, X. N; d) T5 q$ q2 C
4 k: k$ x+ R3 {! h9 u9 a' \
〖课程介绍〗
/ K- o' v n3 `9 A) ~适用人群:5 t3 \0 K" P: T
数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。
. [4 z* A# {3 a, @: u
( |5 |0 e- x4 i& \课程概述：
2 B9 q4 A. @2 a, Z$ @" |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。
- N0 x. k5 q2 z/ c
6 i5 A8 ?5 o }" A* F$ a 课程特色：' v; W0 y5 p% @ _5 v
1.通俗易懂，快速入门
1 i+ n$ K, R" O* [6 r" O0 i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。
) d! k) R+ \3 n: E5 O6 {9 V' K- H2. Python主导，实用高效
H$ V! O4 T8 X7 T4 }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。
2 g5 l+ n/ j% C5 y. i! M3 h( ?3.案例为师，实战护航
1 t9 H4 ^2 ?' 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。
/ A6 }% z8 y; K3 Q+ ]# c0 W3 r7 [4. 持续更新，一劳永逸
$ J, R/ c! I* a! l% T7 I5 P2 \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。. i& }% `- L9 o) k2 t
5 Z6 H# \1 [: t% W〖课程目录〗" G/ P$ O# ~) C. q" ^" M% l# Y; G7 Q( h
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' y4 Q2 {0 |; F9 D5 y& T
课时2AI时代首选Python09:206 f2 X$ I/ y) Z- w
课时3Python我该怎么学04:21
; |! @8 l; q$ ]) S- e课时4人工智能的核心-机器学习10:35
+ |) ]+ _" T( k0 M课时5机器学习怎么学？08:37
& U& I& i+ a9 H( G& V6 `课时6算法推导与案例08:19
9 g) y$ h9 |3 n
0 d0 G$ X- W" B! c: D3 j; V5 v! P章节2 ython科学计算库-Numpy（课程代码在目录）
/ G$ |' j) _; Y X课时7课程环境配置05:38
1 v. g/ l# Q+ P) L& ?( h( ]课时8Numpy工具包概述09:595 p6 ]2 O' R5 C( w: z2 H1 ?6 `
课时9数组结构08:35% B' E% L1 @* |6 V
课时10属性与赋值操作10:30$ n2 W% [. k( \- i
课时11数据索引方法11:00 n! o4 q/ d& y
课时12数值计算方法08:15& I# l4 M! I* J2 w
课时13排序操作04:51# c1 U" |! N l3 Y% @- w4 T/ v
课时14数组形状06:36& L8 ^+ `8 H' b& t& g" B
课时15数组生成常用函数08:25
9 f/ m& L" b! i+ C! U" d1 D7 @课时16随机模块05:33/ z* z R+ e8 q9 T* V' g$ {- H
课时17读写模块05:565 j9 Z) l- }( o; I' b" O6 |% z
课时18本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
* Y9 [! p8 T+ {6 {
- ~, i' C) s" u' K/ c章节3:python数据分析处理库-Pandas
6 A; Z h, \0 _9 I课时19Pandas工具包使用简介08:32
9 L! j0 z3 V8 o! @; O4 l) m! _课时20数据信息读取与展示12:05
! l5 K5 s& M7 P课时21索引方法04:34- I, {: P* l1 N
课时22groupby函数使用方法05:22
0 [6 \' |4 p! m5 [7 u" N1 g课时23数值运算11:15
* r* P4 ]4 M, {( H/ ~) n9 d课时24merge合并操作07:14- k& L0 I- _! S/ |% C2 U4 b1 t
课时25pivot数据透视表10:02
, V& o$ o( z1 G: K$ @课时26时间操作10:18
# k4 s; x% g: Q5 }* [& U9 Z, W课时27apply自定义函数08:58
0 z3 d2 @) }3 ]: Y5 x- @7 K9 g课时28常用操作06:43
: l7 V0 D" f7 U) B, d1 C1 k课时29字符串操作07:326 d' F" S8 X0 h0 b: r! C* B+ j1 ?" {
课时30本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
2 g- G* ?: e4 e* G' ]' b
& m c5 ?: i9 o5 L* g章节4ython数据可视化库-Matplotlib
. m* D# v& D% x5 t1 E* x( U课时31Matplotlib概述11:444 U4 Y1 L- ^! B% H$ ^6 n0 l
课时32子图与标注21:16$ x4 p* v8 u1 D) G* Q( b! ]1 G
课时33风格设置04:50" P- e- C% T2 ^" N, z8 z
课时34条形图14:48
) Q) D4 i$ v2 L课时35条形图细节15:14' ~) ]. N* w* Q @" m
课时36条形图外观15:404 S' o) |) r6 E$ y: W
课时37盒图绘制09:09" v- z2 [6 x; Z/ u0 t
课时38盒图细节14:41, e9 o0 Y8 G5 R( Z
课时39绘图细节设置13:483 N) W1 K6 K; U
课时40绘图细节设置212:36% f' u2 v/ ]( T i! _, N; S
课时41直方图与散点图18:05
; u3 w* b" y$ p课时423D图绘制20:05. H: f, E2 h+ W' t( Z& C
课时43pie图15:00# w/ Q( G5 |$ m1 g* W) A
课时44子图布局14:397 A1 M1 V- I% j, I9 ~ S
课时45结合pandas与sklearn14:03
6 ~& S; ^& d3 P! ?+ e% 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)4 }& V* l+ C1 b: u* C' ]1 \
1 @$ s, A. u, V# {" Q, w章节5ython可视化库Seaborn/ k" Z$ f7 p. j! O: w5 r3 ?4 K
课时47Seaborn简介02:44$ j; X ~$ o$ u3 \* x; }
课时48整体布局风格设置07:47
0 ]2 A, {- M, h N9 ~# S4 `$ k. @课时49风格细节设置06:496 E# Z+ Q# q) a, A, H
课时50调色板10:397 F% Y$ A6 o5 [. v+ O
课时51调色板颜色设置08:17
, m& F- M, p' o* s课时52单变量分析绘图09:37$ @7 o p" ~$ j6 W: @2 p
课时53回归分析绘图08:53
, o5 S% B. o9 X# z课时54多变量分析绘图10:36
: G0 y+ M! I7 r1 Y4 @0 P课时55分类属性绘图09:40
7 V2 R1 _) I2 ^, p% T课时56Facetgrid使用方法08:49
4 `) R* T! E( d6 D$ V课时57Facetgrid绘制多变量08:29
. _9 C- }; `7 X" G8 U/ w课时58本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)1 Q9 h( q! e' m
课时59热度图绘制14:19
2 g' {( p3 _) n# p3 n5 r# n% T/ y7 e9 {5 N
章节6:K近邻算法实战
4 x: y' y7 {) X2 g0 O& K/ \课时60K近邻算法概述15:470 m2 w" s! r* ^6 Y. a2 v
课时61模型的评估10:39+ ~5 F: U8 l1 c7 T$ L, r$ {
课时62数据预处理11:25
( f6 S# l1 I: I' @' A# s课时63本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
" b# C- ^. ]: b; ?课时64sklearn库与功能14:42& m+ K: @" e- H( o8 v9 \- `8 k$ a
课时65多变量KNN模型16:37 M I) k+ k" E# r& a0 R
y @ f# k, o. W% @6 `章节7:线性回归算法原理推导$ h; `) X* K: b1 P- v
课时66回归问题概述07:11
$ V( |6 ^, G; _课时67误差项定义09:41
7 w% i0 M9 u# |8 Y; C9 r P; m, @课时68独立同分布的意义07:32
. R+ z" S2 B g0 _- t4 `课时69似然函数的作用10:50
3 Y5 @' P+ X1 j7 a+ E/ s$ E! A6 I课时70参数求解11:11
. _3 `* J/ f9 Y课时71所有算法PPT汇总下载7 G0 N* u5 @, r. D
* r7 |: N4 U, S3 ~章节8:梯度下降策略5 T: j+ Z' \9 W
课时72梯度下降通俗解释08:34
% F) K; r$ n8 H( ]1 N课时73参数更新方法08:17
( X' F" w7 _" y8 o2 Q5 s+ g课时74优化参数设置08:519 L- Y) k/ W) x- i6 F E% l
' g) J3 \; t+ M9 w. r章节9:逻辑回归算法
- Z9 a' ?2 e; a7 Z& `/ K8 D课时75逻辑回归算法原理08:238 q$ [* T8 v5 s# k% c* B
课时76化简与求解09:09
! U% P" W' h* |$ T4 l" e8 ]9 k) ?0 l5 Q1 C0 j
章节10:案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略
0 g s- M9 P! H4 p- }$ R课时77本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
4 }- L9 f; r, ^. j" r# Z课时78Python实现逻辑回归任务概述07:34
- J1 ~9 I8 F/ `- Q5 T2 Z; B' R课时79完成梯度下降模块12:51; f9 x, F- f) q' G
课时80停止策略与梯度下降案例10:55
1 [, h- H m) j1 \$ j. t2 z v课时81实验对比效果10:25
3 z6 ?' J5 v/ E# h0 Q7 c5 j' O: o. X+ z
3 n7 n7 V1 I6 R/ n( [ {# n章节11:项目实战-交易数据异常检测# K( g" m$ M n
课时82任务目标解读08:09
8 Z$ y. X9 X; H1 }% t; Q课时83项目挑战与解决方案制定12:36
1 B* I* C h# q4 N+ `课时84数据标准化处理11:20
8 B& P! W% R% G% t! u课时85下采样数据集制作06:08
" j# k$ S" x! j6 D课时86交叉验证07:16
+ | A9 M+ `7 y- G* R课时87数据集切分06:000 q* c( G$ e n
课时88模型评估方法与召回率10:30
# A( r9 H m& e x6 K8 V课时89正则化惩罚项11:482 Y! c; a: r' L+ W: v8 J/ b
课时90训练逻辑回归模型11:20& G, Z; G' \3 \( {. I
课时91混淆矩阵评估分析10:22( u$ S7 p/ f+ `( ~! [; x3 U: x
课时92测试集遇到的问题05:20, j- }# ?' Q$ Q0 u1 ]+ Y" k
课时93阈值对结果的影响10:34' c: n* B% p5 T6 s# _; P
课时94SMOTE样本生成策略07:389 Z! i3 ^; p) Y2 n9 z U
课时95过采样效果与项目总结08:00
8 o8 f# x/ R+ p, |% [. N课时96本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)4 Y x1 _$ a, }1 D c d
+ e/ a+ `4 |! `4 I章节12:决策树算法
- h( V/ R4 N* b1 _课时97决策树算法概述08:29- L0 @0 N1 W( V. b% b+ J
课时98熵的作用06:39
9 h% B8 W+ \5 ~ V6 H% V课时99信息增益原理08:41
' Q3 L9 l2 T+ ^- a课时100决策树构造实例07:40
9 @1 R$ J9 w& m- t课时101信息增益率与gini系数06:07
8 Q2 K- c) w7 E y% T课时102预剪枝方法08:02
) K# v0 x3 H+ _* e; L4 b课时103后剪枝方法06:54
: c9 D- o! k3 e5 O- k3 e课时104回归问题解决05:542 c9 W9 O; @( }4 f4 r1 F" B
5 s4 I1 ~/ n! ^9 l* l' z
章节13:案例实战：使用sklearn构造决策树模型+ D& d+ b5 {4 N) j9 {8 g$ k# v
课时105本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
( y) U' O$ t$ Q! d课时106决策树复习08:55, W' e, t% Q+ ^( j
课时107决策树涉及参数11:09
" W! _* _/ L/ ~6 s# J4 X课时108树可视化与sklearn库简介18:14' V& x0 V1 o6 d* h2 z C2 Q
课时109sklearn参数选择11:46
Y# {2 q, U0 U8 Z* b2 \ R" K# q: M2 d& p+ X+ y
章节14:集成算法与随机森林
, q* l- C/ \5 T" p& l课时110集成算法-随机森林12:03
; G) ?# P1 }3 q& A! g1 B" m# I! @2 D9 s课时111特征重要性衡量13:51
2 l$ e3 J1 t& T+ w- X% ]课时112提升模型11:158 B" p/ Q. ` Y" j* a f" S
课时113堆叠模型07:09, `2 d6 j$ T( k! F% i
. B$ Q, F+ X6 r& o
章节15:案例实战：集成算法建模实战* q$ l8 F7 F7 O% ]2 j2 B) n4 } n
课时114本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
/ o" @0 r" k( a' E( q; l; ^" z课时115集成算法实例概述10:51
- O' q) C$ Q# E9 I% l$ {; d课时116ROC与AUC指标10:03
" F0 e6 @7 p& [4 c课时117基础模型09:320 K- `& \" M. g4 j5 p* x+ z
课时118集成实例18:53
* N' @8 _5 U! _8 @6 y T课时119Stacking模型14:16
, b7 e# D1 T9 Z课时120效果改进11:09
/ N& X1 K, F8 p* f* v- I8 L3 L: a; g k. I
章节16:基于随机森林的气温预测
. `9 ?7 v/ u* W课时121基于随机森林的气温预测任务概述09:057 N' X) |* @0 ^# d) M) n
课时122基本随机森林模型建立09:09: {* x. G. G& z6 ] D+ C
课时123可视化展示与特征重要性12:58
2 M6 E9 L {0 u+ F5 U4 t" H- z课时124加入新的数据与特征10:24! m8 F8 c; x+ m) j
课时125数据与特征对结果的影响08:24. E/ H% w: r, ~- M! p( E" [
课时126效率对比分析08:14
6 t' y/ n4 {' {3 ~4 a课时127网格与随机参数选择07:512 R+ e8 B4 I+ A6 J7 O
课时128随机参数选择方法实践09:46. h3 I- S) W5 N' P
课时129调参优化细节10:126 z l5 B7 P& j: m
课时130本章数据代码下载+ R3 [' v1 I/ E/ n* s9 x4 ~# M* R
5 N1 i6 I" O# C. Q, u, H
章节17:贝叶斯算法
$ G2 M& z: e. e课时131贝叶斯算法概述06:58+ ]& ]# L" g# `4 ~* D
课时132贝叶斯推导实例07:38
' y2 |+ v$ Q- Q课时133贝叶斯拼写纠错实例11:46
5 \4 p6 q& n3 L7 D$ n课时134垃圾邮件过滤实例14:10
, e, b0 T" D9 P$ l课时135贝叶斯实现拼写检查器12:21* P. k! Y% k, B+ @2 _: T* m A
2 L9 U1 u" r( | @& h0 H4 ]
章节18ython文本数据分析：新闻分类任务
2 m$ i% n+ N: l2 O( 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)9 C. w, ?! \2 y
课时137文本分析与关键词提取12:11
o) s/ y% g4 U: G; E( P. I+ Z课时138相似度计算11:44
" Q5 `/ j: E2 W% O$ [' e课时139新闻数据与任务简介10:20: O6 m' Q0 u- e% G- Q3 S
课时140TF-IDF关键词提取13:28
6 Q- ?- o% Q, H8 T; W! a课时141LDA建模09:10
' J8 \7 W* {% c+ N j课时142基于贝叶斯算法进行新闻分类14:53" `5 P& ~, q0 P2 J9 x! K
8 n, Z7 M9 u- M: D" f章节19:支持向量机
/ s% c6 O2 P. b6 ^' Y0 r课时143支持向量机算法要解决的问06:00; h; B! l/ }8 Z
课时144距离的定义07:057 g/ K A' D' J4 h; ]
课时145要优化的目标07:54
9 m" I9 W1 C% g+ H5 `课时146目标函数10:120 C! b0 ?7 }5 G
课时147拉格朗日乘子法08:57) j u7 m' l$ {
课时148SVM求解10:14) a, w( }1 M }
课时149支持向量的作用07:53( W$ b$ ]9 k& M U0 P4 s/ ?) f0 E
课时150软间隔问题06:00
3 N5 K {, X s$ d. H课时151核函数问题11:56
5 h4 t5 ~) ?; E- R) `) P! I% R2 V. l
章节20:案例：SVM调参实例4 }+ y. u# v, b7 T9 N+ Y6 _
课时152本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
\' z. \8 ~( C- y" I课时153支持向量机所能带来的效果08:553 z8 S9 A& O" { B
课时154决策边界可视化展示09:52
7 {9 i9 r& Q; V5 q课时155软间隔的作用10:31
2 y* W& K4 B s9 h! N0 i( Z课时156非线性SVM06:52
" c& b4 \$ x' Z8 n! v课时157核函数的作用与效果16:15
. E7 Z/ `! A* @# Q# B* Z2 v
2 W( T1 Q( s' o, r* A# @2 W' i章节21:聚类算法-Kmeans" | ]" f, p/ z+ s" Q5 N2 |
课时158KMEANS算法概述11:34* X; A- a' i' Q' V# |4 _
课时159KMEANS工作流程09:424 \" M- |1 s. q/ j9 _
课时160KMEANS迭代可视化展示08:203 U( B( N1 W: t5 W4 M
课时161使用Kmeans进行图像压缩07:58& Z: o- {+ ]9 W
. a1 Z7 o7 `' D1 [0 Z章节22:聚类算法-DBSCAN
2 u, ]: d6 Q6 Z5 D8 g课时162DBSCAN聚类算法11:04
# V8 ?/ ~! x% T! r课时163DBSCAN工作流程15:03
, v( k& P. [6 x- U3 a课时164DBSCAN可视化展示08:52' \) _6 |$ P* a( @* y1 Y
' F* ^5 h( O# C# x1 F4 e: j9 Q章节23:案例实战：聚类实践分析
/ u& h% z7 J& K# u% v- B( b课时165本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
9 ~$ W- V) ^9 _: `课时166Kmenas算法常用操作09:21
) }, k' {, ]2 e9 [( ^6 j课时167聚类结果展示04:45: q( D. \% F. ~1 J3 t" {8 G; n+ z/ S
课时168建模流程解读10:458 ~1 i8 J$ c n% U3 Q
课时169不稳定结果04:14
, e, }* L8 P) e) o3 }+ ^: G, I" O2 M! w课时170评估指标-Inertia07:24* [( k8 ]! _: U% Y0 I7 ?+ ~
课时171如何找到合适的K值06:55
$ w# i# F3 A8 b- L课时172轮廓系数的作用09:15* F4 f, f @0 m4 R
课时173Kmenas算法存在的问题07:19
5 u$ U. N9 k: d! i课时174应用实例-图像分割13:452 Z N$ t; i, h) Q s8 i1 Q; T& E
课时175半监督学习12:237 i3 C' \# p L+ T
课时176DBSCAN算法08:10& ~; X+ D9 o4 Q2 i* o# X& Q
( Z" w. b# R. g
章节24:降维算法-PCA主成分分析
* _; E; J" H; T( c' B2 D课时177PCA降维概述08:39, n3 F/ X( U: b8 i$ O+ Y
课时178PCA要优化的目标12:229 X3 J, D2 o3 K1 F9 ] h
课时179PCA求解10:18 u x" K6 V- v9 m7 \! \, t) e( \5 ~
课时180PCA实例08:34
; Z; U' e1 L* S) Y5 `3 N1 J3 w$ c+ x, C+ Y7 X
章节25:神经网络7 m0 E+ c% T$ Z P
课时181初识神经网络11:28
* P8 [. Y b. I) f/ B课时182计算机视觉所面临的挑战09:40. H+ X6 z. H9 k8 i
课时183K近邻尝试图像分类10:01" h0 ^. G6 d2 N/ L8 r
课时184超参数的作用10:31$ I& i0 B- Z4 Y& C! c+ f
课时185线性分类原理09:35
: W! ?1 }2 H, j1 Q课时186神经网络-损失函数09:18
/ M' c8 l7 U0 f: [课时187神经网络-正则化惩罚项07:196 F9 P; ?, l. g: o& N. Q
课时188神经网络-softmax分类器13:39 A3 H9 n4 a2 [, k
课时189神经网络-最优化形象解读06:47; ?8 n1 T7 A# e9 q( I- a8 i
课时190神经网络-梯度下降细节问题11:49" G) v/ h& B7 ?- i" m
课时191神经网络-反向传播15:17$ X6 i1 Y4 C: g. w$ \% x0 ?* e7 d
课时192神经网络架构10:11
/ L3 J3 j. ]9 Y7 y课时193神经网络实例演示10:39" D9 E: D# d: R! O4 E; z1 K; `- ]% n
课时194神经网络过拟合解决方案15:54; Y [. K" }2 \& ?4 `" x) L
课时195感受神经网络的强大11:30
/ J: v( H; O# v1 V" M9 d7 o
J4 h* \- ^: O/ h7 h& ~章节26:Xgboost集成算法
. C. `0 q$ k" q7 s" W% @: ^. q课时196集成算法思想05:35! a5 p- ]% X$ B6 k
课时197xgboost基本原理11:07. A/ D# Y1 [( R3 k. O
课时198xgboost目标函数推导12:18
. F0 U5 l3 l- H' N3 k( a( [! _课时199Xgboost安装06:264 X& |2 {+ Z3 k( n
课时200保险赔偿任务概述13:06
E0 l7 i( K4 ~; F3 H- ^. X# ~# D课时201Xgboost参数定义09:54
6 e8 i' O8 E1 u5 X/ @0 Z$ p课时202基础模型定义08:16
4 S, d9 v5 p; g' P课时203树结构对结果的影响12:37/ i% e2 b4 M: f X( `
课时204学习率与采样对结果的影响13:019 K9 p1 u) x0 \' A: p+ ~! M& I. a
课时205本章数据代码下载
) q) b( n3 l5 a) S! A$ l5 @' k# k/ K/ L. l0 P" C0 o9 D. m* U
章节27:自然语言处理词向量模型-Word2Vec2 Y) e7 F/ z3 p3 h
课时206自然语言处理与深度学习11:58* C" ~: E' I% I6 o5 y
课时207语言模型06:16' T7 k" R1 S# T* {8 W
课时208-N-gram模型08:32# Q) u% }# ~2 s& T( A0 {
课时209词向量09:28! T" [4 r% w' E: U9 G; U
课时210神经网络模型10:03
! T* {. M p4 {8 K9 W课时211Hierarchical Softmax10:01
3 S. j: }+ P" H$ f) N1 ]% G课时212CBOW模型实例11:21
' j) j* W- p4 _& c课时213CBOW求解目标05:391 ~3 c1 m1 [. i# ?- I# t
课时214梯度上升求解10:111 \6 l) V, f2 B8 M
课时215负采样模型07:15$ i2 u( G; Z- J$ z2 c* f4 l' F
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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, f5 q2 U, ?7 n6 T, l3 Z* z* @$ E8 C1 o& x
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9 Y# n. H( w2 s( c$ i! I课时217使用Gensim库构造词向量06:22
! K1 J) {. a5 H课时218维基百科中文数据处理10:27
* O) n4 N0 C6 [6 d课时219Gensim构造word2vec模型08:52
' d C7 g+ _5 W# c1 R6 @; m: N课时220测试模型相似度结果07:421 v0 U# k( E- h; {4 z% g* S- a0 W
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章节29:模型评估方法# x% }6 W! T. {9 ?" R% o( N! W
课时221Sklearn工具包简介04:56
. E2 W5 o" b# V8 L, n' G课时222数据集切分07:156 D9 d/ Q2 f8 V/ Z/ F- g0 w
课时223交叉验证的作用11:03$ g" I; k0 L5 [' M
课时224交叉验证实验分析14:51
& G C; A6 o1 @) D& ?课时225混淆矩阵07:52
% P; ^8 I5 c; w$ n- [" J6 Y" s, Y课时226评估指标对比分析12:13
0 G/ E# h1 X7 N% t6 M课时227阈值对结果的影响08:26
' [2 g' ]; b6 z) P课时228ROC曲线08:58: D6 u1 Z% I- v) }7 r
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+ Z2 n- a, ?6 a6 ?! x% C1 l+ o3 {' X9 V+ C. p; @
章节30ython库分析科比生涯数据
" x4 J/ m# W8 ?! y5 h1 E课时230本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)2 V' s$ v4 k" G. a
课时231Kobe Bryan生涯数据读取与简介07:45
1 Q q! |+ s- s课时232特征数据可视化展示11:41* H& y0 c( P2 o7 c) L) b/ P
课时233数据预处理12:32* P, `+ `. P! i" Z8 R5 o
课时234使用Scikit-learn建立模型10:120 k7 {7 b3 {4 j5 c
o# C$ D( k: m
章节31ython时间序列分析
7 s4 a6 J& H* {0 R" g- d! X3 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)
$ u- L3 a' C, O3 s m课时236章节简介01:03; j* F8 S X: D9 ]1 { I
课时237Pandas生成时间序列11:28
/ z `* a( p+ u7 a6 I3 N7 R课时238Pandas数据重采样09:22
( Q D7 P0 i, I6 q课时239Pandas滑动窗口07:47
1 {! K/ T( L4 M2 ?: w课时240数据平稳性与差分法11:101 I) w' r" f; L; R2 W. C
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课时242相关函数评估方法10:46) d* U4 o- y l- E! r, F* K
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( m( R( g$ ~/ _) V9 N) H3 T& ?% j% K7 e) U7 `% t3 W# ~: V# K: w \% f4 b4 D9 g
章节32:机器学习项目实战-贷款申请最大化利润
) U( u3 a! I9 d课时248本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)$ i8 h8 m* @ Q; m
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课时255数据预处理10:05
. e1 N H% A* _ N( J课时256尝试多种分类器效果08:32* l3 a: z6 \2 q. q. I6 e+ V% L
课时257结果衡量指标的意义19:50) Q- G- ]# Q. S3 c
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! Q6 D3 G9 k2 f1 z8 ^. y0 A
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+ F5 `: m2 N' E# z e+ K& ?$ z* h1 ]4 E课时259本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
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& [% O% q: `3 L& H7 H, v* m课时261数据背景介绍10:30
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: j2 W9 L" {) C; ?9 j〖下载地址〗:" E5 F0 u7 M& [
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