% _8 s9 }6 R* ~8 a4 ]" ^- e/ G! G4 K
" @8 w, z& K! E4 H" u- @〖课程介绍〗
. d, l1 C; P; n- C: y! b! n3 C& p适用人群:
& D& k8 O: l6 U8 U数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。
- x0 o& V. k, e0 K0 _6 D& t
& S) P- R- X, i课程概述：
) s; [7 I1 Y. v0 b" i/ p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。# u! g& i; T9 d# ~6 R3 }
! R$ \& `( N2 E; J 课程特色：
" n, @% \% J5 P2 j" V8 [1.通俗易懂，快速入门# `/ q: P4 Q5 J# J$ ?& u7 I, R
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。
% U G$ h6 p# f. D, R2. Python主导，实用高效
1 z: k* A& S1 Z9 X0 c8 C$ \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& Z5 a0 Z: m6 u* P. F- B3.案例为师，实战护航0 T& I! |1 u+ p7 z+ |
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: _1 t8 t$ `7 A C4. 持续更新，一劳永逸& `$ _4 W) c+ k4 R0 u* x5 u n
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。
( U8 s7 M+ E8 a; ]$ ]! f& y ( M- Z% P: Q& u* i6 I
〖课程目录〗7 r; C3 ^3 ^+ W: O1 e& a6 a
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）11:144 [5 N) W& V1 `: j# |
课时2AI时代首选Python09:20
; t8 T% @4 n9 i0 d5 t/ U课时3Python我该怎么学04:21- o" z5 B5 k4 i% Y2 O
课时4人工智能的核心-机器学习10:35
: _" g x/ f* ^1 L8 s/ u0 G课时5机器学习怎么学？08:37- k2 Z2 [# P$ N! v5 `
课时6算法推导与案例08:19
6 t. d2 P% L1 U6 c) b/ n u1 O4 g: d3 y9 T- d
章节2 ython科学计算库-Numpy（课程代码在目录）
0 G m8 {2 X2 b1 K课时7课程环境配置05:38
8 e G( c# B, J课时8Numpy工具包概述09:591 ?9 T* L1 {% G3 g! d3 g$ C
课时9数组结构08:35
5 \- M$ w8 T3 P: j: Q课时10属性与赋值操作10:304 R7 m0 M; L9 O$ S E3 l; L
课时11数据索引方法11:00
3 }6 r9 Q$ k% M2 S" b! L9 @. ?课时12数值计算方法08:150 E: \0 Q1 D" p
课时13排序操作04:51
3 M+ o2 T* e3 D# a课时14数组形状06:36# |' ~! q3 P' h7 _- ^8 \; Q' E# u
课时15数组生成常用函数08:25
1 f2 M( t* R+ l6 W/ z% h/ l/ q课时16随机模块05:33
9 ]6 c9 x" U) z5 G- p% C课时17读写模块05:56: ^! p6 E5 P- Y
课时18本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)) ]$ [8 ^6 A3 l
9 P1 E) t& T6 W1 u- Q
章节3:python数据分析处理库-Pandas9 o) ?0 d) V0 k
课时19Pandas工具包使用简介08:320 _+ u; |3 F9 F( w
课时20数据信息读取与展示12:057 I* j, t- w" ~9 p
课时21索引方法04:341 ~, I. ^% L0 T$ y5 R
课时22groupby函数使用方法05:22
3 Z3 v7 I0 i! u0 ~3 \课时23数值运算11:15
8 `2 T% Z) \! p6 e! j课时24merge合并操作07:14/ t" P) r* |5 @9 x% {5 Y
课时25pivot数据透视表10:02
; u0 R4 [" l6 y* x/ v( |$ C! b% }课时26时间操作10:18
: d/ t0 Z" |& p- c6 L' R* R9 J课时27apply自定义函数08:584 p0 S+ {+ f1 R; H
课时28常用操作06:43
( P! |4 l. ]5 R# _课时29字符串操作07:32, G9 T$ C6 \4 h0 `. K
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 Y: @/ t3 F( E1 P; h; M
i# S$ N O- t章节4ython数据可视化库-Matplotlib `: }5 _. K- a) o5 k, R9 T8 v
课时31Matplotlib概述11:44
0 A+ O$ `4 \' R, Y( m5 b* i2 l课时32子图与标注21:16! U: h: E/ f, k
课时33风格设置04:50
& F$ i6 M7 u3 Q7 M. X) L3 ?) M. Z课时34条形图14:48
$ o" i0 c, X/ d& \% Q' N6 f8 e课时35条形图细节15:145 y a( l; @2 \: Q! l
课时36条形图外观15:40
7 }0 O1 L+ r5 D! X" Y) A课时37盒图绘制09:098 J+ o3 e1 F/ P: D% ?* F
课时38盒图细节14:41
4 ~# U4 N4 G# ?. E; e课时39绘图细节设置13:48
/ D/ G$ u( c: @; p: b% y课时40绘图细节设置212:36" n! h5 K" q0 S' Y5 W [1 l( @
课时41直方图与散点图18:05
* p4 ~9 K" A. v2 a$ T9 U0 A课时423D图绘制20:05# w4 v. _5 v7 P6 y- R" ]
课时43pie图15:00* _; w% T4 B7 O
课时44子图布局14:39
7 ]( ]; _" t3 M4 F7 i+ B: b课时45结合pandas与sklearn14:03
3 R; j J1 b5 i课时46本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料); `% } J$ w/ K: ~
5 m: `5 r& s8 _6 A, Z0 h# p4 L
章节5ython可视化库Seaborn9 a" j& [- c) w& P8 Y! U6 \
课时47Seaborn简介02:44
+ R' v* Z2 E+ I2 s, O, @1 w8 [1 E课时48整体布局风格设置07:47& u& Z$ U: t" }2 w/ }- i. H0 \
课时49风格细节设置06:495 n( U# w! k* G
课时50调色板10:39
7 @0 c8 q! `# ^5 L2 [1 O课时51调色板颜色设置08:17/ G" ~3 I6 b, l; L A8 k* n
课时52单变量分析绘图09:37% k2 s/ \; c$ X- Z' ?
课时53回归分析绘图08:53
# k5 m) K# o5 ~0 F5 r+ k( c课时54多变量分析绘图10:36/ i6 N1 u) B; O$ G( j' q
课时55分类属性绘图09:40
' u- W8 k" ], f5 n. `8 s! A课时56Facetgrid使用方法08:49' ]4 h; R( J/ Y, ]1 x2 q. g' [* u- L
课时57Facetgrid绘制多变量08:29
3 w- u" l9 a+ E* R" K4 B. Y; X课时58本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
& |- T' b6 ^/ i课时59热度图绘制14:19' J% D0 B- ]6 }: G) d
- m$ U' W1 K6 \6 I章节6:K近邻算法实战- L% o6 ?2 V) }5 O
课时60K近邻算法概述15:47+ X/ M" ]& C& \" Y8 Y- P1 f
课时61模型的评估10:39
/ M! v: M! C7 i* _9 L课时62数据预处理11:25
1 W+ q0 O6 c: h8 N* p* S: u0 h8 H$ x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 `, V3 @4 b9 p! n
课时64sklearn库与功能14:42) y$ B( v$ A0 k; d) |" W: M
课时65多变量KNN模型16:37
: w- G& W" V0 X/ Z4 f: O1 L- a& F' d9 b& _
章节7:线性回归算法原理推导
: z) L2 Y- F6 ? \ f( g& X8 E0 H课时66回归问题概述07:110 \% E2 n7 @3 W7 W8 ]' c
课时67误差项定义09:415 V- T+ U \ }/ Y0 U) ^
课时68独立同分布的意义07:320 z1 j, H' x! r' _5 l
课时69似然函数的作用10:50
( I7 Q# a+ g F: }2 N/ h课时70参数求解11:11: l8 d0 O" T5 j& V
课时71所有算法PPT汇总下载; H' X+ y6 i- l: o& k7 T$ j
2 N2 O3 w- G& W7 |$ k1 ]7 J
章节8:梯度下降策略$ V1 h, n: v; c0 c/ c! @
课时72梯度下降通俗解释08:34
& e( m( Z' L2 ~6 X$ Q, ?课时73参数更新方法08:17: `- D) t H; F/ h! S
课时74优化参数设置08:51
* H9 ?4 @# o) ?3 ^: R# F( }2 Y& i% S# @+ [0 @- ]% O
章节9:逻辑回归算法( @. S( h7 b+ W7 q
课时75逻辑回归算法原理08:23. P" F9 i1 Y. p4 s" j5 f; t
课时76化简与求解09:09
' w( ]3 y8 R+ d
2 C1 V9 V0 g2 i7 |9 O, e2 n8 G$ [章节10:案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略5 c+ {6 _, D3 n9 q
课时77本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)/ }+ C9 k9 C; g, F
课时78Python实现逻辑回归任务概述07:34
2 {' i7 `8 S2 A9 H" U- d课时79完成梯度下降模块12:51
8 W0 d4 y+ l0 c' i; P课时80停止策略与梯度下降案例10:55. u: W6 A) a' ~0 X
课时81实验对比效果10:257 D" Y3 j% r1 c {' Z; a# w/ z
# a! g$ c/ }" q8 u& A$ U6 ~章节11:项目实战-交易数据异常检测- K2 |$ ?/ e; u; z( f' r' z
课时82任务目标解读08:09
9 ^" m# j ]! U4 ~; p课时83项目挑战与解决方案制定12:36- F) Q. @7 S* i+ R1 r& A5 c
课时84数据标准化处理11:20, F; d- t6 F/ o- b
课时85下采样数据集制作06:08
0 {4 E, ^3 W& ]- p/ y课时86交叉验证07:16
2 P! ~9 r7 H+ K9 o3 C. l: ?课时87数据集切分06:00
/ f8 D+ ~) w- }6 Z5 P* r4 q9 P; Y+ ?课时88模型评估方法与召回率10:30' g1 `; V: ~! k2 E& j, ~$ y
课时89正则化惩罚项11:481 X. v" O& B1 l/ z4 B
课时90训练逻辑回归模型11:20" p9 y, D. Z1 W7 Q9 L* U3 z3 y
课时91混淆矩阵评估分析10:22
- G. O) R+ D# |! B {课时92测试集遇到的问题05:20
I) x9 d$ H5 u2 q% L3 p课时93阈值对结果的影响10:346 g/ Z' N' ?- w% ^
课时94SMOTE样本生成策略07:38
g0 p2 y, i5 d \6 ]9 m' E课时95过采样效果与项目总结08:00
9 E( W1 I7 z- f3 p- I7 s; R+ i课时96本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
- q g9 ~& l' Z+ p6 \- _
( @8 j* {7 l0 u- Q章节12:决策树算法' Y4 \+ j! u5 a$ i5 s
课时97决策树算法概述08:29
5 o. K/ o- ]! ]% g4 b7 R1 X课时98熵的作用06:39
0 z4 l' d6 \6 e! t课时99信息增益原理08:41
$ E1 l" Z4 ^4 G+ M课时100决策树构造实例07:40
. \" I# R6 t9 z课时101信息增益率与gini系数06:07$ ^1 ~: j0 j% I8 h
课时102预剪枝方法08:02
: X7 |+ z5 \) D' z课时103后剪枝方法06:54
P+ N& P% `0 G. C课时104回归问题解决05:54
5 }" \6 d# k3 f( W) w; I& Q2 S( b3 B- U: ]& Z
章节13:案例实战：使用sklearn构造决策树模型
1 }. T2 {0 ~6 E; k8 P( C课时105本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
% i* Q# S7 k- ?3 n* f课时106决策树复习08:55
' L! r; Q0 R9 {3 ]# a- t, U课时107决策树涉及参数11:09
$ f6 O3 {0 A! {) X. S" X) W课时108树可视化与sklearn库简介18:144 _7 @% J# q: {( Y( N0 {
课时109sklearn参数选择11:46
7 c; H4 @# g( Y! R7 z1 V/ ^$ s
4 E- z+ g6 O: j6 g' s" X章节14:集成算法与随机森林
" M/ g' D3 y; M% r4 ?% j" d课时110集成算法-随机森林12:03' O( Q/ s9 r- `
课时111特征重要性衡量13:51
9 y. z2 z" }" n' y1 h/ ]7 j课时112提升模型11:15
V9 o1 X0 w' T3 C课时113堆叠模型07:09
& t) K1 x6 x% N" v; ?& d1 z3 q7 n/ U
章节15:案例实战：集成算法建模实战
& N% i% V3 f' v5 u/ T课时114本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)9 n2 d* {/ b, j3 ^( |2 l0 |/ P
课时115集成算法实例概述10:51
: e e, [) g8 }( p3 D课时116ROC与AUC指标10:03
; V8 k; k' [ b q7 o; t! n课时117基础模型09:32
6 B, f! R0 k. o/ f* x课时118集成实例18:53
0 X1 X! ` Q; K% t课时119Stacking模型14:16
) U# _1 u4 Z* D; _, f! |课时120效果改进11:09' p9 Y W( E$ i5 S! T
( l5 O, b0 M" k5 |, Z% }, f
章节16:基于随机森林的气温预测: Y/ |; d- ]2 w9 T! j
课时121基于随机森林的气温预测任务概述09:05) F* L' `$ U. ~8 c# w' b
课时122基本随机森林模型建立09:09
0 l& ^4 n1 W& F课时123可视化展示与特征重要性12:58
; n) e. |! {6 p7 P课时124加入新的数据与特征10:24$ E# r$ B% M( C; _5 C9 t# x
课时125数据与特征对结果的影响08:24
8 K) _; h/ S7 f7 R7 c课时126效率对比分析08:14
4 v: F/ Z: S$ d9 V f2 [课时127网格与随机参数选择07:51
* ^3 z8 n* ?4 F课时128随机参数选择方法实践09:46
" |# l- P* c. w$ X' ~9 J i6 G课时129调参优化细节10:12
$ b/ a1 E( r: ]; q. n) d; L课时130本章数据代码下载3 e( L/ Z- i, K% d0 `
4 t3 n3 a$ s5 v
章节17:贝叶斯算法
& G2 x* U; b. n$ z- @3 b课时131贝叶斯算法概述06:58
3 Y9 ^; K/ O5 a" T# K1 D/ }课时132贝叶斯推导实例07:38' Y, y8 M" Y6 k" F5 {* r" a
课时133贝叶斯拼写纠错实例11:46. u, ~% p* x# Z- K w
课时134垃圾邮件过滤实例14:104 E$ J1 Q) t" m5 K# Y( H5 Q. K
课时135贝叶斯实现拼写检查器12:21
0 [4 D7 o$ I A: E" `8 k2 @$ n+ J
章节18ython文本数据分析：新闻分类任务
; M/ }" t! _8 p课时136本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料): u) |2 [3 Y7 q. X
课时137文本分析与关键词提取12:11
5 N8 F$ x; V9 Y- H) Q" f课时138相似度计算11:44* h6 n7 W: ^. C6 w
课时139新闻数据与任务简介10:20# {9 p& v5 `4 G7 o5 ?# c
课时140TF-IDF关键词提取13:28
- J6 W" {$ V! e& }7 k课时141LDA建模09:10
4 T* | I; x& M1 p. X& c课时142基于贝叶斯算法进行新闻分类14:53! b/ l8 y0 l" a" E( B' b) s! I
& ~* v4 e+ N1 b章节19:支持向量机
* x8 S2 u( [# ~课时143支持向量机算法要解决的问06:000 M- W' y! g2 A! j9 ], T- h
课时144距离的定义07:05/ N! v3 R( ~" h3 _9 p5 o3 f
课时145要优化的目标07:540 L' V' O3 Z; g+ P
课时146目标函数10:12
2 y1 n# T* P' D. \& ], K C# m5 { z课时147拉格朗日乘子法08:57
! ]( E! Z B& }9 _) A课时148SVM求解10:14/ K$ L) D) P- Q2 w# G( H
课时149支持向量的作用07:53
* f2 X$ I( D8 i9 O1 U$ U) j课时150软间隔问题06:00% g- r8 o& m; c4 i; R
课时151核函数问题11:56
# B) r1 O' q O& J- J% c P/ ~- n: v$ [# J
章节20:案例：SVM调参实例
0 R' @: x! j, q8 Q课时152本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
0 V1 {; ]1 }- M+ d: f7 A, _8 o课时153支持向量机所能带来的效果08:55
; a$ G& w( h: N# ~- K课时154决策边界可视化展示09:52
* y: ^, L$ f5 l4 z! Y3 Z9 k% x$ J! A课时155软间隔的作用10:31, a) @. X5 a) l) j' q4 y; ?# S
课时156非线性SVM06:52" g% v% h9 K& n; ~
课时157核函数的作用与效果16:15
9 X! N( o0 h( N
1 | d C9 Q, _7 @2 |7 E5 f章节21:聚类算法-Kmeans
8 ^" ^( X! K C' L; K) i8 r# y课时158KMEANS算法概述11:34
! O8 Z+ ?/ v; `3 x# Q2 ~# J& V课时159KMEANS工作流程09:42
7 `9 t5 S+ c9 [. U8 w# b课时160KMEANS迭代可视化展示08:20
/ c" p7 ]; T% K9 T1 W课时161使用Kmeans进行图像压缩07:58
/ C4 v) n# m9 H" S, u* f* _9 y; q+ I7 g9 r- Z/ R5 }
章节22:聚类算法-DBSCAN" b0 n7 X. I. X/ A- ]
课时162DBSCAN聚类算法11:04
9 b( e* \2 P' S1 [7 Y0 q课时163DBSCAN工作流程15:03
; i/ ?$ w2 r3 k$ S4 d/ T; ?. j A课时164DBSCAN可视化展示08:52: M B2 _1 r. [3 @2 f8 v
" Q* D; A; i: C1 O+ h( o; t3 Q) t
章节23:案例实战：聚类实践分析0 O7 W4 a; R# V' c
课时165本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
6 l ^2 `2 w! h& \课时166Kmenas算法常用操作09:21
6 {6 a* `% f; {2 a: ]) N7 g( S课时167聚类结果展示04:45! {1 N% }: F7 V6 c
课时168建模流程解读10:45 Z* f8 u# R* B; C7 |0 B: R
课时169不稳定结果04:14) V' Z7 m# Z7 f3 h- J# @ o
课时170评估指标-Inertia07:24, _7 b4 n! T3 Z; A( ~
课时171如何找到合适的K值06:557 X% @& b0 Y$ q* w* K6 h' O
课时172轮廓系数的作用09:155 \' M/ F9 ^ s k! R+ u4 `. Y- R, }
课时173Kmenas算法存在的问题07:198 z1 ]8 b4 A9 I* u% p# X7 u
课时174应用实例-图像分割13:451 T* q Q( Q% p" P ~" b
课时175半监督学习12:23, Q9 o- {/ y$ |
课时176DBSCAN算法08:10
( C1 H! a* f: y, ?& @# L+ v! v. M! ]9 d
章节24:降维算法-PCA主成分分析9 Z7 b3 @$ ]/ I) A
课时177PCA降维概述08:39
8 e8 L7 V: `) F& N课时178PCA要优化的目标12:220 Y. Z, I% s) E; o% r
课时179PCA求解10:18
# ?- C5 x) l8 q" O课时180PCA实例08:34- D; p. E) s& G) t4 i1 t
8 t+ W3 S8 ]( j7 U3 t U
章节25:神经网络
& X7 |6 A0 R8 B! X1 M+ p/ b课时181初识神经网络11:28* K' J: h M' I9 e& D. L
课时182计算机视觉所面临的挑战09:40; H8 i' z) Y- M7 K8 x Q
课时183K近邻尝试图像分类10:01: w2 _, E/ q6 d& E" R
课时184超参数的作用10:31
3 }0 B* w( ?# F8 m& O2 i1 I3 e: @课时185线性分类原理09:35
9 i- V& Y5 s& F4 x! n课时186神经网络-损失函数09:18
& F5 L% z- i6 H; z, B课时187神经网络-正则化惩罚项07:19" \& W% N" x' M5 c( ~$ T* Y
课时188神经网络-softmax分类器13:39( r: R: ~: Z I! c
课时189神经网络-最优化形象解读06:47
4 }; _) X- U- M2 ]课时190神经网络-梯度下降细节问题11:49* R: O5 m# l5 |3 k8 E* x. e7 ~2 s N
课时191神经网络-反向传播15:175 x) ~! T g5 B7 F5 ^
课时192神经网络架构10:11# i0 S$ k' y+ s- W9 r, S# O7 |
课时193神经网络实例演示10:39
) q. d0 B( u( o( Y: k课时194神经网络过拟合解决方案15:54
+ a+ _, j# m% D0 z; q课时195感受神经网络的强大11:30
1 A9 F& u. }, d. U/ Y# A; p3 k5 Q- P0 C
章节26:Xgboost集成算法, t# S, M% Z" e$ c1 @2 x- _
课时196集成算法思想05:35( m0 D+ r! V( _6 B6 L2 d- ~ o
课时197xgboost基本原理11:070 W6 p n6 f" U; ]$ r( s) G
课时198xgboost目标函数推导12:18! M4 y+ v& w% q9 T( F* L, Q
课时199Xgboost安装06:266 {& S- }* h; ^. G" {! n k
课时200保险赔偿任务概述13:06
$ U1 @8 F' u* ^& v h; k课时201Xgboost参数定义09:54
2 @- a3 M; ?* n2 G! O% |! N4 q. s课时202基础模型定义08:16
' `$ j2 B4 } g% x课时203树结构对结果的影响12:37% K: Z! h2 ~1 A3 r; A3 K
课时204学习率与采样对结果的影响13:011 e' t" x& h" p. M/ F
课时205本章数据代码下载
% K" [( L* R7 V. @' |3 j( W; s8 l& y! Z7 a
章节27:自然语言处理词向量模型-Word2Vec
0 K, C4 T8 m1 V! m/ ?课时206自然语言处理与深度学习11:58
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3 f7 H. A5 g/ l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220测试模型相似度结果07:428 ~: x2 x' T V% }8 N& Z& s
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章节30ython库分析科比生涯数据$ L$ D7 A7 b; ^
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章节32:机器学习项目实战-贷款申请最大化利润
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〖下载地址〗:4 g! @+ K' e; K7 I, s
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