9 O$ M; O8 ?! w2 a) I% }, E
0 r- Q E: b- n1 I8 S, f〖课程介绍〗2 m$ B" u1 ^! b! r
适用人群:
! U0 ^' {' d# v6 G% I5 F数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。
3 |6 A' l0 ` D0 k
! l( T# \: `# f% ~% U+ \课程概述：# w& k$ K+ i3 ^, R9 A' z1 ~* M. ]
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。, k ^1 n% x6 D! f7 T5 ]/ `
+ |4 W1 `* F$ |. V4 a4 V 课程特色：
/ E! @" }$ i- k4 t$ c; a1.通俗易懂，快速入门
! `, E( Z$ M1 B8 F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。
( C: h X/ W% o4 {. J z/ o2 Q2. Python主导，实用高效
6 G1 t$ a! L; m; A& V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。" k) D' T+ L' e4 P X. W* \
3.案例为师，实战护航1 H: Y/ G6 A: q" |4 j1 ]) C
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。
# b' A$ L- |( G9 r* n. M& Q7 `4. 持续更新，一劳永逸
; p! M! y# M& ^ u$ i7 EPython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。. G0 W' u6 E5 W/ L! L9 ^. H+ _3 I
2 d7 B; M. }8 s, ~# X〖课程目录〗( i& T) d( b* a6 J9 i: Z. L
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
# Z! V" T- ^) F/ s$ \- y; J课时2AI时代首选Python09:203 C G% {$ M ~! ~ L- O0 g
课时3Python我该怎么学04:215 H5 ?; D0 \5 Z4 p: O
课时4人工智能的核心-机器学习10:350 p4 D* ^. g9 k4 J* ?
课时5机器学习怎么学？08:37
6 s5 _7 H8 ^' m9 |) C课时6算法推导与案例08:19) E. _7 K m; T# K
& H' |' O; j& W; _4 ~章节2 ython科学计算库-Numpy（课程代码在目录）
; |' W2 _% D* y课时7课程环境配置05:38
4 v/ C5 K1 t2 z课时8Numpy工具包概述09:59
; N: u# _' A% C% z课时9数组结构08:35: M4 L, i K1 ?! b/ ^6 J: b
课时10属性与赋值操作10:30
, f8 U2 G1 `( c; P! [/ Q/ `% j课时11数据索引方法11:00/ m- n" S: j7 _- E% I
课时12数值计算方法08:15
9 @. ~0 k {6 M! E) @课时13排序操作04:51
- x; J) [! X# Q3 n9 T课时14数组形状06:36
1 W! H' c' E: c- \: K课时15数组生成常用函数08:25
2 g( c* Z1 S, f4 W; [课时16随机模块05:336 B; |; b% }' V0 m0 x3 K" r
课时17读写模块05:563 Q) E# m4 X' ^* A! o
课时18本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料), p0 |) q1 V/ T' S' D4 [
/ s( B) T" a1 i& G/ d# u
章节3:python数据分析处理库-Pandas
2 X- C9 i7 ~; a5 h a6 a3 l' w课时19Pandas工具包使用简介08:32
) e& J1 \( E3 g1 g, k' r( s7 ~, v1 G课时20数据信息读取与展示12:05! v9 c" [0 K/ v4 v; n, x9 ]$ h I
课时21索引方法04:343 f; ~& G2 A2 K- c: P0 w0 K
课时22groupby函数使用方法05:224 ~; t3 Y: I6 L3 J x8 s
课时23数值运算11:15& ^/ w8 Z8 M' H6 | |
课时24merge合并操作07:14
; u0 F4 | N5 K6 e+ K8 ?课时25pivot数据透视表10:02
) n- ~" N) f; E. G" s" k$ g课时26时间操作10:18
$ H: l3 n8 Y4 f, c; n7 {/ Y课时27apply自定义函数08:587 u. V& l3 b1 }' x1 |
课时28常用操作06:43
4 n- j( [( k% x+ ^8 k课时29字符串操作07:325 E! ~% H* I6 d8 ^5 t- g# s
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 c5 k; g( b, k, r% m9 n) h* {3 K: v9 I( L0 f* n4 |
章节4ython数据可视化库-Matplotlib
# ^5 F' Z9 M; p+ Z% l0 e课时31Matplotlib概述11:442 l8 F$ ^+ E5 Y) |/ x$ c- `
课时32子图与标注21:161 W' l( X% [, s: a! V9 @
课时33风格设置04:50
" `( D7 a' }+ M/ X课时34条形图14:48- e" x' O1 W I+ `/ T
课时35条形图细节15:14
3 ]0 l& U& G6 o课时36条形图外观15:40) k4 G' s. K' C7 M; g
课时37盒图绘制09:09
) ?( `% W& u" E课时38盒图细节14:41
4 g/ N$ y/ C5 v! G* |; }+ \课时39绘图细节设置13:48' d# p0 \2 |& R O
课时40绘图细节设置212:36
5 P) r& l- a/ k课时41直方图与散点图18:05. G7 I% N. V0 } q6 z/ R( I
课时423D图绘制20:05& F2 Z/ y: S4 g+ P. [8 k( t
课时43pie图15:00
- C* A; Q% s( w0 W; \9 b课时44子图布局14:39
7 ~" v, v% i( R0 F R+ ^% v2 m课时45结合pandas与sklearn14:031 g m( ]/ K& n: P
课时46本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)( g# t7 C4 G- f0 f! c* I
: c% O. a( k, V3 w
章节5ython可视化库Seaborn5 g6 S8 {4 v# u
课时47Seaborn简介02:44
2 w1 x9 H5 M2 j4 R课时48整体布局风格设置07:47# l& m5 y- c% B/ ]3 s+ m
课时49风格细节设置06:49
* l: ~+ x0 W1 @+ C! T9 h2 v/ b) s课时50调色板10:39
9 n) o& `; n& h# g* m' B课时51调色板颜色设置08:17
9 c' d! T/ ]& X8 [3 S- p课时52单变量分析绘图09:372 r9 ?2 Q+ I- \3 T' j
课时53回归分析绘图08:53" q' d9 y+ h8 y
课时54多变量分析绘图10:368 M1 a4 o' x9 j. _
课时55分类属性绘图09:40
' e3 q: n& E, R& Y2 m课时56Facetgrid使用方法08:49% k. f- r5 O& u+ F# e1 A( e# \
课时57Facetgrid绘制多变量08:29( E, O4 ~. J: ^! U. 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)) A! Q" M3 F; P1 `& G
课时59热度图绘制14:193 d1 a& J: B/ X$ i/ n. N) B
1 d6 e* U2 l# C: t& n. N4 H# c! ^
章节6:K近邻算法实战, N2 X. S% q5 h4 a
课时60K近邻算法概述15:47
3 a2 x/ a6 F" s; i课时61模型的评估10:39
8 N% z( `7 ?. i1 Q" ]* p+ {: C课时62数据预处理11:25
q8 q/ b$ L3 V* M/ f) u课时63本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)2 g# |4 C$ o/ e( T; b& ?. r
课时64sklearn库与功能14:42. ?$ ^ `5 Y; `. o- f. { f& c1 a1 }
课时65多变量KNN模型16:37* }- s8 ]* g2 y% l E
; G* l# s4 u7 @$ g4 b
章节7:线性回归算法原理推导
: s' ?0 C; v" N' f* h) {课时66回归问题概述07:114 l4 {6 V# Y% F
课时67误差项定义09:415 f5 a0 ?6 h! a$ a
课时68独立同分布的意义07:32; K" y k9 a0 D5 l, [1 A! C9 c- S
课时69似然函数的作用10:50
, o: e7 [* L }2 g4 G: I课时70参数求解11:11
, R' j2 B$ M9 @9 o# m1 K; j/ a课时71所有算法PPT汇总下载
5 b6 M+ ?1 I! m. z
& Y' m v0 i6 d! H: \7 u章节8:梯度下降策略
9 g0 t% q3 {2 _* p0 O课时72梯度下降通俗解释08:347 a, F; Z0 a1 m% Y
课时73参数更新方法08:17: O7 c9 V5 ~6 j" t& t3 ~
课时74优化参数设置08:51: e0 _0 L' W g. d% g( t
0 w* q! S2 v- F$ ]章节9:逻辑回归算法
! e& c" t8 \5 ?& l$ c课时75逻辑回归算法原理08:23! M, o+ U/ A$ N1 a8 l8 d( ?: i
课时76化简与求解09:09) T6 c9 Y( f( r8 B. g
) f/ J6 D3 d' Q" j" c9 o- x E章节10:案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略) T4 o" V) x6 b
课时77本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)) W. f5 I7 {& M0 `' J0 l4 O
课时78Python实现逻辑回归任务概述07:343 I- C& z- h; T" s1 V
课时79完成梯度下降模块12:51& y- p& [5 |& k# h
课时80停止策略与梯度下降案例10:55
: V. ?% | f' U4 Q! |; [& b$ J课时81实验对比效果10:25; y& r3 G8 v5 {) z
9 @# B D/ c8 R4 Z# p' N! O0 O章节11:项目实战-交易数据异常检测
7 u+ P3 m5 s: a. i1 v& ~$ J1 {/ T" x课时82任务目标解读08:091 R$ ~* ?9 r7 i( k
课时83项目挑战与解决方案制定12:360 j: y1 t q+ c' P w8 Y6 l
课时84数据标准化处理11:20* ]* U* i/ Y$ X: ]! K
课时85下采样数据集制作06:08
b! _. m% \, }8 Y$ |课时86交叉验证07:16" X6 [: `7 j2 z, m) }' J
课时87数据集切分06:00
2 s( B- k b, [* j% c( p0 A课时88模型评估方法与召回率10:30 ~ u8 P( A: a, |) H6 U
课时89正则化惩罚项11:48
: t F" W$ B* ~! o% g0 L课时90训练逻辑回归模型11:20' J0 T5 _7 H$ j$ p$ f" f
课时91混淆矩阵评估分析10:22
3 Q% Y( h- k+ b4 B# _9 H8 ?课时92测试集遇到的问题05:20
6 }8 \! {3 M1 l! h课时93阈值对结果的影响10:340 W) {; G! C1 T4 F, b
课时94SMOTE样本生成策略07:38
, {! h* M& R7 K- ^课时95过采样效果与项目总结08:005 |+ t9 M# T. P; a/ \ h9 Z# F
课时96本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)( ?& I' x. u! T
2 X( d6 \1 q; b. @
章节12:决策树算法
) I0 G, l* I5 c* [课时97决策树算法概述08:29$ s: P( Q) J& l' e
课时98熵的作用06:39
, G, n' n; b+ }8 f课时99信息增益原理08:41, `0 Z5 \! O# V5 v$ N; y1 q) P
课时100决策树构造实例07:40- f6 J: N! ]" l/ e
课时101信息增益率与gini系数06:07
# `- N _ ? c" p课时102预剪枝方法08:02
/ X5 U4 Q: J( {9 Q% b/ f$ `& J课时103后剪枝方法06:54
) A" \0 o0 Y' _* ~" `( N& W9 R& ^课时104回归问题解决05:540 j1 M, a D8 ^+ R
* |" B9 z. o6 ]章节13:案例实战：使用sklearn构造决策树模型* b0 A* J. r1 K! D6 z
课时105本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
e( r8 W8 P- Z0 L课时106决策树复习08:55
: ], L- z" l: b, S% b课时107决策树涉及参数11:09& r, a& I) f: X* t- X# p
课时108树可视化与sklearn库简介18:14. ]: v4 K/ q. |! O2 E
课时109sklearn参数选择11:46! \0 w1 l7 ^0 ^5 n% v7 X) y3 m
+ a/ z# D) J& G% {- G0 {章节14:集成算法与随机森林
+ {( k) A9 L+ f- z8 K课时110集成算法-随机森林12:03) l6 G2 \* G' x+ r: O* M
课时111特征重要性衡量13:51
; p2 F3 H9 c7 B9 ?+ I课时112提升模型11:15
/ V- ]$ G* \( u. K" c课时113堆叠模型07:09
2 f. a( z# J; `6 {. V+ b r+ N8 f A7 x+ t+ \
章节15:案例实战：集成算法建模实战5 `! R( {3 m& m1 C# ]
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: M; |( q' G& x课时115集成算法实例概述10:51% X* C7 d; i3 s
课时116ROC与AUC指标10:03& D. j ]+ t$ { t
课时117基础模型09:32& ]+ f5 g$ f+ Y4 y1 z- O
课时118集成实例18:53
% j, m4 ~' B7 N/ y6 }" V课时119Stacking模型14:16
/ z7 { g& v( i, _0 q& Q# P课时120效果改进11:09 L, A, o3 X- h( m2 s* n, x
7 W: ?$ A! G) @0 t. {6 @" W9 L章节16:基于随机森林的气温预测
: ?8 ^$ r0 S% P, ]/ d; w课时121基于随机森林的气温预测任务概述09:057 p$ e+ H% m; H
课时122基本随机森林模型建立09:09
# I, U/ q2 a, w1 U课时123可视化展示与特征重要性12:58
# g0 ?# X' d- R) E" o0 @课时124加入新的数据与特征10:24, h: x5 M+ s ^- c
课时125数据与特征对结果的影响08:24
5 ]! }3 O, b g+ m& |课时126效率对比分析08:149 O9 x( I7 O. E6 V# t
课时127网格与随机参数选择07:517 u1 d* s% c' S: O. f6 f5 o8 s( b
课时128随机参数选择方法实践09:46, m; g! v1 O2 E
课时129调参优化细节10:127 d; D1 Q; n$ u/ Q
课时130本章数据代码下载7 H5 Y; D& [# o! c( R# `$ V
8 Q1 ], U; b( G' P1 j/ G+ y章节17:贝叶斯算法
1 K* Z8 k; n E# v/ k* R7 b& c课时131贝叶斯算法概述06:588 }" n P; F# ?. v# ]. [" D
课时132贝叶斯推导实例07:38# }) m" q; _1 Z6 F! n8 ~
课时133贝叶斯拼写纠错实例11:46
3 i# n! b7 U0 x5 o课时134垃圾邮件过滤实例14:10
% M* c7 C2 M. n! F% d课时135贝叶斯实现拼写检查器12:21
8 N2 O% } O4 ]& i% N- |
9 C! t! K. o# U2 l# Z- O章节18ython文本数据分析：新闻分类任务: Q' c2 _$ C1 b* T: `3 T$ [
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' P- H1 G$ L% B; x课时137文本分析与关键词提取12:11 H Z! G, J2 K8 }+ X
课时138相似度计算11:44/ X) {; j* h) M3 T( U
课时139新闻数据与任务简介10:20/ [' V& E s$ W' Z, Y% q" b. R& K9 D
课时140TF-IDF关键词提取13:28
5 N$ j/ p$ G; K8 o! o课时141LDA建模09:10
' w# m: G h ]1 `课时142基于贝叶斯算法进行新闻分类14:53
: ?" a- \- Z! N6 l3 M L! \& `( {- T- l0 T$ Q/ i9 }3 b: T: [- M7 ^
章节19:支持向量机1 B" R& r$ h+ \% c# l
课时143支持向量机算法要解决的问06:00+ D7 _& q7 C' P& M
课时144距离的定义07:05- L: q8 S* T; l* {! N4 e- u
课时145要优化的目标07:54 v0 S# M0 W1 e. R7 @/ D0 {+ Z* J
课时146目标函数10:12
8 q& {, ` f3 _* R课时147拉格朗日乘子法08:57' d* N) L* R$ E
课时148SVM求解10:142 ]- H' _- I9 N' F- B
课时149支持向量的作用07:53
" W* K# ]1 ]% `" E: t# p- S$ D! f! b课时150软间隔问题06:00
( u3 R5 j; C7 H6 J8 m课时151核函数问题11:56
4 t, z9 Z' E) |5 r) Y. L9 T" M
) `8 t* m- ^8 ?9 I, v3 J+ ?章节20:案例：SVM调参实例. V( P; ~/ q# P2 N. g% _) D3 p
课时152本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
. Y2 Q0 N: N( t8 O* I课时153支持向量机所能带来的效果08:55* a; t. `# c- P% T# a
课时154决策边界可视化展示09:525 }8 W) m/ _3 N# ^' m4 G n: M
课时155软间隔的作用10:310 ]+ G8 C- \: @) _* a9 ~
课时156非线性SVM06:52/ h, |6 j' s) ?2 z5 I: B e: C
课时157核函数的作用与效果16:15% v# g* P: ?7 k, P) [/ P' P
- d6 x, U$ ]- [# Y* E: D章节21:聚类算法-Kmeans
4 {) c4 L3 O/ _! h课时158KMEANS算法概述11:34
6 a* P( J* E8 D课时159KMEANS工作流程09:42
+ t8 z' X z# v' Y" e& x6 z课时160KMEANS迭代可视化展示08:20: q: M- o \+ M
课时161使用Kmeans进行图像压缩07:583 D/ X% C. P* S3 C6 U
* x5 C; n( i6 M$ v2 i+ H
章节22:聚类算法-DBSCAN, T/ D1 U" M1 _1 s6 q
课时162DBSCAN聚类算法11:04
5 Z+ D3 f" ]1 S: ^8 k" Q课时163DBSCAN工作流程15:03
1 b3 C5 Q! p4 G9 u* w! u) g课时164DBSCAN可视化展示08:52% L7 m4 t) [% @3 G! D1 _3 Z
# {( v' Z0 j0 ?. x% v0 Y. s6 v章节23:案例实战：聚类实践分析
9 D ~! u5 d7 p: |! W课时165本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)% \/ v! I1 K7 ?4 C( c8 D, \
课时166Kmenas算法常用操作09:21* d+ a9 N% W$ Q6 d
课时167聚类结果展示04:45 z6 x2 r5 H0 Y( ~3 G
课时168建模流程解读10:45
* p. t3 w, C1 Y课时169不稳定结果04:14/ @6 S. {5 _- b4 o, H: f
课时170评估指标-Inertia07:24
$ I# B% c ]4 T! S课时171如何找到合适的K值06:554 Y# k0 Q4 {! _" |& b6 f' g' M. Z
课时172轮廓系数的作用09:153 q6 j( u- x4 Z, s! F& Z$ v
课时173Kmenas算法存在的问题07:19" V; R4 @; i: R
课时174应用实例-图像分割13:45
5 w$ V- @, o5 [: t课时175半监督学习12:23
6 Q2 X0 v% @3 f* x课时176DBSCAN算法08:105 {- j. T6 A: |* l0 B
' E+ h9 o" v: y9 ~# ^' l1 E$ w章节24:降维算法-PCA主成分分析
4 |% ~/ q& u9 d' ?7 w课时177PCA降维概述08:39
8 m, v$ ?8 ]3 L- ?! K/ V课时178PCA要优化的目标12:22
1 o% H( `$ y: t( a0 x4 g" C课时179PCA求解10:18
3 W0 F. p0 T$ G, P课时180PCA实例08:34
) U. l9 v6 T" B0 I, B! j
3 M8 w" K! q8 u) T章节25:神经网络2 x6 ?- V( W, ]5 F E* u2 h1 x
课时181初识神经网络11:284 j9 R/ M4 ~8 J J
课时182计算机视觉所面临的挑战09:40; k3 ]/ F5 Q# E
课时183K近邻尝试图像分类10:01
6 d4 ]4 d! M% R" }$ F: Y课时184超参数的作用10:31
' |* R& ?7 ^" S课时185线性分类原理09:35
; d$ t, K" @, D课时186神经网络-损失函数09:184 L& M: _( y9 V
课时187神经网络-正则化惩罚项07:19 G- v" B) {4 `! t. V( ^
课时188神经网络-softmax分类器13:391 M1 D3 [2 z4 Q3 q2 m0 w2 G5 ]
课时189神经网络-最优化形象解读06:47
5 @! A5 v; X" g: C9 o' v/ J f! L4 ]: k课时190神经网络-梯度下降细节问题11:490 E) I) Q. j) K' X
课时191神经网络-反向传播15:17) V/ K X% w1 Z" i" t- K, n
课时192神经网络架构10:11
0 P. P: |4 f' ?+ X; \( Y& f课时193神经网络实例演示10:39
9 }. j/ C' E, r/ [& W$ q6 q+ P `课时194神经网络过拟合解决方案15:54& g) y! d( X1 Y! _0 M6 `
课时195感受神经网络的强大11:30# Z v- D$ u/ P, G. b, v
% G" c: t8 r$ g4 O- \! O章节26:Xgboost集成算法. ~4 {/ I' X' A# M8 G# u
课时196集成算法思想05:35
) J+ m8 |& ^1 a1 B2 ?8 O课时197xgboost基本原理11:07/ l6 h4 p2 l0 O, E- }: z7 ~
课时198xgboost目标函数推导12:181 i$ m( b, r# j. E, U
课时199Xgboost安装06:261 Y* v, m7 z n L/ [( N' y
课时200保险赔偿任务概述13:06
8 J: Q, @9 R3 ^课时201Xgboost参数定义09:54
8 Y) Y! s) A+ e! e. n课时202基础模型定义08:16* t2 e+ p$ C$ x7 f
课时203树结构对结果的影响12:37
2 a2 C( f# B4 u+ @# |课时204学习率与采样对结果的影响13:01
3 o" e- f# p# U$ i. t课时205本章数据代码下载
- Z4 p/ ~7 ^: y! k4 g
- R1 g& [! l6 ]章节27:自然语言处理词向量模型-Word2Vec
- R& o$ f8 M! [$ ^' Q课时206自然语言处理与深度学习11:58( S+ h/ {6 O$ k6 P# U& e6 u8 Z! c
课时207语言模型06:16
' J0 [& d1 K+ c3 O课时208-N-gram模型08:32# @7 T( p6 [' R7 t& L
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