$ O7 U1 h' u+ g( P
5 l& c2 Q3 t* v" ]
〖课程介绍〗+ u5 N% H8 F+ x
适用人群:- p M1 g8 F& Z9 X+ G; T
数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。
2 P" e# G: p* q0 g8 h8 u% }1 L$ S, S" Y9 I% ^& T8 d! |
课程概述：. M) G# M, `: ~' E W: @" 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。" [5 [% v+ N) c5 m5 `
9 P8 ^ j: A: q+ L% H- P, |- W k7 z
课程特色：0 A" I3 F' J2 c) s
1.通俗易懂，快速入门
' w. N; Y5 F; J! d: k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 w, P2 ^" \/ u# N2. Python主导，实用高效
, v$ Y* |! I0 Q! U: c3 q \: U- U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 N5 ~7 w! r/ o/ r6 N2 x
3.案例为师，实战护航: l' ^/ a5 _: n# W$ Y; O3 A) L
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。
D3 B8 g% z1 ~4. 持续更新，一劳永逸
. R, y: M4 k/ wPython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$ e1 j% N9 ]6 t' l# U* W% ^3 L 7 p( L, I1 k% ?5 X. T
〖课程目录〗
& C+ B$ `: I2 B; y' V- r 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
8 H" Q2 ]/ S! M1 H& T% j9 N课时2AI时代首选Python09:20
" @" e2 Q5 U; v3 b0 J: ^课时3Python我该怎么学04:212 \" f, A h0 z$ \+ `1 u& j3 \
课时4人工智能的核心-机器学习10:35) k: e' k: x! b1 c2 V w& o6 }
课时5机器学习怎么学？08:37
9 ^) t, W$ I$ `/ q1 {课时6算法推导与案例08:196 H7 x, ?( s6 N. w
# x! Z9 k) W. b) |章节2 ython科学计算库-Numpy（课程代码在目录）- _, W, ]8 j. s) @3 [+ ^
课时7课程环境配置05:38; x* f# Q. D& K
课时8Numpy工具包概述09:59
- E6 R4 s3 Y2 L! g( \1 D课时9数组结构08:35
# m' F3 r/ u' V4 p2 F! r" ?课时10属性与赋值操作10:308 Z6 ^" k5 V$ O# h |- u
课时11数据索引方法11:00
5 O1 E5 e' x6 j( q5 C课时12数值计算方法08:15- E/ }. d# e2 S0 k% k7 Y3 o% K
课时13排序操作04:51
8 S2 m# e n9 n% q5 `/ ~+ ~* O课时14数组形状06:36$ m- | p, d. {9 {9 {/ f
课时15数组生成常用函数08:25$ J0 D) d2 v, r0 o, l2 [3 Z
课时16随机模块05:33
' S* J/ K5 a- V; U课时17读写模块05:56
3 t t* Z3 c; \8 y+ u8 c2 N* W课时18本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
3 o+ k, j* R# J1 {: p- M6 ] j- x0 C/ j2 a/ b8 o& c2 o1 ?
章节3:python数据分析处理库-Pandas
' E" N V' a" i1 P: R o" ~7 c/ R课时19Pandas工具包使用简介08:32
0 S6 }& x9 z- P$ `0 u8 K课时20数据信息读取与展示12:05" F8 Y9 @0 h' t( Z" e+ l) `* }
课时21索引方法04:34! x! E) h4 `4 a; ^' G8 K( \/ C9 U
课时22groupby函数使用方法05:22! e( R7 h$ b' A6 V# I$ q
课时23数值运算11:15
' y) ?5 Z, ^* B, z4 t" N% e课时24merge合并操作07:14
! l) e! W1 H3 E4 u( ~/ i5 P课时25pivot数据透视表10:027 u3 N. y8 l$ H6 t a& `
课时26时间操作10:18
* r) o3 Y# i+ H( S! n% E课时27apply自定义函数08:58+ N1 u) W% W; C/ m! U, D
课时28常用操作06:43& A- ]1 n3 `. O u8 n
课时29字符串操作07:32
9 J& E+ N( F: v% {6 b1 f课时30本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)4 ?. ]) {* K$ X6 o7 L' D u% @3 G
0 r" X; i& A" j+ a8 q% q- u章节4ython数据可视化库-Matplotlib+ b/ J* W' h6 Q* u4 _8 o
课时31Matplotlib概述11:44( c% p- C5 E( |4 s6 u o& e
课时32子图与标注21:16 [ a! ]6 K+ c2 T" K* \- X
课时33风格设置04:50
S! b3 B3 l! F9 `" G课时34条形图14:48
4 y5 o# B& [; l- |( A8 b9 |0 f; e课时35条形图细节15:14: U5 B( O* b1 _: X( \: B/ K/ D
课时36条形图外观15:40
- U& ?: J# O+ V2 D6 s' U( S; p( i课时37盒图绘制09:09
8 t3 [, s/ G }课时38盒图细节14:41
( c: k' O4 I _* \2 {) c6 X课时39绘图细节设置13:48& l3 w5 e) W8 L: ^4 O/ j
课时40绘图细节设置212:36
! I4 ?7 `; z/ F- n# J' K课时41直方图与散点图18:05; v) R0 Y* l k) o
课时423D图绘制20:05
, V1 I6 c8 U) n- \: o6 R4 ^课时43pie图15:00# H' I4 m6 |9 A- `: `8 ^. c
课时44子图布局14:39
8 [; v: t' k. T, i/ `课时45结合pandas与sklearn14:03: m* }2 c: e8 G
课时46本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)6 T8 b3 A U9 a4 ~9 ?' `
# E' X2 f) A' o2 N
章节5ython可视化库Seaborn
" J$ Z g2 }7 U( A. ^3 \课时47Seaborn简介02:44 `% y" o- w2 r. y, @3 u
课时48整体布局风格设置07:477 `2 m& f6 ^- ^3 p
课时49风格细节设置06:495 S$ @9 Y* u9 ] p
课时50调色板10:39
/ h. X! Q# l$ r0 z# }4 W! g: Q( K课时51调色板颜色设置08:17
- X4 g( n2 _$ K2 h# k8 P课时52单变量分析绘图09:37
* K& P7 h# t1 q( m8 ^课时53回归分析绘图08:533 h2 C8 F* D. P+ n6 I7 n
课时54多变量分析绘图10:36 Z! }/ n+ T( ^+ p# e$ K$ e
课时55分类属性绘图09:40
" g" X! W/ b; C- F& z9 h$ E3 {课时56Facetgrid使用方法08:49+ { l6 X" n! w% S( w
课时57Facetgrid绘制多变量08:29
/ @+ F' J, Z1 I* n: x) T5 k' Z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: _2 Z, x7 V3 a5 f+ Z( o
课时59热度图绘制14:19" K( o; w7 t! z* {& Z6 x H
' k: a: U& f% w% E( n" Q
章节6:K近邻算法实战 n& _& w, U. p" U
课时60K近邻算法概述15:47
8 p ^7 n9 b. P. M课时61模型的评估10:39
7 j$ W2 v4 r3 m) V课时62数据预处理11:25; l, Y+ q2 P# o
课时63本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)+ e3 V' M3 ^( H2 C8 v8 ~
课时64sklearn库与功能14:42* S8 ]% P# B/ i" k% j
课时65多变量KNN模型16:377 o( ^- {# \. M2 U i7 Y& R
: }: |9 m4 ?- T" u: p" h章节7:线性回归算法原理推导; S! Y+ }4 n4 s
课时66回归问题概述07:118 g! T* s6 T( X; H" @- c& L# t
课时67误差项定义09:41& F; n {0 | e
课时68独立同分布的意义07:32# E& L) j k2 V0 A) f/ @
课时69似然函数的作用10:50+ |- m7 \; {8 i
课时70参数求解11:11
`+ s4 `; f: d3 m% m/ |课时71所有算法PPT汇总下载
4 ]' \! ^) Y+ P3 j. f! ^# b1 @1 q9 C2 `3 x& I
章节8:梯度下降策略8 n* R5 z& k* _7 ^
课时72梯度下降通俗解释08:34$ A/ ]- T- Y* M4 Y# b0 P! G7 f9 I
课时73参数更新方法08:17
* j0 h9 Y1 m6 N2 |! u' R课时74优化参数设置08:51( r# G6 c+ u) v8 T, j$ }2 y
, M, ?' x5 A* B( x( b
章节9:逻辑回归算法
+ t6 i/ B) c( t课时75逻辑回归算法原理08:23
* Y1 k m# { P" C* n% X/ y3 r( X% V课时76化简与求解09:09* U: ?. w) w4 c/ u+ @7 T
2 O/ K3 C: m% v l
章节10:案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略$ b9 u* _6 F) J
课时77本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
9 G3 V8 A3 {2 u1 V0 p$ |课时78Python实现逻辑回归任务概述07:34: \+ c3 p- P9 g- e9 {6 a
课时79完成梯度下降模块12:51
7 ^7 Y; p$ k; j7 ?; V课时80停止策略与梯度下降案例10:55
: ]. d3 C: n& E' `6 Z课时81实验对比效果10:25$ ^; q. Y. y! ^
0 _ Y" [4 z. O3 W& N
章节11:项目实战-交易数据异常检测
6 z% ?6 p P$ B+ r! o. T) _$ x4 \课时82任务目标解读08:09. }3 `1 c/ s! u, }- [
课时83项目挑战与解决方案制定12:36
& G. u/ T7 u+ z课时84数据标准化处理11:20* W! d j, k! B6 ~, R
课时85下采样数据集制作06:08
7 y8 x% l) k& a+ d课时86交叉验证07:16# L6 J% a( J6 l0 Y- s
课时87数据集切分06:00' ?1 h9 y \, N5 z; H
课时88模型评估方法与召回率10:309 d0 ~" ], s1 z3 {# A
课时89正则化惩罚项11:48
) |( B# ^& ` J+ w1 I8 h/ G; d课时90训练逻辑回归模型11:20. @; b) X( H: f5 O! I
课时91混淆矩阵评估分析10:22
' W. t; K* s1 R( Q; \& v课时92测试集遇到的问题05:20
9 s. ], Z: U8 w3 Z0 F( j' `4 O课时93阈值对结果的影响10:34
( K% e) w, a/ [- X& ^' l# ^课时94SMOTE样本生成策略07:38
( x- v/ a& e% r) C" ^- U课时95过采样效果与项目总结08:00# c+ \" S# p& d" t$ l5 r" M
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 O, u, @2 \8 f6 n2 V @2 ]" G
6 t( p& _, c. l x! @; P! L; a6 x! {9 ~
章节12:决策树算法; I' O l/ Z. M I6 ~- o2 E% k. [
课时97决策树算法概述08:29# f! v6 d2 W! \; u9 V
课时98熵的作用06:39
8 K' \% |( V9 @2 m( Y课时99信息增益原理08:41, [ L" o+ k! i- V) s
课时100决策树构造实例07:40$ }0 Q4 j" R' a6 B" N6 I, H
课时101信息增益率与gini系数06:07
- ~$ g7 D6 D7 C! J: j课时102预剪枝方法08:02
8 u6 t) n* ?" `3 ?9 Z课时103后剪枝方法06:54( x5 q. z3 }* N7 \) l; y
课时104回归问题解决05:548 W3 A1 D: h6 \7 u! Z
( Z1 N. h l2 D6 R章节13:案例实战：使用sklearn构造决策树模型' T' q9 K$ _: Z; A: r
课时105本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)- h5 l8 d. o2 ~( m( r9 L9 n2 `( @2 m$ ?
课时106决策树复习08:55
6 X1 I2 r) D5 W: h课时107决策树涉及参数11:09$ @! c# z9 ~& E* X; r4 o( b# G! X
课时108树可视化与sklearn库简介18:14
: B( l) N& Y$ A& }课时109sklearn参数选择11:46
' F! Z, f% Y4 s m
[& R4 _9 g( f9 Z3 f章节14:集成算法与随机森林% \6 L K, A) D4 `+ O) T
课时110集成算法-随机森林12:034 {( u2 d2 b4 h" ]0 y- I" f) L
课时111特征重要性衡量13:51) A$ `5 ~# k, V
课时112提升模型11:15
8 Z4 q5 \1 U+ Q4 g3 g r' h& `( v课时113堆叠模型07:09
* _, _$ m' k! P' N, C' f1 @2 e) g) Q
$ O. k! u/ m# K章节15:案例实战：集成算法建模实战
3 f9 k: W& I) U. j2 o课时114本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
7 A+ J% W( S, Y, |; U$ o课时115集成算法实例概述10:514 T3 P1 c8 }8 v
课时116ROC与AUC指标10:03
) G* y3 W2 W6 V2 W) |* c课时117基础模型09:32
6 ]9 z5 n& e2 u课时118集成实例18:53
# b) E( o2 c7 P( H; d: H, @3 U课时119Stacking模型14:16& E/ [# ?1 U$ [* K/ x+ u: r
课时120效果改进11:09
3 |2 ]3 e( d+ [! G. W. V' g- w3 z% n) e m: J% k w" y
章节16:基于随机森林的气温预测) _2 ]3 `0 s% _3 l8 f( o
课时121基于随机森林的气温预测任务概述09:05
8 c0 m7 T& W5 \# v8 b5 e课时122基本随机森林模型建立09:098 I) G; w2 E5 E8 o; K, l
课时123可视化展示与特征重要性12:58
# D0 S9 J( K- z1 K# x! u0 \课时124加入新的数据与特征10:24' t# I* E2 d( G) f
课时125数据与特征对结果的影响08:24
9 @2 N$ f4 M7 @( N% ]* O2 r$ f0 f课时126效率对比分析08:144 N& x# K$ s, Q) P$ W% F
课时127网格与随机参数选择07:51& e- @$ a% i* C6 e) r5 ~& H
课时128随机参数选择方法实践09:465 S. G. y4 J- H. k5 `
课时129调参优化细节10:12
3 {6 G* L' m, b: n课时130本章数据代码下载! i& m! W; [: A' q* f: s3 I
3 G X9 X H$ O7 m ]章节17:贝叶斯算法
. }2 {( t7 }5 ~3 p" I7 O课时131贝叶斯算法概述06:58
& m2 J: Z3 V, ^) J' C/ d: r课时132贝叶斯推导实例07:38
5 y! t0 S/ X, X3 W8 w% l) X课时133贝叶斯拼写纠错实例11:46& T9 i9 B/ i0 T1 U
课时134垃圾邮件过滤实例14:106 q: M! H) K2 W, }( j; F
课时135贝叶斯实现拼写检查器12:21# W7 X1 |+ r9 G7 v
. T: {. n% ]# f/ o3 H# T3 a
章节18ython文本数据分析：新闻分类任务
% P/ O4 `# \5 C4 r2 L* E课时136本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
; |, T* [, J( P. Z1 A课时137文本分析与关键词提取12:11
$ o( r" ~3 v0 K# @课时138相似度计算11:44
* {% ^; z" ?' m6 B课时139新闻数据与任务简介10:20
& y% P7 T4 d# D课时140TF-IDF关键词提取13:28
) Q9 H, U% A- Y: ^8 ] }课时141LDA建模09:10! o3 y3 l' a& G. ~+ p' T& g
课时142基于贝叶斯算法进行新闻分类14:53
2 V& Z0 Y% p. S+ A% u! F% R% g) ?* d( M" H
章节19:支持向量机5 e, T, P# J) ]+ e( R! w+ e
课时143支持向量机算法要解决的问06:00+ ^/ ~, `# u; z% V
课时144距离的定义07:05
% Y& k. D7 I# }, N& ~. Z& i课时145要优化的目标07:547 G2 N1 Y8 \: C5 v6 I& a
课时146目标函数10:12
, p- v, ^: w0 A% _6 M课时147拉格朗日乘子法08:57% [6 n6 }& n( t( m' y
课时148SVM求解10:14
1 d# D i/ @, ]% b% N$ D8 S课时149支持向量的作用07:53
6 u9 I& K. a8 d2 H$ ^% Z课时150软间隔问题06:00
* q, @3 ~; m; O课时151核函数问题11:56* s( t4 I- G$ P' R5 \
, k$ f+ Z3 z* n! }. o6 i' f
章节20:案例：SVM调参实例
1 ?+ { @! X5 l+ }6 i+ r3 \课时152本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
/ I3 }& x1 r: u3 Y7 O0 _4 I课时153支持向量机所能带来的效果08:55
; k& W* Y U6 p+ [5 L: v5 V) A课时154决策边界可视化展示09:52+ v8 V; f0 P3 f
课时155软间隔的作用10:31
; U3 t' e& `& @% G7 R3 c课时156非线性SVM06:520 V$ d; J/ \' c7 [
课时157核函数的作用与效果16:15
' o) `5 x6 ~# X/ G$ ~6 r/ c7 L1 ~1 s3 ?9 ~
章节21:聚类算法-Kmeans+ e I* A$ Y) `& o0 Y' M
课时158KMEANS算法概述11:34
. K( J' h% h8 B, O课时159KMEANS工作流程09:42
+ R: m+ v3 L5 I8 G: p) b课时160KMEANS迭代可视化展示08:20
2 N4 l# O$ u5 ` j% k& d' v课时161使用Kmeans进行图像压缩07:58, b8 t5 e i. p0 Q' P X
( e2 r# ? f6 I! A章节22:聚类算法-DBSCAN
* k/ @) i/ w7 b+ y课时162DBSCAN聚类算法11:042 z0 j' U: A; U
课时163DBSCAN工作流程15:03/ @7 g% r/ i( f: g
课时164DBSCAN可视化展示08:52
* A6 j8 X. ^" i7 E2 b' x! O7 b& R0 X
章节23:案例实战：聚类实践分析$ Y5 \" m; Y9 Y
课时165本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)7 u) N* R! F& I
课时166Kmenas算法常用操作09:213 e f$ m% d; V3 g$ U' m& ^
课时167聚类结果展示04:45
. d0 l; v9 P9 u! H, q" O0 w课时168建模流程解读10:45! H1 R) U0 F; u
课时169不稳定结果04:146 W! {4 J& c! J4 M; v. _$ l
课时170评估指标-Inertia07:24
5 \! _6 A; N( A课时171如何找到合适的K值06:557 e; c7 [+ v; b; a4 t# z6 |& `
课时172轮廓系数的作用09:15; P% |/ ~! H2 B% B( j4 M
课时173Kmenas算法存在的问题07:19
. N) W# G6 S$ P: r$ v: b: G课时174应用实例-图像分割13:45
0 r1 c) T% L; X" P }3 u- n课时175半监督学习12:23
; Q8 O2 n" j& r6 V课时176DBSCAN算法08:10$ Z4 W1 i; _- x" j9 }/ w
s9 k/ V1 S2 ?/ s章节24:降维算法-PCA主成分分析" \ a5 U2 F! f; c+ Q m) E
课时177PCA降维概述08:390 }. Y% {, f T* \+ H
课时178PCA要优化的目标12:22
6 F3 s6 o, O$ @" i; _5 F9 z课时179PCA求解10:18
7 H& S d- X9 u6 ]$ Q3 d2 K课时180PCA实例08:34
1 M; ~1 N. b c
8 \* A/ A0 U5 {章节25:神经网络
! p. t4 e: R/ S4 ~课时181初识神经网络11:28 F1 M# B# p# O* B6 }! Q8 u; }' j
课时182计算机视觉所面临的挑战09:40
+ N* A. o$ a+ g" c x6 L课时183K近邻尝试图像分类10:017 V, H6 ~! b1 |& ]) p, Y) }8 L$ N" x* _
课时184超参数的作用10:312 I& B' s ^2 M5 @, m
课时185线性分类原理09:35' [, I7 D8 a/ f' g3 D9 W' k
课时186神经网络-损失函数09:182 e& |% q9 A9 N3 s5 `: p# L5 _
课时187神经网络-正则化惩罚项07:194 d; W0 Y$ ]0 C, c. N Y x" v
课时188神经网络-softmax分类器13:39
- W+ k3 X' @- E/ }+ P课时189神经网络-最优化形象解读06:47- y# g; Q/ W; E; p
课时190神经网络-梯度下降细节问题11:49
0 n6 D; W/ V2 s2 a. J( m课时191神经网络-反向传播15:17
4 X K. v) ?- M5 Q课时192神经网络架构10:11
2 G: |8 t+ K0 M. z课时193神经网络实例演示10:39, q$ X& `5 c: e
课时194神经网络过拟合解决方案15:54) p) [1 _1 Y7 F
课时195感受神经网络的强大11:30
1 L+ ~7 T9 ~3 j6 }; C! p! z+ `- ~0 [& L, w7 I
章节26:Xgboost集成算法( l% O; c& q& ~ @- ?) M
课时196集成算法思想05:35: s/ U2 y5 z2 u2 g
课时197xgboost基本原理11:07- C) S, b! T0 f7 `
课时198xgboost目标函数推导12:18+ a, ^% V6 D' T" g
课时199Xgboost安装06:26( D. I p' X5 c! j- S. D
课时200保险赔偿任务概述13:065 o0 H u2 \7 c( a
课时201Xgboost参数定义09:54, n: n) L0 J& L. C/ g4 c" U# S* a/ m
课时202基础模型定义08:16
+ C: m' Z' A: A. ] ~课时203树结构对结果的影响12:37
3 ^$ A6 o9 Y% I. J: y; d/ n; h# a课时204学习率与采样对结果的影响13:019 w* G* w& L% z- J2 s4 d
课时205本章数据代码下载
; x. P D& i" M
" m# X& o0 m4 Z2 b. D章节27:自然语言处理词向量模型-Word2Vec5 p( m0 m% B& G
课时206自然语言处理与深度学习11:58* W# X- j; n7 S" c- E/ C. t& A
课时207语言模型06:16, B& B; s2 P6 k2 x( W
课时208-N-gram模型08:328 O" L7 O" r; i2 ^
课时209词向量09:28: R! R+ @7 {) b! `6 i2 [; m$ |3 |
课时210神经网络模型10:03
4 c; r: k E$ c' s课时211Hierarchical Softmax10:01
1 m5 p$ }5 ~4 w$ W课时212CBOW模型实例11:213 Q2 Y* Z# i+ n2 E1 L3 D
课时213CBOW求解目标05:39
& h8 z, i' u3 Q1 H: ]0 H4 Y( E课时214梯度上升求解10:11
8 V1 A c2 q7 k5 v' L课时215负采样模型07:15
8 d- g6 j; m; B! G1 K6 K0 A$ t0 Y5 M i( H! \
章节28:使用Gensim库构造中文维基百度数据词向量模型+ H0 ?& l! A1 B* O; Y! j2 L f
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课时217使用Gensim库构造词向量06:22
0 |6 P( A# z4 z+ _课时218维基百科中文数据处理10:27) p8 X' f: R: H: _
课时219Gensim构造word2vec模型08:52* q$ n9 i1 ? t/ Z! u( ~
课时220测试模型相似度结果07:42
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章节29:模型评估方法7 b0 t( w2 u8 y' g5 V. ]5 k) b
课时221Sklearn工具包简介04:56
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课时225混淆矩阵07:52. |1 `. a- C r! r. U% `" u9 r
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/ H% b0 x9 c" R6 u, t) ]. [0 n课时227阈值对结果的影响08:26# |) N; V) E/ C3 C1 M+ g- z: P
课时228ROC曲线08:58
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( f' L1 R& f7 y" ^- U# k9 g& |1 Q$ @+ |# k
章节30ython库分析科比生涯数据" p& ]5 A8 I/ m" j
课时230本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
, k4 ~. t8 {; [课时231Kobe Bryan生涯数据读取与简介07:452 r' K0 ?/ O& N/ D
课时232特征数据可视化展示11:41 K3 }. E& u8 q3 N, }2 n
课时233数据预处理12:32! H) E% Q$ m7 x) E5 X
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3 k5 M( u, ?" a* |# [
6 F7 j6 Q& I4 m2 _章节31ython时间序列分析
$ W7 A+ z2 o) o# G# V1 G4 n课时235本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
; W3 d1 a6 m+ m$ ?) j课时236章节简介01:03& ^ b3 o. S% H$ d) {1 \; X/ Z8 W+ l
课时237Pandas生成时间序列11:28( [% B& E( y g! r1 l
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, X# z2 c9 ]. p课时243建立ARIMA模型07:48
/ j! n, B) w2 h课时244参数选择12:40$ a' {9 F" S2 a4 ?5 `1 e' Y
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1 _6 J# z" p- F8 S0 \课时247维基百科词条EDA14:30( ]' I: b, I" `0 ?# }6 v) u
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7 ^' o$ W( X6 }) B, v课时249数据清洗过滤无用特征12:08( g" `0 u. s9 ~. T" G) e4 b
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' k2 O& M6 q+ e& z% f课时251获得最大利润的条件与做法13:26: }9 L+ Z# i1 ~3 A1 g! a# ^$ }; A
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( T( `% d, d5 O1 s, ^8 o
8 B0 z. q2 M' P% r! N# O; {! S章节33:机器学习项目实战-用户流失预警1 s0 J w8 F6 f" L
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2 Q" r) M% w- E1 R6 p课时255数据预处理10:05
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) c5 B) E9 P; w3 Z i1 J课时257结果衡量指标的意义19:50
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8 F, N& t2 X4 Y章节34:探索性数据分析-足球赛事数据集
# G) p2 K! V" m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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课时262数据读取与预处理13:094 |) ?" Q& S6 P3 v2 U& I4 ^
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课时266多特征之间关系分析11:21
4 J2 p6 k; e* I- k h* e6 X: J课时267报表可视化分析10:38
$ w. q+ F5 C& m1 m) ]0 m* j( [课时268红牌和肤色的关系17:162 R6 l: V; Q3 b) ?: ~6 n, U
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% t& f$ q: G/ F' G% w/ ~课时271单变量分析15:211 G" u4 f. G ]7 U* P' G9 n% C5 P
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4 o8 Z" U. ^$ K5 x4 I' M+ [# i课时275变量关系可视化展示12:22 l5 Q! m( W8 h O7 @, }" `
6 j# h, j% [2 @) K! d9 p# f) t
章节36:机器学习项目实战-HTTP日志聚类分析
- H: W" h$ u% H' {4 c1 W课时276建立特征工程17:25: _) Y' u$ N7 W# R
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- \; _( w# n, O- \课时278应用聚类算法得出异常IP点17:59
$ q: b& s. R3 z" a8 ?, Y2 t$ q2 V
$ n/ b4 Z8 x/ ?: e! @* p5 n u〖下载地址〗:* ]( f2 X* E6 e# B, H7 N
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