: C# @$ C' ]7 t$ f- z
: S w' R2 f. v2 m) S7 t* D〖课程介绍〗# s1 p+ Z3 U$ ?9 Y& G
适用人群:1 w/ n, u' O0 i6 H0 v* }
数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。
# z! j. P6 Z' F/ }" f1 H4 i. |$ h, J0 T' v. i+ t9 U
课程概述：9 E! c3 J" U9 {0 D. V) S4 V
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。* f; d" B/ j; F! A2 Q$ d4 M
# d' r! f, _! ~ 课程特色：% [: A. ~3 ^5 ~( b: W6 z0 X `
1.通俗易懂，快速入门
+ L1 T! h7 }; J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。3 D; ^# M9 h$ Q# c
2. Python主导，实用高效
) P8 z$ h8 l9 Q# D0 J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。, c* E3 B3 z$ F' a
3.案例为师，实战护航
& W# M/ p) ^( I ?$ @) n! p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。
: a$ w4 `4 S6 f+ v/ i2 g4. 持续更新，一劳永逸. k% I2 l6 G( ~5 }$ Q
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。% a2 v3 w8 r# Z( \
% @9 ?* U4 S7 `6 m4 U7 ]5 O〖课程目录〗
$ A N# k; s, G: Z c5 [+ l3 V" 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）11:147 A1 Q0 i9 Y# A( q3 t; ^
课时2AI时代首选Python09:20
0 K5 Z- j+ p$ G课时3Python我该怎么学04:21
% y- }/ S0 r. D" U: Y# t* h5 Z课时4人工智能的核心-机器学习10:354 l# P) L. v d$ X
课时5机器学习怎么学？08:37
$ K+ |+ [% i' H/ ]3 K, ~' ]6 o' E课时6算法推导与案例08:19$ _+ {% c |4 z
) G# y9 X% ?: ~9 O; d3 c$ g9 g章节2 ython科学计算库-Numpy（课程代码在目录）
( e; y" z, P$ @0 D, ?7 @课时7课程环境配置05:38
4 r1 H4 c5 p5 x. r课时8Numpy工具包概述09:59$ R1 \1 [. j3 e
课时9数组结构08:35
* z3 \+ D2 Y% B2 P. `/ r1 i& h0 N课时10属性与赋值操作10:30
0 {4 u8 c' Q' |. Y& n课时11数据索引方法11:001 p6 v2 P- d5 X) h1 `; {- r
课时12数值计算方法08:15
& i( V( S4 G& ^+ Q课时13排序操作04:51! r8 a; q7 D" Q# n
课时14数组形状06:36
4 L5 i' ^" p! u6 C4 G- W+ O9 e课时15数组生成常用函数08:256 v" D' i' p [ A
课时16随机模块05:33
. J& r/ K0 C( e) F& H" v课时17读写模块05:56
) v! m) T% O4 _, j! M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 O7 y" y$ P8 b# f# v) K ^# ^$ \
2 R& J1 U9 o& g- ?% S" P- a章节3:python数据分析处理库-Pandas4 [/ b- @+ n* V- [' {; j2 z
课时19Pandas工具包使用简介08:32- N4 i3 d- U6 M+ e: w& Q2 s
课时20数据信息读取与展示12:05
$ B* ^% Y* Z& A2 r6 N7 H' V课时21索引方法04:34
) T* A$ w; Z4 b7 O M1 F课时22groupby函数使用方法05:22
' y0 I: J4 V; h2 {4 x# ]) }课时23数值运算11:15: ?0 x p7 A" {
课时24merge合并操作07:14. V( [2 U+ X& r1 t' z. t* v
课时25pivot数据透视表10:02" ?/ |% l- i0 c, f/ l; I
课时26时间操作10:18
1 K7 `7 ?# Z3 q. w; b课时27apply自定义函数08:58
& F' {0 j" t( L5 f0 \0 z课时28常用操作06:43% N; C( w- |6 f" h% V9 a& f' O
课时29字符串操作07:32+ T+ A, p! h( Z; e* @
课时30本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
& |3 m u4 Z C8 Y. E; a% I5 ^7 B+ _' ^; @6 `" w: G% }# [
章节4ython数据可视化库-Matplotlib
& w" F* F# c$ J: j课时31Matplotlib概述11:44" z; y. ^7 Z- `' ]$ R
课时32子图与标注21:16
- } b4 m: j' W0 m$ K( S课时33风格设置04:50" E6 {1 ~9 }0 _8 ~6 K3 }
课时34条形图14:48
- m! ]) R+ |9 Q. t l8 B课时35条形图细节15:14
) X0 x, F. s2 g课时36条形图外观15:40) c$ |$ O0 a) E" {
课时37盒图绘制09:09
* G6 H1 J2 e! e# J课时38盒图细节14:41
8 ~$ c M- i! t: ^2 s0 E课时39绘图细节设置13:48
3 T% d% o2 G' X6 M+ h- g课时40绘图细节设置212:36& g/ Q! @7 F! F' B3 V4 U
课时41直方图与散点图18:05
G' y* |2 y0 n- T课时423D图绘制20:05
( L/ I3 w, D7 C- h; P课时43pie图15:00
3 N% A, _ C* |/ a1 r课时44子图布局14:396 \ A8 O2 p! E
课时45结合pandas与sklearn14:03
: b# {9 Y+ W C* R0 [9 k课时46本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)9 Y: d* S0 n" L) s- k1 N" I
' j' }7 g; `: H0 }
章节5ython可视化库Seaborn
; S3 ]( i+ @2 `; Z# {' }% V课时47Seaborn简介02:44
3 I$ B! o/ y5 `, j+ F; Q% q. j+ w( v课时48整体布局风格设置07:47
@+ n4 I. C5 F$ d2 R课时49风格细节设置06:49/ J3 V: \" A) `
课时50调色板10:391 ?5 Z/ q2 V# t4 I/ c) x5 x( w
课时51调色板颜色设置08:17$ m' y- M( @ M3 j3 U
课时52单变量分析绘图09:37. M2 a8 V, d; L- f2 U
课时53回归分析绘图08:53" H0 | D x0 K" V
课时54多变量分析绘图10:361 H. W& k7 ~' v- U
课时55分类属性绘图09:40
" w6 s9 l5 W/ K' }1 {7 e课时56Facetgrid使用方法08:49/ g8 D# }+ e+ X; ~
课时57Facetgrid绘制多变量08:29
* |4 a* `2 H+ G( V课时58本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)6 X E2 S" p, c+ F) ]
课时59热度图绘制14:19
6 S" i( P: T" L$ g8 {8 `' l# n. d& o7 Z; h
章节6:K近邻算法实战$ D1 d% W, F$ D X- s
课时60K近邻算法概述15:47
4 y8 E- K$ L" n课时61模型的评估10:39+ G6 J5 U" V9 L& y0 Y$ i% e! y
课时62数据预处理11:256 {$ G+ k1 C/ \: X1 u* |+ Y
课时63本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
+ c5 B: y3 d2 L9 A J& k% I6 k课时64sklearn库与功能14:42
% q5 A5 s ]6 J" T. a& K4 I; [% R9 {/ y课时65多变量KNN模型16:37
0 y+ O5 H/ e" \& Y; b% i7 \! J8 {5 |* E6 w' ?
章节7:线性回归算法原理推导0 t% Y) x: Z% |7 Y( `4 o8 p; U
课时66回归问题概述07:115 ]% J* ?" R$ q- N O2 H
课时67误差项定义09:41
9 S0 @& X+ [9 U+ ?9 p课时68独立同分布的意义07:32
% u h @( Y* N* b# Y3 ^. B, Q: p课时69似然函数的作用10:50
) M0 T' K7 S0 F% f, [7 x课时70参数求解11:11
/ d$ x( t+ p G, ?课时71所有算法PPT汇总下载
9 w, e+ W( N4 O0 o0 a
% t0 j& S+ B4 P& T$ \9 C2 O章节8:梯度下降策略
' s2 x* c0 X k8 j& t9 M- _7 r课时72梯度下降通俗解释08:34
0 [+ O# @9 h( j$ @3 I5 e课时73参数更新方法08:17( J2 r0 C0 o) r% g8 }
课时74优化参数设置08:51
5 [. d$ O! {, ?8 V* z" {3 Y) _* O) Q% R
章节9:逻辑回归算法; u9 h" s f( {3 `
课时75逻辑回归算法原理08:235 Y- D* G; x/ Q" X) Q w
课时76化简与求解09:09
& Z2 y# t8 @& R' j9 h6 q y; R) Z/ ?6 G' u' F. P8 }9 m' m8 V
章节10:案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略* ]1 X {0 z; F: ]7 C- Z: M
课时77本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
, m Y- c0 ~8 { J' J) p9 z课时78Python实现逻辑回归任务概述07:34; C7 S* a* t& P* ~* k: c
课时79完成梯度下降模块12:516 N& m# Y1 a) _1 j+ R; T* B+ B* C& l
课时80停止策略与梯度下降案例10:55
& [6 l) C) Q! \7 ~课时81实验对比效果10:25
* j. q$ r" a5 q% V
. B& ]7 x ~9 l; G" h章节11:项目实战-交易数据异常检测
5 N7 U& k: ?! ?! W课时82任务目标解读08:09
) ^ o y7 Y9 k, J课时83项目挑战与解决方案制定12:36
! j7 a4 E9 ^* c7 y课时84数据标准化处理11:20
J' ]& `8 e# Q8 A课时85下采样数据集制作06:08
0 A+ U5 `, x) }. V( Z课时86交叉验证07:16
) p& i+ q i! A' y课时87数据集切分06:00% x* t) {" L2 N: H
课时88模型评估方法与召回率10:307 Y. v {1 V' V9 \1 W: x! D
课时89正则化惩罚项11:48! S7 o- P8 l% [" c3 L" _
课时90训练逻辑回归模型11:20
1 V' a) a: D# x课时91混淆矩阵评估分析10:22
T) M3 k9 \; z# O7 s6 l* C s. h课时92测试集遇到的问题05:20
) M3 r8 v# ^, E课时93阈值对结果的影响10:34- g9 ^) ]; b: t! U, e
课时94SMOTE样本生成策略07:38
+ U& V2 Z- f" i* n& V课时95过采样效果与项目总结08:00( G; y* O8 L' {. _9 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)% M; L: b8 n! L" B, H1 n* B( _8 {1 A
# K x: A* P+ I4 c# L* i章节12:决策树算法
4 r7 X+ [, R8 H7 W7 j3 w: g, l课时97决策树算法概述08:29- Y+ w5 F% u+ \9 v; g: n1 R
课时98熵的作用06:39
$ n" x4 F3 ?3 G) h* }7 f* ^$ @) [课时99信息增益原理08:41
8 z1 x l7 V! B6 I3 W$ W2 A课时100决策树构造实例07:40
2 s) L' N8 M0 Z- }$ r4 m课时101信息增益率与gini系数06:074 o, i2 l# W# @# S, U) g, }" L/ o
课时102预剪枝方法08:02$ Y; ~5 r5 g2 g# D2 O
课时103后剪枝方法06:54
1 Z, x2 w6 a0 a) J$ u- t课时104回归问题解决05:541 t+ V3 N* a* t$ j* D- {
( S3 M1 I4 a& Y9 R8 c. v1 O
章节13:案例实战：使用sklearn构造决策树模型* [" A: m% p7 u4 l
课时105本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料): ?& ]2 g/ J6 n: U1 ~# `
课时106决策树复习08:55
( r0 g+ h; c" q5 G- M课时107决策树涉及参数11:09% @: [$ o: [$ K( j9 j; a) X; z. S& @
课时108树可视化与sklearn库简介18:14
4 \ }. n5 m1 s8 ?+ I6 b课时109sklearn参数选择11:460 W7 i' f# {9 z. X
, W; D+ c2 _# C+ i8 d' ~6 E9 Z章节14:集成算法与随机森林, i2 v* e: @1 z8 F
课时110集成算法-随机森林12:03
7 F- a. o8 C9 L7 C" \课时111特征重要性衡量13:51+ G* r0 f7 `2 N' y; s4 X7 Z1 f& Q
课时112提升模型11:15* N) S) U" d+ r+ @ k' F( e+ S( r0 M
课时113堆叠模型07:09
% E0 z8 ?) r: x
: [. i9 I" G8 o" O/ p章节15:案例实战：集成算法建模实战$ ^5 e2 [6 h8 O. Z
课时114本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
1 c& k, Y2 O2 ]1 ]. n课时115集成算法实例概述10:51
5 k5 o& a* U; ?& { l9 X课时116ROC与AUC指标10:03( z4 n0 `! M. S3 }( F% u
课时117基础模型09:32
* P2 d$ y/ G$ w3 p3 M课时118集成实例18:53. \4 f/ v" K, [' M$ ?! e9 S
课时119Stacking模型14:163 W- p3 J8 Y3 D9 `! o
课时120效果改进11:093 D7 ~! C# x/ |9 b4 i
& I% o- {' _: \4 W0 n章节16:基于随机森林的气温预测8 e6 A( F% j( S$ S
课时121基于随机森林的气温预测任务概述09:05) T/ g. H7 H6 Z
课时122基本随机森林模型建立09:09. g8 h( `9 p& [, Q/ c
课时123可视化展示与特征重要性12:58/ L. J3 u5 y5 O# F) ?# e
课时124加入新的数据与特征10:24, H7 ?5 P" M- a* ]- R
课时125数据与特征对结果的影响08:243 G$ G# _0 M* [* W; y* b- T9 g
课时126效率对比分析08:14# P4 f( C" f) n8 B
课时127网格与随机参数选择07:51
- ~) v, h4 S# J+ K4 b8 n课时128随机参数选择方法实践09:46& Q$ O) |5 b- Z9 t4 x0 E; [7 b+ a
课时129调参优化细节10:12" j0 ^. e+ ? r
课时130本章数据代码下载
+ N2 ]! y) ^" u) C$ @6 t; E! L# @/ I+ ?, X: C, A- d$ l1 c& {
章节17:贝叶斯算法
) U6 ~/ {% V. `$ a1 f4 h$ H课时131贝叶斯算法概述06:58
9 `4 b0 e D* x课时132贝叶斯推导实例07:383 [: x0 `- x$ b1 U1 }4 h; y
课时133贝叶斯拼写纠错实例11:46" X2 D# K! H6 r0 G0 G3 k
课时134垃圾邮件过滤实例14:102 S2 s$ P1 V! ~2 I+ I% n% N# y
课时135贝叶斯实现拼写检查器12:211 p3 L- i- e( _ `# B- s' x5 Z, z
0 V; `+ \& O; |- d1 d# I
章节18ython文本数据分析：新闻分类任务
8 {& X5 n4 x* O课时136本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
3 W* n" E U/ P/ }: [% |; ~3 f课时137文本分析与关键词提取12:114 m9 W; W! ^" r" k6 _# n
课时138相似度计算11:44
0 d$ s7 ?( [4 C1 A# |# v2 j课时139新闻数据与任务简介10:201 f. j4 o9 f/ q' V9 F* u
课时140TF-IDF关键词提取13:28
/ G6 j! ~+ d8 S/ S课时141LDA建模09:10
. p, [' Q' B& }# C+ p' e- }课时142基于贝叶斯算法进行新闻分类14:53
9 | R4 E( [$ ~; Z; s! j: ^
7 b9 y/ G5 Y3 G5 {4 w4 U章节19:支持向量机% u: l: I4 F# k4 \! a
课时143支持向量机算法要解决的问06:00
* e" G3 D: O: y3 [2 g# V" Q课时144距离的定义07:05! r6 F9 o5 e& J$ p% n8 _9 B
课时145要优化的目标07:54
/ S8 f& h, `' |2 y% n: \8 E课时146目标函数10:12# B. z# z2 ~- b
课时147拉格朗日乘子法08:57
7 U: l" K# C' \课时148SVM求解10:14 s4 e' H; L1 _& o5 F, z) [
课时149支持向量的作用07:53
) {% P0 G( B# Z# b" @* z课时150软间隔问题06:006 g6 n! u7 D6 r$ h% A" Z
课时151核函数问题11:56
6 e/ M; c1 V8 e/ n& E- r; a6 }$ z6 a" f5 l) U7 X
章节20:案例：SVM调参实例
5 x3 ]+ z* ]* Y5 b! r课时152本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
9 r+ e9 }) B2 ^7 t% M课时153支持向量机所能带来的效果08:55
) ~: \$ d+ R2 f课时154决策边界可视化展示09:527 x5 O( d. X ~
课时155软间隔的作用10:31
& X$ k1 s$ J: z0 j课时156非线性SVM06:52* N: O- Q }: x6 J* z- J: E' T8 \* D
课时157核函数的作用与效果16:15
2 Q6 [8 L7 L5 W# B8 R1 b
- g6 m) ~" [& e f# i$ W8 E! P* H章节21:聚类算法-Kmeans
9 T. e. M6 B; |+ ]8 x3 e课时158KMEANS算法概述11:34" w- b% J h8 r3 }
课时159KMEANS工作流程09:42
3 p: `' C7 l$ q! d# e% V N& h课时160KMEANS迭代可视化展示08:20$ _( ?' P7 X. r, B+ [- a
课时161使用Kmeans进行图像压缩07:58
6 _3 j- g `7 z% j* J# U5 Y% R9 f" F# e! J/ `6 R, O; W# A6 X$ `# p
章节22:聚类算法-DBSCAN
- k3 A: \& |# d0 M0 X课时162DBSCAN聚类算法11:04
Z, c0 `' E3 V; M$ q. [: d8 G课时163DBSCAN工作流程15:03
& K- q! a' Q( H; ]& C. n课时164DBSCAN可视化展示08:52' F. t$ _5 f6 u c: ~. U
1 A+ r! l! t+ i9 j0 B
章节23:案例实战：聚类实践分析6 l {' X4 G* c4 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)
- ], l. s$ {3 z* x1 E. b+ ~1 R课时166Kmenas算法常用操作09:21- v9 {1 j2 V4 h p) j1 Y" ?
课时167聚类结果展示04:45
6 u$ J( h$ C9 ~$ C6 @' I' S课时168建模流程解读10:45
$ M( I" m$ L) p0 T) D: t课时169不稳定结果04:14% c* M& @% C. v, t8 n( T% ~' F
课时170评估指标-Inertia07:24$ m# D; Q& n8 {% `7 {2 E
课时171如何找到合适的K值06:551 t, i0 k$ K0 M1 j' b; `. i2 w
课时172轮廓系数的作用09:15: z6 t, l! ?4 k8 g3 c, c; j
课时173Kmenas算法存在的问题07:19
5 u/ b2 E, d8 R' E3 X5 `课时174应用实例-图像分割13:45
# l0 ]( f& V) m7 y% G课时175半监督学习12:23
2 n& c5 B( ]4 D4 O课时176DBSCAN算法08:10
! V* E! L% u. ?+ Z
" f6 T( }- W1 n7 B r章节24:降维算法-PCA主成分分析& s" Z% x' f- y' O* W* L0 `
课时177PCA降维概述08:39
, X( k# }1 Q0 N6 @% Y0 T课时178PCA要优化的目标12:22
8 B/ Z2 w( g& l: ^- D% D, m* N课时179PCA求解10:187 m6 }# w1 s( B1 w4 k; Z( H( s& |
课时180PCA实例08:34 o6 L! }; N0 ]/ L. L* n
! j1 a6 P: a& _! j
章节25:神经网络1 {. G- a- ^% t" p6 q
课时181初识神经网络11:28+ g9 D' }8 M% z& _' _" k- j( d( Y1 G
课时182计算机视觉所面临的挑战09:40
6 ]! I9 B8 m( d& H4 |课时183K近邻尝试图像分类10:01
8 D3 T# D. }9 ]$ h1 e/ s7 u课时184超参数的作用10:31 O2 A. V# O9 E1 L2 r
课时185线性分类原理09:353 O, G& V O2 b1 r( S
课时186神经网络-损失函数09:18
; k- Y3 W# _6 [, R% l0 `, {6 o课时187神经网络-正则化惩罚项07:19
* F7 b" E3 f1 [: ^ p( ^; M9 ^课时188神经网络-softmax分类器13:39
8 }" }; J, U- u+ a+ v课时189神经网络-最优化形象解读06:47& B# x# Y& |& t: i0 f4 a( h v
课时190神经网络-梯度下降细节问题11:49
6 w- B0 f+ x! p( d2 P课时191神经网络-反向传播15:17- ?8 g, s# m! b7 I
课时192神经网络架构10:11
2 ] r: _* k2 [9 \5 ^课时193神经网络实例演示10:39
1 k" B; M) t' B" k, J课时194神经网络过拟合解决方案15:54
7 U" n) l# E# i2 b6 y* W; x# S课时195感受神经网络的强大11:30
2 f8 v+ h {1 m5 z) j. h$ C1 s& B# E+ O6 ]
章节26:Xgboost集成算法# H/ t7 G4 q) h& ~: D
课时196集成算法思想05:35' p/ a) |6 l( {( b7 | S' r
课时197xgboost基本原理11:07
: y$ {2 w7 N/ U- x9 U7 f课时198xgboost目标函数推导12:18
; K9 Q: N0 Q! ]; L7 h' z课时199Xgboost安装06:26( Q) n% y9 p0 `6 l J- n& Y6 C
课时200保险赔偿任务概述13:06& k& K1 `" W! `: {/ z- K/ R
课时201Xgboost参数定义09:549 t* Z3 G$ Q0 N( u( W+ S
课时202基础模型定义08:16
% M1 o: a0 I: f2 F' ^1 x$ U) q课时203树结构对结果的影响12:37' ^. Y X: `$ g- ?! [! ~% h
课时204学习率与采样对结果的影响13:01( y0 {6 I& X& H
课时205本章数据代码下载
* c; j$ t1 r, w: _3 h" g
: U8 [$ O* b% c: |* R% @- `章节27:自然语言处理词向量模型-Word2Vec
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