0 [7 O8 b6 D- w' g' s0 `
& c8 g# i% n; O1 z〖课程介绍〗
5 j7 v' @7 q( c. @6 M适用人群:1 B9 C& U$ v( U$ [. _$ X, L) `
数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。
' h6 e: v$ A N9 F9 A3 a. k) _/ v) v: M8 [; y$ k1 Z7 [" a/ z1 z- J' x
课程概述：
! @- g9 r \3 ~6 q9 i# @, {$ r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。) G I; O; y& Q3 I% K
5 ~ @. W+ T* @9 V% j' ^' b
课程特色：
( ^. C1 v2 p4 Q1.通俗易懂，快速入门5 ~* q) q F# l& Q4 L/ t+ `
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。
" \* }, J/ e: _8 G2. Python主导，实用高效
1 c1 t+ n. t6 Z3 W* R" 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。! W# f" M1 f- d) i3 y
3.案例为师，实战护航# s+ I1 F' ?( i$ M/ F8 ? Y
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。
# u! y9 g$ W$ i0 [( ?* \4. 持续更新，一劳永逸
" T# V; _. b+ b) Y! ]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。& k# l9 J3 j, [1 d' \# R& s
T9 |8 O$ f( Y) n% a〖课程目录〗5 O+ |1 U! g9 g
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% L' w9 a( w5 Y4 a& b
课时2AI时代首选Python09:20
, D7 u2 x4 k% |: ~8 [课时3Python我该怎么学04:21
. K& o( O: P2 ?% o) y/ c2 Q. ?课时4人工智能的核心-机器学习10:35, Q8 \2 u% P$ z: b
课时5机器学习怎么学？08:374 S% ^, [/ Q/ J3 b* X, H
课时6算法推导与案例08:19
' l- B0 ?9 v6 m' j. P/ _: ]0 d. m9 }
章节2 ython科学计算库-Numpy（课程代码在目录）' [% _8 S' ]/ I
课时7课程环境配置05:382 A8 \5 L% S5 `/ r( W4 M! c
课时8Numpy工具包概述09:59: J" C6 E" F( J2 l/ r
课时9数组结构08:356 {5 p6 k2 ?) z: y9 J5 a% L9 s
课时10属性与赋值操作10:30
, A+ M& x: q& l- A& `课时11数据索引方法11:00
3 N" V3 o, t2 m. m/ T" K课时12数值计算方法08:15* ?$ \+ G' f5 V5 y. L) F
课时13排序操作04:514 D7 _0 j* h! Y& v* X( \4 v' w
课时14数组形状06:36& K# n7 C5 }8 V% i6 W
课时15数组生成常用函数08:25
! q* k) y& V% N$ N$ d' x% j) P课时16随机模块05:33
9 f; E; g( Q+ y3 H课时17读写模块05:565 F) y+ V; k; G6 E/ @) U8 v- f b
课时18本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)4 @1 A6 t" h# |( F
" |/ L& o! A1 V! E! t章节3:python数据分析处理库-Pandas! }3 I0 c4 @8 d
课时19Pandas工具包使用简介08:32
1 A7 E0 Q# X4 Q6 y% A: o7 T4 O7 K课时20数据信息读取与展示12:05. u x. F h& M$ G
课时21索引方法04:348 _+ k% `4 n! T5 a7 y
课时22groupby函数使用方法05:22
! O b( _! s: R- Q5 }课时23数值运算11:15# _% k" _0 ~6 j* w
课时24merge合并操作07:142 q6 R( w- g( Z
课时25pivot数据透视表10:02) C$ T' V) {" J) q; N# c
课时26时间操作10:18' _) P3 _ H/ g& Y# o% x
课时27apply自定义函数08:58
- n3 Z" A) ?7 B ^. _! c7 x, g& ?' k课时28常用操作06:43
4 @' M' a2 a6 [$ `* z5 q课时29字符串操作07:32
& o! C/ \7 \6 V课时30本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)/ H: y! B$ j# Q( `
0 e* s' a( c! [# H1 _% e6 x6 j8 w7 m! b8 `2 a章节4ython数据可视化库-Matplotlib0 u: A5 v( G4 G* p& Q* r
课时31Matplotlib概述11:44
+ P2 k; m o5 I课时32子图与标注21:16) G l0 P4 k7 [ n- p0 v
课时33风格设置04:50 G) O, } V2 d3 _! c
课时34条形图14:48# L: m, K. j1 @
课时35条形图细节15:14# }- i' X* `* L. \6 L
课时36条形图外观15:40
/ V" N4 }' Y6 G- t课时37盒图绘制09:099 p/ m+ X2 `$ _" U# P
课时38盒图细节14:41
7 Y, N) u7 {" @7 g课时39绘图细节设置13:48
& n, L; U6 w z# D9 p% Q课时40绘图细节设置212:360 R4 x1 y8 k+ R# N$ S
课时41直方图与散点图18:05
7 f1 W$ z( P" g$ E课时423D图绘制20:05
9 S6 U+ @/ G7 \2 P2 Z5 e课时43pie图15:00
2 ?" N% L- g+ v* ~4 W4 |$ d- s7 F课时44子图布局14:39
) Q- I- m, A2 \1 u# r, E8 Z" i课时45结合pandas与sklearn14:037 e5 O! F4 R4 l7 L2 X4 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)0 k7 h! A/ j2 k
/ O4 `7 r+ ~' |* Z
章节5ython可视化库Seaborn9 m; c4 q% z2 N1 G
课时47Seaborn简介02:44
# E a4 ]2 U) m3 I) O3 m课时48整体布局风格设置07:47& c4 G, j$ Y3 W) U0 K
课时49风格细节设置06:49
! ^' i7 b8 ~5 e1 v9 P+ ~8 P! w, Z5 b课时50调色板10:390 _5 q% i4 V+ f+ i% m
课时51调色板颜色设置08:17
+ {1 M7 a, a1 u; I课时52单变量分析绘图09:37& j5 F7 l: X/ `1 X: K5 A" x
课时53回归分析绘图08:53; Z: D' w0 ~3 u, g
课时54多变量分析绘图10:36
! J3 S2 p* S, X) q3 j! |3 T课时55分类属性绘图09:40. f8 J* y U% w' C0 ~
课时56Facetgrid使用方法08:495 C6 c0 v* V- |+ x% {& B
课时57Facetgrid绘制多变量08:29- y5 m% c$ }" y* |
课时58本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)& \: D- Y2 o$ _- e" s
课时59热度图绘制14:19
8 W1 R) X7 z, [ Z5 [# s: p+ ^ ?8 Y; m7 `- X% ~& z" v
章节6:K近邻算法实战
0 {' @. o9 v1 x7 {$ k3 p6 Y课时60K近邻算法概述15:47! P2 z# Y# F4 D6 w! u( ?4 Q# A
课时61模型的评估10:39
F) q7 w! b& f8 ]& U P9 `课时62数据预处理11:25/ H- J" Y3 w; }
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 a/ H' B1 ~* P( \
课时64sklearn库与功能14:423 t" q5 m" V, b! J# W6 K$ M
课时65多变量KNN模型16:376 N% T5 Y! ^" m6 m/ h: `# ]
. Y* o0 z4 S: ]章节7:线性回归算法原理推导
5 ^4 N+ B$ x/ J( w4 n7 ~课时66回归问题概述07:11: r" y2 v% Z" a
课时67误差项定义09:41& q6 H$ I0 b3 g* o9 ^% k- _9 a' B
课时68独立同分布的意义07:32
# V8 R9 A/ |! Y( @9 [课时69似然函数的作用10:50
+ m* S M7 q) i" m课时70参数求解11:112 y6 G4 P) R2 H0 h$ e' K3 {0 x
课时71所有算法PPT汇总下载7 ~7 g: L, [* I+ s
5 E/ y% Q' V+ g* d- X9 a! l. Z: S章节8:梯度下降策略
) E* n; F, R" Y" S& c课时72梯度下降通俗解释08:34
8 Y! e4 `$ q& `课时73参数更新方法08:17
; ^- p8 @: ?( {# ?2 s% a课时74优化参数设置08:51/ `9 T- t) `2 |7 B" \: f7 w
, s5 ?) F( j; E' h+ C! x# c5 U
章节9:逻辑回归算法! D! m- [) ~$ d3 m' p9 N$ Q
课时75逻辑回归算法原理08:23
; }" C& v& Z3 E+ h* d' X" V课时76化简与求解09:09' O: { R" w( Z( {% ~" D
# ?+ m [# y' P8 f: ?
章节10:案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略
& E" G) V% N. G# t课时77本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)2 ^: n% p# x/ t) `, T
课时78Python实现逻辑回归任务概述07:34 k3 s( j! Z% i$ D! U
课时79完成梯度下降模块12:516 X# ^) T# [# x
课时80停止策略与梯度下降案例10:55
" a2 d& Z2 ] D4 i3 H课时81实验对比效果10:25
! z9 E* v4 H, S* b+ ^! a; c! E1 i
# t% X ?! l# n- ~5 x. _% J章节11:项目实战-交易数据异常检测
. e+ F, P, f3 s5 o2 g) X1 a/ I课时82任务目标解读08:09% c7 N& N. x$ y2 X, N. w
课时83项目挑战与解决方案制定12:360 Y/ G) Q' d) x! {3 `& F
课时84数据标准化处理11:20
% C' r2 z+ @0 f7 |# Q0 D7 X) l课时85下采样数据集制作06:08
3 d7 t0 \( J7 E" y% L课时86交叉验证07:16
; ?- n% p/ S$ B* } B% z课时87数据集切分06:000 f9 Q4 E3 M$ t7 p
课时88模型评估方法与召回率10:30
$ i; p: S; @. T' j. G! d课时89正则化惩罚项11:48
4 s) d% h! {6 s课时90训练逻辑回归模型11:20
* B5 d! _ C. i+ ?. l0 \4 m, q课时91混淆矩阵评估分析10:22* Y2 t3 N- P/ G
课时92测试集遇到的问题05:20
3 ^# Z% S& c# c课时93阈值对结果的影响10:34& u. j$ ]- ^" h3 e) i( w
课时94SMOTE样本生成策略07:38* Z1 \5 W. ~0 n/ m# j: D- x/ A
课时95过采样效果与项目总结08:00- a4 W( @3 I9 M0 ]# R3 P
课时96本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)2 _# K8 ]' X3 t" g8 ?* d! p" f4 s
H* s: w) G2 R* Y3 M8 D章节12:决策树算法, Y2 E# n3 x0 S Z" |0 q
课时97决策树算法概述08:290 j% W( t1 y0 ]" ~# a
课时98熵的作用06:39& L/ c3 p5 g; w8 a
课时99信息增益原理08:41, t! b5 i0 G" ]% d6 ?
课时100决策树构造实例07:40
8 V5 {' d! w) k课时101信息增益率与gini系数06:07* T8 a3 W/ @- X+ r/ ]) |
课时102预剪枝方法08:029 H6 F: R" {: F" r" M; S0 T3 y
课时103后剪枝方法06:545 I- n7 S k$ Y- D0 T& h
课时104回归问题解决05:545 G% w2 M' R# ? _
0 l. o* q. z& T6 f, ^章节13:案例实战：使用sklearn构造决策树模型
- A, p* D( L# D( _4 g课时105本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料); \! @8 k: f- u9 a; w
课时106决策树复习08:55+ D& {! ^) T, k% Y2 I) _
课时107决策树涉及参数11:09) E: x5 l! [+ _: b
课时108树可视化与sklearn库简介18:14# D9 O5 S( D+ S" r
课时109sklearn参数选择11:46. @/ i G! p0 H9 h6 P4 H/ W1 N
! I$ j$ ~ o: _% f8 E) A章节14:集成算法与随机森林
A6 ]$ ?4 C: ?课时110集成算法-随机森林12:03
" H) z' O4 ^$ m' ?+ n. k/ i6 X' ]课时111特征重要性衡量13:514 J, s3 R; u8 m) B- y- v. o# s4 J( L
课时112提升模型11:15
/ [# P; v4 @+ @9 n# r; Q$ v* e; |3 o课时113堆叠模型07:09* |' y3 ]' R% s1 \7 ?- f
8 c9 X7 p8 k0 a4 ^9 r! I
章节15:案例实战：集成算法建模实战
1 @* V) ]) r1 S. j- |4 {+ E% G2 E课时114本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
/ Q2 M: u" Y% q3 M4 c课时115集成算法实例概述10:51% g5 E9 p, X! N# c) _
课时116ROC与AUC指标10:03: J$ J3 }. K" H* k/ T7 T
课时117基础模型09:32
! n" z- O; K. d% C' u% o8 q" e课时118集成实例18:53$ t* L2 C2 {: {) m/ A
课时119Stacking模型14:16( g# b( a$ G7 X) U1 t/ s/ {
课时120效果改进11:09" Y/ Y* h! N% w: L: r
3 P% n. L5 w) ^& C4 z) e5 J
章节16:基于随机森林的气温预测
8 s, U3 u/ y8 z! w% s5 D课时121基于随机森林的气温预测任务概述09:05* r4 m" W" N, T& |8 W
课时122基本随机森林模型建立09:09
+ y% w- t v( }4 k+ U+ }课时123可视化展示与特征重要性12:58
c6 V5 y6 `' I3 c7 Q* E! L课时124加入新的数据与特征10:24
8 Q) g6 r L z3 |/ q课时125数据与特征对结果的影响08:240 W. F, a2 A q* Z/ K
课时126效率对比分析08:14
; V& [ i8 L s Y! k课时127网格与随机参数选择07:51
8 \$ h3 x D" I2 ]课时128随机参数选择方法实践09:463 `2 Z( Q0 | ?8 q- [: x
课时129调参优化细节10:12
- O" I$ |# L8 S6 V$ s课时130本章数据代码下载
- ?* d* C: ]9 a) N$ e: Q4 D5 z: Q% B; Q% o) C- z. w* M8 h% Z
章节17:贝叶斯算法 @, ~+ M: ~& F0 W4 J1 P3 M
课时131贝叶斯算法概述06:58
+ @; _0 N/ F% {1 s- r课时132贝叶斯推导实例07:38+ q; b9 F2 \2 c" a
课时133贝叶斯拼写纠错实例11:46
9 Y6 T' g' q' l: L课时134垃圾邮件过滤实例14:10) @/ V. B' h- i6 p8 }. n. V
课时135贝叶斯实现拼写检查器12:21/ \, u5 `/ \8 w v1 E' S* O
! g% S: \7 F7 b6 a& t' b
章节18ython文本数据分析：新闻分类任务6 ^5 }# q; a1 L. r
课时136本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)% A- b* j3 @. L E
课时137文本分析与关键词提取12:11
& P# n2 M$ b7 P9 V课时138相似度计算11:44
- p3 a% P6 |8 J4 k. y/ T5 u5 [" D$ B$ M课时139新闻数据与任务简介10:204 T8 Y; N3 X {6 V' b# A
课时140TF-IDF关键词提取13:28
V+ G0 _6 l: W5 \) U) n课时141LDA建模09:109 E' Z9 d( z# Y% ^) _# O/ p- W
课时142基于贝叶斯算法进行新闻分类14:532 @7 n |" @7 s: C
* ^) S$ s1 P, t* w. X! n- l6 c
章节19:支持向量机0 C3 a6 z2 N1 W1 h/ R, E0 _
课时143支持向量机算法要解决的问06:00: {: w2 v }8 X
课时144距离的定义07:05 O' p* @, S% }# u7 @. i. v
课时145要优化的目标07:54
4 K' S& |7 X: f" w7 g5 C# y5 A课时146目标函数10:120 d% }4 T- ~- n$ h
课时147拉格朗日乘子法08:57
! i: ?$ |0 f% ^; B, [课时148SVM求解10:143 l% g, R; p; ~& M) P0 X
课时149支持向量的作用07:530 U7 q* w! I8 `, i, _( S9 A* q x
课时150软间隔问题06:00+ V+ J4 ]( l+ F- z1 ]: b ?
课时151核函数问题11:56; r- Y K5 T: ?) A
% E! L+ S6 ^# {* F; Y3 L& f8 |
章节20:案例：SVM调参实例
7 b$ f& }2 H4 J9 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)
5 z+ L4 P' Q8 `. @0 l% T课时153支持向量机所能带来的效果08:55
8 q* p6 E+ g- C7 k5 ~课时154决策边界可视化展示09:52 Q3 n! g* \( M$ }5 U1 @* M$ {
课时155软间隔的作用10:31
' e G( k% ?4 \; X2 @课时156非线性SVM06:52
! V& i6 R7 D/ O5 E! Y课时157核函数的作用与效果16:15
7 x% d l3 d8 U
3 u9 e& d% Q: A. F# R' U1 ?章节21:聚类算法-Kmeans* Y, N2 X; ?: N: P+ `' d
课时158KMEANS算法概述11:341 R) a2 `3 @5 S
课时159KMEANS工作流程09:42) G! h/ _7 p: i2 F6 w& l& l
课时160KMEANS迭代可视化展示08:20
% C/ w7 j( C4 ]( b" J课时161使用Kmeans进行图像压缩07:587 d/ {( M6 u1 c- t2 J! o7 I t2 S) h
+ ~3 W3 G9 p- u' s章节22:聚类算法-DBSCAN
V; n z& l* h. Z3 w8 `课时162DBSCAN聚类算法11:04
2 B& W8 R/ M$ X% @$ ^/ P' Q7 }9 u& R课时163DBSCAN工作流程15:03# d0 M! x/ M4 E( k1 }5 C( [6 m
课时164DBSCAN可视化展示08:52
- c9 |" e0 ?0 i" |& A
$ A/ a v1 o. i+ c, g章节23:案例实战：聚类实践分析2 A; c; b2 o( I. Z" A: t
课时165本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料) t, Z% z9 G9 z Z( l
课时166Kmenas算法常用操作09:21
3 S' b; k1 h& f# m ^! B# }课时167聚类结果展示04:45, m; k- h: K$ J. ^
课时168建模流程解读10:45
" }- ]( v9 N( z7 B课时169不稳定结果04:14
3 i; y# n% R) A; `课时170评估指标-Inertia07:24, d' \, _0 h, n: z: v' [! U. J! w6 a2 @
课时171如何找到合适的K值06:55
) m+ Z' D. A! i+ P4 u9 F课时172轮廓系数的作用09:15
9 m5 q' Q/ S" `; E( l# \; D课时173Kmenas算法存在的问题07:19
& ?; }9 z1 D% T课时174应用实例-图像分割13:45
% ~ F' V& h: V课时175半监督学习12:23" ?, s* ~6 e' t
课时176DBSCAN算法08:10) F6 {0 u5 Q' ^" M4 `# A
' G W8 R" Q- }* @: t3 y章节24:降维算法-PCA主成分分析
9 b2 ?1 L, n" e# i课时177PCA降维概述08:390 }9 H. `( h* ?. }( r3 W7 N
课时178PCA要优化的目标12:226 j" n3 ?, U9 X* U+ B' O
课时179PCA求解10:18
( y2 p) U2 g% c" `: ` y课时180PCA实例08:34
U5 A" R9 [/ H1 h2 q- q# h( Z8 R
" {$ Q* P7 `! D( S章节25:神经网络* |( d# m) _$ @2 j7 l
课时181初识神经网络11:28
( x+ B9 t/ J& a, ~/ A/ j0 r课时182计算机视觉所面临的挑战09:404 a* y4 Z7 r) Q$ w( Q
课时183K近邻尝试图像分类10:01 Q: H9 v. ` p& A: |
课时184超参数的作用10:31 N- S5 @4 p# p3 \# x0 S8 N( c
课时185线性分类原理09:35
( Y- T0 o* p4 x# u6 L0 a4 P课时186神经网络-损失函数09:18
0 y* Z* ?! \2 G课时187神经网络-正则化惩罚项07:19
- k, h& ]2 E6 m; @* V+ p& e/ Q课时188神经网络-softmax分类器13:39
( B6 L3 t0 l5 s8 g7 s3 A课时189神经网络-最优化形象解读06:47
! M- E* |0 M) Q2 Y# {+ d课时190神经网络-梯度下降细节问题11:49
3 p( T4 H: O" ^课时191神经网络-反向传播15:17
|3 x- u! x& |9 E5 q课时192神经网络架构10:11, `7 p" Y a4 h# {/ f4 Q
课时193神经网络实例演示10:39
( a( P0 D2 c, p3 j1 t/ ]. T0 f课时194神经网络过拟合解决方案15:549 j) a2 Z1 o. z3 m4 c
课时195感受神经网络的强大11:30
; {- J- D1 g' |' J
- i- U0 A1 r! K7 j章节26:Xgboost集成算法6 n" _" r% `! o Q9 K" t
课时196集成算法思想05:35
2 j2 ^( n( i3 `. W" \' s课时197xgboost基本原理11:07
# O7 j4 s) b3 |! R; N& S4 `课时198xgboost目标函数推导12:18
" `' O) _1 O8 k6 |+ r3 W. K8 o3 s: P8 j. y课时199Xgboost安装06:26% G; ]' H* x; b2 }. u
课时200保险赔偿任务概述13:06
: M2 G2 n6 x4 f; |! T课时201Xgboost参数定义09:54
/ ]& t- y3 d: M# X" p( }课时202基础模型定义08:166 l$ }8 _$ L7 p0 C" H- q% P8 Y; G
课时203树结构对结果的影响12:37
" M+ M7 h* Z& U/ i8 i( W课时204学习率与采样对结果的影响13:01
! {; T1 g8 |4 v5 E4 k4 N G* A课时205本章数据代码下载
) l5 D0 D1 y0 L+ H4 [" Z' d% F7 {5 g3 [4 a! r9 M0 f: u: z
章节27:自然语言处理词向量模型-Word2Vec0 I1 S$ P+ W" c, X) P4 `
课时206自然语言处理与深度学习11:58: {1 u/ p. `! l2 ~9 L' q2 R
课时207语言模型06:16
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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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课时229本章数据代码下载- ?) j4 z$ k1 i; U; F
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