" m ~; P/ L' m
课时209词向量09:28
( V( Q' F2 Z6 C课时210神经网络模型10:03; C8 L6 {& L4 F7 Y b6 C( J7 y$ O1 L
课时211Hierarchical Softmax10:01
- k- m" n% M7 S3 E: K# }. G课时212CBOW模型实例11:21
5 V2 f5 u4 [' G: M+ M% C课时213CBOW求解目标05:396 t0 e: E3 N: z0 z" N7 E; z
课时214梯度上升求解10:11
5 m" K d7 t! S& ^课时215负采样模型07:154 Y" v ]# \; {5 N& z. g
' k/ K L7 i+ |/ k
章节28:使用Gensim库构造中文维基百度数据词向量模型
( y0 a8 S; i& R- z) r* Y课时216本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
z" E: O) @- G/ U0 k, `) }& o课时217使用Gensim库构造词向量06:22
5 N6 B8 H* @7 k" y- t# A9 f课时218维基百科中文数据处理10:27
& U2 u- D. g" a+ \) P/ O9 A课时219Gensim构造word2vec模型08:52
+ B% E" m B6 K课时220测试模型相似度结果07:426 |* {3 z/ t+ j& {3 g7 T
( E- |6 M3 R7 \4 h t
章节29:模型评估方法
4 |' A. N5 Z9 E2 j* V8 m! t课时221Sklearn工具包简介04:56
8 Q- n. I: n" I' d+ P# ~% p3 Y课时222数据集切分07:15
; G- r6 v# n- W: H% G课时223交叉验证的作用11:03. b; f0 C* z6 X9 O& A( h5 z
课时224交叉验证实验分析14:51
0 l( j/ [/ G8 h3 y- Y: ~3 A. L课时225混淆矩阵07:52
8 s' u! e* `: @3 o课时226评估指标对比分析12:13
8 \3 f6 C+ f5 U- ~, r/ l, ?课时227阈值对结果的影响08:268 I! r8 y; x+ P+ Q9 v
课时228ROC曲线08:58
3 ?( L* |6 x! y; J课时229本章数据代码下载
4 K2 j: z% X, F2 B
1 L! A, U2 i! |# N3 ^4 u- x章节30ython库分析科比生涯数据; q \& b. n- O* y
课时230本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
! L0 w+ @7 T+ K& X: g7 x8 d4 h7 [* h课时231Kobe Bryan生涯数据读取与简介07:456 P; P5 v7 B8 h7 O3 g
课时232特征数据可视化展示11:41) g! r* e: s7 e6 V; b/ @2 P
课时233数据预处理12:32 ]1 a7 v$ {3 e- f0 l
课时234使用Scikit-learn建立模型10:12% y# ]9 b9 M: X/ D9 q9 L6 Q* n* I
$ H4 S/ g. p. {: k: R) w
章节31ython时间序列分析
) G5 C }# D' H. j7 H课时235本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
& G8 H5 ]5 V/ _% a$ e课时236章节简介01:03' V P/ i" F, _" e w
课时237Pandas生成时间序列11:28
/ Q* _, T% [) h( q5 x1 s: F课时238Pandas数据重采样09:22
u" X- S) m3 N3 J课时239Pandas滑动窗口07:47
7 n& X0 s& \" k# g$ w) |5 C课时240数据平稳性与差分法11:10; Y5 F P+ E; E* h! _& V
课时241ARIMA模型10:342 |( z$ k% m0 l" E9 n) [( @
课时242相关函数评估方法10:46
' B3 e- z: K8 H8 f! m6 U课时243建立ARIMA模型07:483 P7 P, M' \6 C: Y+ g
课时244参数选择12:40
* \, N N5 i$ @; g: V课时245股票预测案例09:57
6 g+ m& e% c& O$ t0 Z$ k课时246使用tsfresh库进行分类任务12:04& t# W- n3 t5 t& e# Y3 E2 b
课时247维基百科词条EDA14:307 W9 \- U9 I" X% _% P& c# R* z' U9 n
( J ~4 v) w7 U章节32:机器学习项目实战-贷款申请最大化利润
5 v& P S$ F$ o$ @% B' ^9 J课时248本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
+ L# n; z W2 y' g课时249数据清洗过滤无用特征12:08
5 { H9 H! _/ Q! ^( K6 C课时250数据预处理10:12) E: V/ ^3 U/ a( y
课时251获得最大利润的条件与做法13:26
! b' K. r, C6 h, a课时252预测结果并解决样本不均衡问题12:473 N& f# w) m, O- v" ~
8 k$ U. g* K6 @
章节33:机器学习项目实战-用户流失预警
1 C1 y; Y7 B! a4 S& [5 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)
+ |* k- B0 T5 ?1 S课时254数据背景介绍06:35- X1 y. T4 I1 s1 k: b9 l
课时255数据预处理10:05 x9 m6 `3 q' d
课时256尝试多种分类器效果08:32& ^$ y" ]$ X$ k: Z4 }+ o
课时257结果衡量指标的意义19:50; Z* m4 J4 h ?* G5 o
课时258应用阈值得出结果06:26
% }- ?* |& m! H
. T) v9 P. @7 [) p+ x章节34:探索性数据分析-足球赛事数据集
* ]3 {" I6 H" N: Y课时259本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
" E; P' \; z) {, c9 E' X课时260内容简介02:13* g* A9 L/ {9 S" f% n
课时261数据背景介绍10:30
- p: ~: `0 f7 _( ?课时262数据读取与预处理13:096 O7 a7 v) t/ E4 d0 m8 V
课时263数据切分模块14:42% J$ v( \9 r+ M( h. O
课时264缺失值可视化分析13:27
2 [, x2 Y/ M' O课时265特征可视化展示12:239 `. b& _" ]; T K7 F. U( |
课时266多特征之间关系分析11:217 L! i1 t7 A5 ?5 S& X3 | y, w
课时267报表可视化分析10:38* [+ s3 H4 u0 h9 F9 H$ {
课时268红牌和肤色的关系17:16
" @; y% c3 {8 Q2 y# z& Y* _/ V/ W! j& K6 s
章节35:探索性数据分析-农粮组织数据集+ z% r* ]* J: j4 |
课时269数据背景简介11:05
4 n I4 }7 b6 V- F课时270数据切片分析17:265 c' G2 M6 I; t9 l: S: u
课时271单变量分析15:21# o# i; E" a" K5 }, q P
课时272峰度与偏度11:37, m0 R7 t. P; H4 U
课时273数据对数变换09:43
: h, Z+ N6 `4 d5 x+ i课时274数据分析维度06:55
# t9 z% Y$ T/ B: ?1 l% ]3 C+ O课时275变量关系可视化展示12:22
" f+ a2 O9 q' Z! _# k* p! I, C" U9 N( h9 ^/ d
章节36:机器学习项目实战-HTTP日志聚类分析
. |$ a# a8 A# J) c$ E( C* i, ^6 e课时276建立特征工程17:250 n* F# f3 z1 O; N; n( H
课时277特征数据预处理10:34
; P& g4 K) W* j$ i$ \7 @ @课时278应用聚类算法得出异常IP点17:59
1 i: a5 a) [4 F1 |& ]$ m+ ]* y% B |' `1 r: ]% |- |/ O/ X" h4 \
〖下载地址〗: d: [/ E; O% T
( ]/ M7 O: s- V! ], H y6 N: }5 s
6 D" D# x, r$ V! u
|
|
[复制链接]
