1 ~) m4 b. \" I' j e7 B
4 c1 C1 S+ `- @3 @〖课程介绍〗! X' L T/ e+ _1 t/ K- |/ p
适用人群:
: p x9 |% s; X: r数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。
7 S% u) B/ v( r; S$ \/ a& M3 d% [+ |* i0 l) Q1 q5 v1 r P8 G
课程概述：
7 y. T9 {7 o: T/ M- M. P [! C' i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。4 ]5 E W) Q4 ~2 X
: m$ K2 J- \9 w
课程特色：
; u3 y5 `5 e: W( g# Q1.通俗易懂，快速入门2 R$ t+ ~6 E( K4 L
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。
- H) p1 ~. s8 [8 j: g; y2. Python主导，实用高效" e! ]- s# s+ E" c) i
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。7 G }6 M" C% d* z5 n
3.案例为师，实战护航" k, D& m) \! T) O4 M. \5 L, 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。* v) l3 M) ^& [7 T4 o
4. 持续更新，一劳永逸0 p' s) j; m8 V: k" }" K5 k# p
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。
( j7 |# W6 p( t( F. t 6 U9 ]! O$ `' u: Q0 L
〖课程目录〗( |/ G$ Q5 n/ W& @. k" J8 `
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& Z7 ] E( X. R! |; e4 t
课时2AI时代首选Python09:20 Y! u9 n8 b7 T7 c( u
课时3Python我该怎么学04:21
5 p% p C6 P3 E8 A7 w课时4人工智能的核心-机器学习10:35
9 W5 f6 B9 C8 O/ @6 ^课时5机器学习怎么学？08:37
9 Y4 l+ z- G+ k g. }: h' k课时6算法推导与案例08:19- o+ ~" g8 |# G+ ^
; h" ^2 _$ [+ n% F( y章节2 ython科学计算库-Numpy（课程代码在目录）( Q/ n( M$ t4 y* ~
课时7课程环境配置05:389 X* j" s" p) c0 s
课时8Numpy工具包概述09:593 j) i+ g# A9 C/ Z# w9 ~: x, D: S
课时9数组结构08:35
( p( s3 a3 m+ _" b/ Q3 z0 t6 z# U课时10属性与赋值操作10:30
, |3 B4 L' Q, d3 d( r课时11数据索引方法11:00
/ I! f8 c; x, ]3 q" v课时12数值计算方法08:15
+ _/ |4 F( W9 ?( Q" _! n课时13排序操作04:51
' t; M! t5 f3 n8 m$ o! m课时14数组形状06:36
3 a' l8 e8 r* |% G2 e# L3 V课时15数组生成常用函数08:257 [0 }6 y4 z4 B! `6 n2 X5 O
课时16随机模块05:33
9 |$ g8 P8 j9 @; u' @/ w课时17读写模块05:56
" y- g7 j3 ]9 E9 e& f课时18本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)% g3 G& v! k9 M. M# o
- T, `! [( G3 e) E5 D8 _0 w章节3:python数据分析处理库-Pandas
' o v( t' D3 W, j; K& Q( z课时19Pandas工具包使用简介08:323 D: T) t5 A/ d" G* G( ~, `
课时20数据信息读取与展示12:05
: \; b; H+ d/ n' d/ T% s9 \/ w# M课时21索引方法04:34# X+ ]' W% x! g: u
课时22groupby函数使用方法05:226 E" t7 T$ j/ x
课时23数值运算11:15: _0 u g( d; T. g% K1 u
课时24merge合并操作07:14' Y9 X1 A0 }0 M V# |
课时25pivot数据透视表10:02
% G1 z" J, C4 k6 |: H2 A课时26时间操作10:18
% p$ j! F# Y8 K- w0 P- G! E课时27apply自定义函数08:58
7 n5 X ~7 d1 T7 K% D% f) ^ H. D1 X课时28常用操作06:436 ?; r7 w$ L, p$ ?; F5 w1 a3 V& ~+ o r
课时29字符串操作07:32( d/ J+ y% _2 o" ^# y
课时30本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)5 \* q* b G1 C
( I- x c% n' ^
章节4ython数据可视化库-Matplotlib0 o. ~6 t! g) I0 F' N, g
课时31Matplotlib概述11:44
2 I0 @0 g- m' l& ~' {课时32子图与标注21:16
5 T& _$ x- @6 |- Q& a课时33风格设置04:50" C; O% d& a Y+ W5 K' l
课时34条形图14:48
% m0 b2 ~- r2 c4 K. B课时35条形图细节15:14
% l4 o3 ]9 w9 A6 a课时36条形图外观15:40
+ C: z1 r/ T% G: R# i2 W课时37盒图绘制09:09% m* ?$ q0 o2 Z6 d: W M5 N: n
课时38盒图细节14:41) z( q+ S+ B' F! Q- @4 y8 e( ^
课时39绘图细节设置13:48
1 K7 F, o; _5 }- P& |, {' A课时40绘图细节设置212:36
3 q' q7 C; g6 |1 G! i5 W7 r, R ^2 C课时41直方图与散点图18:05! \8 k& S1 q# z% Q5 K8 e/ r
课时423D图绘制20:05' Q, r/ U. i$ z
课时43pie图15:00
2 T2 ^9 P4 {* t. o课时44子图布局14:39: X$ |' x7 ] a$ j0 ~
课时45结合pandas与sklearn14:03- d4 S6 B7 j5 U8 E1 J
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 \8 Q. X2 ]6 Q% t0 J3 d; |8 ?% T/ }
6 H! U$ ?1 {' A+ d2 }' M9 b1 C J章节5ython可视化库Seaborn4 W( j. B' p3 T; Y( y0 e; A
课时47Seaborn简介02:44" U! b s- D, `: ^% t, ]
课时48整体布局风格设置07:472 z/ P. b% w6 _- x& X
课时49风格细节设置06:498 u5 R; {8 b% H/ W4 j9 J
课时50调色板10:39
( R) N' s8 [/ h1 h; `+ u2 ^课时51调色板颜色设置08:17. r9 B$ K0 i1 b- e
课时52单变量分析绘图09:37) h6 W& B% u$ L, O) a- m5 r
课时53回归分析绘图08:53' {) ?! P% D" ]
课时54多变量分析绘图10:369 Q1 ] }7 N7 @$ `# ~; A) [
课时55分类属性绘图09:402 o. T& W9 [) Y2 M7 \: T9 n! K- q
课时56Facetgrid使用方法08:49
9 s% B: ^4 g7 |课时57Facetgrid绘制多变量08:29
" P; \, S. I; y5 @' J) l% g课时58本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)4 d, s% h) j, _1 g
课时59热度图绘制14:19$ V) l) ?7 c. Z' d8 X
! M2 E/ b; g. |' l5 m4 m% P7 E
章节6:K近邻算法实战
3 K) @" z4 ?2 F$ ~/ W2 C* n课时60K近邻算法概述15:47
% J+ H, |* q$ E5 b z' ]课时61模型的评估10:39
. n3 o" m' P# g+ E6 Z课时62数据预处理11:25 A0 u' i: ^( c( s+ n
课时63本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
- r$ q w# K" {0 W4 o& Q- ]课时64sklearn库与功能14:42
! X+ P/ W2 K t' F" N9 u课时65多变量KNN模型16:37
6 [ h9 x$ [7 M' I7 v' P. z, n4 g! b$ `6 f
章节7:线性回归算法原理推导3 B+ X; B D, x
课时66回归问题概述07:11
f1 |& H# {/ Z" }, I' n课时67误差项定义09:41
) k2 [0 f+ I0 v; d; \课时68独立同分布的意义07:324 a# b0 a* s& S P+ i- H! U
课时69似然函数的作用10:50) D0 J) N7 h% ]# @% p5 L# p! C
课时70参数求解11:11
- F' ~8 x+ F# C7 A+ A7 h1 T8 H7 A4 p课时71所有算法PPT汇总下载- w0 c, S& D% n* d% B
8 d! m* v- j5 d! R7 W章节8:梯度下降策略+ T, ?+ o: K9 w
课时72梯度下降通俗解释08:34
9 v: R. a5 R) f( I% Y% |课时73参数更新方法08:17/ L0 H9 s$ \9 u- h. G( |- T/ C
课时74优化参数设置08:51- {% J- t ]' h0 @& j3 L2 I- x
; o- c# w! ?4 w
章节9:逻辑回归算法/ T, s5 `" A8 B* e, {6 L
课时75逻辑回归算法原理08:23+ N/ E3 G. w4 ]! ~9 h8 j
课时76化简与求解09:09
* R* B* ?' W( D) F7 ^! b2 g
2 x6 D! p: u1 B1 @$ m! I章节10:案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略
( k; G$ N3 |: ~8 I8 ]7 }& l课时77本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
u) l) b0 y6 a8 x* ]6 u课时78Python实现逻辑回归任务概述07:34
B" v1 R! o* {& x! z3 i, z课时79完成梯度下降模块12:51) O/ M' x N! [* ? S! }
课时80停止策略与梯度下降案例10:55
. j& m, x& T0 K! B* V" X课时81实验对比效果10:25' T3 Z9 I2 F; T% v& w
! G& Y* f% \& j" e7 J
章节11:项目实战-交易数据异常检测
+ ^2 D3 _% M" j4 ^. R$ h& Z课时82任务目标解读08:099 Z C# Y, [: \, E
课时83项目挑战与解决方案制定12:36. C: K, ~- d: b. Z3 h" |$ f
课时84数据标准化处理11:20
+ N2 C8 L) F8 \$ e5 a课时85下采样数据集制作06:08
! F, z4 D4 T3 w+ T4 a课时86交叉验证07:16' e& ]/ Q! _% m# R$ y+ s/ x, x/ i( {
课时87数据集切分06:00( l# C) f/ ^# t$ G
课时88模型评估方法与召回率10:30
- O, \! b- u4 n1 S- R' ^/ x) U课时89正则化惩罚项11:48* Q0 L" i$ n! y
课时90训练逻辑回归模型11:20" @; i* r# i. m# ~
课时91混淆矩阵评估分析10:222 B5 I' l; B% O; @& o5 C
课时92测试集遇到的问题05:20
4 q) i; O+ c0 t# Z: U a O课时93阈值对结果的影响10:346 a, h, Q% Z: k ~0 x/ r5 F
课时94SMOTE样本生成策略07:38- b: Q4 J! d2 T+ w0 d) \
课时95过采样效果与项目总结08:00
* T. C3 o& r; k, e$ `课时96本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
5 P; q4 A% r) B) K" ~2 Z5 w! w! E% d7 h0 V
章节12:决策树算法1 z: ^6 `0 X* s M# u3 ?$ r( {/ z
课时97决策树算法概述08:29
! H- _2 {0 U0 M课时98熵的作用06:39
4 a. w8 U* P v6 t; J课时99信息增益原理08:41
, ]) K9 ]& D$ Q5 u# G4 h0 R课时100决策树构造实例07:40
" L# J. ~; b4 M3 s! T9 P课时101信息增益率与gini系数06:073 N" W4 t, e- r' D7 i; _
课时102预剪枝方法08:02. m1 f/ T! e- n) M3 X+ H9 C1 M
课时103后剪枝方法06:54+ ]: l X( F" R
课时104回归问题解决05:54
9 N; V5 S3 ^4 G9 {9 ^" ^0 u" o/ P: ^) T" E5 T
章节13:案例实战：使用sklearn构造决策树模型
4 g k W( C7 P0 s0 {; W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! R0 `3 y2 Y2 E' Z0 ]/ M# |
课时106决策树复习08:55
+ _' b. g. ?( v5 N课时107决策树涉及参数11:09# q( i1 x: d2 ]$ L8 Z R! \' t- q
课时108树可视化与sklearn库简介18:14
& h4 R9 F7 i0 l课时109sklearn参数选择11:46
/ V5 T& s+ G- q
" g7 O+ k$ i% ?! N章节14:集成算法与随机森林: w! |* U. c& Y t& Z8 r
课时110集成算法-随机森林12:03
8 z7 c$ h) i/ r$ J; V8 z( V课时111特征重要性衡量13:511 F' E4 l" H, H* U$ S ?
课时112提升模型11:15
8 |* v/ i1 e) N3 P$ Y课时113堆叠模型07:09
: `+ _4 I7 _& \7 F/ F9 A0 G- n- j0 k& ?- w4 _- c/ t- x) G
章节15:案例实战：集成算法建模实战
) r. l: j8 F0 Z7 u% Y& |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 j. C' D( B) \
课时115集成算法实例概述10:51
' R9 G% B* O7 J" ], N% B: {1 l课时116ROC与AUC指标10:03: s: v" m+ W: v' v
课时117基础模型09:32
& i9 q) N$ X8 `0 E1 A6 Y1 u; ^; ^课时118集成实例18:53/ i* w [0 \9 \& w, |; U
课时119Stacking模型14:16
1 }3 o+ @& s0 R% w* B( S课时120效果改进11:09% E# p$ J% k; }: F! f* N0 j
1 a' u/ ?% U8 D5 |
章节16:基于随机森林的气温预测! y( j+ y) \) _/ v( P
课时121基于随机森林的气温预测任务概述09:05
# C; S" _; ?; }* b, @课时122基本随机森林模型建立09:09
8 Z3 O; `6 J, G+ ~; a课时123可视化展示与特征重要性12:58& i- W+ D( T, W) p1 }7 J" V+ i" h
课时124加入新的数据与特征10:24
) c3 ~- h; N! i# H3 H: R! s课时125数据与特征对结果的影响08:24
% Z% e! w9 _8 q) Y! B D( G课时126效率对比分析08:14
3 w2 n- Y- c5 N* r: e& E课时127网格与随机参数选择07:51+ S, E( L$ _, Z7 G' z6 ?6 U+ x0 b
课时128随机参数选择方法实践09:463 r& \/ x1 r4 s2 P
课时129调参优化细节10:12
* l4 @; t1 ?! l* f- x0 @课时130本章数据代码下载
0 E/ i5 Z. h, l3 i& n
& ]7 ^' z5 V) j' L; H# K章节17:贝叶斯算法& E' L) f: a" s; |" ?" c6 X+ f
课时131贝叶斯算法概述06:589 @7 y# C" z: q% B
课时132贝叶斯推导实例07:383 {9 ^) H7 h6 T/ R8 N% T
课时133贝叶斯拼写纠错实例11:46
3 K e" o+ q |2 b; k$ r' [课时134垃圾邮件过滤实例14:10
2 C6 \8 d" F) R! D; m课时135贝叶斯实现拼写检查器12:21
- K% X& c a' Z7 ]+ r- t( n9 a8 l* h" G2 k( h* j1 d
章节18ython文本数据分析：新闻分类任务
0 Z1 Z# w; }% l- a1 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)
8 w A, Z- k7 H' H; h课时137文本分析与关键词提取12:11) g: V" t6 o$ V7 f: Y E
课时138相似度计算11:44
' f5 y& Y9 p' `9 B) } t! j+ B课时139新闻数据与任务简介10:20; u: L5 |$ [ d+ t( i9 L2 a8 ?
课时140TF-IDF关键词提取13:28
1 T, @) A. I- r; s3 }/ y9 w+ C课时141LDA建模09:10
/ R; U& Z* p; B* e课时142基于贝叶斯算法进行新闻分类14:53
0 a+ J- M3 B) _0 E3 d* R% e d; z7 [. o' ]
章节19:支持向量机
- {1 J6 U) g* `$ G( e6 o/ n! L课时143支持向量机算法要解决的问06:00/ M/ h7 L- x" U! e6 W" Y0 k
课时144距离的定义07:05
8 u: ]+ E! n0 S) m# O$ j课时145要优化的目标07:54
* r5 q* k6 L/ ?6 a课时146目标函数10:12: ~- e. q$ q" X5 R: `
课时147拉格朗日乘子法08:57
3 l, B O8 ?+ f) C2 A' O课时148SVM求解10:14/ \) F6 c" Z+ l( o" w
课时149支持向量的作用07:53( f& F% Y$ P9 f* {7 E. a, Q
课时150软间隔问题06:00: O( P3 K6 H1 l$ q( _
课时151核函数问题11:568 y6 j& f- j9 I3 N% B" A& i9 f
! Y% _3 C. _; t/ H6 n
章节20:案例：SVM调参实例
, Y4 `" z: S8 {7 |0 h课时152本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)2 C* C" e: F6 y. s$ `* u5 C
课时153支持向量机所能带来的效果08:55
) O4 f. W- X' Q$ S课时154决策边界可视化展示09:52- x( K4 R/ k0 v
课时155软间隔的作用10:31
7 b3 u/ D8 f# A- z课时156非线性SVM06:52
, a0 U3 E/ [7 t# G课时157核函数的作用与效果16:15
; r, h( C( m& F' ?( O- ^ t( m; p( {2 o6 S+ r8 W( N- d
章节21:聚类算法-Kmeans5 l) Q/ Y. C: B& P+ N- w% K
课时158KMEANS算法概述11:34! q5 y( v" M; Q z
课时159KMEANS工作流程09:42
* P: G$ ^( c& n9 M课时160KMEANS迭代可视化展示08:20# E9 O, V l5 h1 _: ]
课时161使用Kmeans进行图像压缩07:58
( G' r+ M+ g+ O0 u) Q& m# ]5 M% v8 h; R5 j
章节22:聚类算法-DBSCAN: w6 T( n: }. l7 x* H/ M o
课时162DBSCAN聚类算法11:04. Z) I4 Z1 ]* ~1 `6 ~
课时163DBSCAN工作流程15:03+ r. b2 m' M8 g
课时164DBSCAN可视化展示08:52+ S$ }4 t; ~5 U# s0 h% D0 }
0 D# b6 O% T2 q+ g b1 C章节23:案例实战：聚类实践分析! Z. o, w5 }# S
课时165本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料). @( j; d7 l* Q6 |: `8 I3 F
课时166Kmenas算法常用操作09:213 Z3 ]5 c1 E- j
课时167聚类结果展示04:45
% ]( N& g. k& f# u" |3 H课时168建模流程解读10:455 K. F2 [. U5 q: D' [; \' e) |
课时169不稳定结果04:14# m) m$ I- y* r b7 U) I7 g
课时170评估指标-Inertia07:24
: ?5 W, D% t: T' Y6 o* Y2 n课时171如何找到合适的K值06:55
' r# ^2 e/ R* a8 Z5 Z$ e4 @课时172轮廓系数的作用09:15
# c9 D8 V4 {$ a, d9 }课时173Kmenas算法存在的问题07:19
. x/ ~! c$ r' v: V课时174应用实例-图像分割13:45$ e% R( Z! _5 A1 c( N N% \& u
课时175半监督学习12:23
/ l: C ~7 a+ D; t) Q$ C7 a% _" F课时176DBSCAN算法08:10; p2 X& l9 ~$ i) ^8 {6 m
j& ?, _* W1 e+ ~2 D+ b& A
章节24:降维算法-PCA主成分分析
* G9 Q+ `. F' u' O8 c( g, Z l课时177PCA降维概述08:39" x* z# o- N) `6 F6 D! J5 z4 h
课时178PCA要优化的目标12:22
2 T) _! r3 }! T' s8 O课时179PCA求解10:18
; i6 |2 v% _$ U课时180PCA实例08:34
" M6 [5 r7 }" E5 ?
+ A. h9 R8 k! i. P章节25:神经网络$ y" }/ D* l- U
课时181初识神经网络11:28, U. M* _' r1 g# i
课时182计算机视觉所面临的挑战09:40* [ _% v) P7 y8 f. V* W4 g% u
课时183K近邻尝试图像分类10:01
: w5 ~5 `0 E( C' h0 `- {; c课时184超参数的作用10:31
# q6 i3 t# r: M. w* I课时185线性分类原理09:353 x" ]3 ~, B' O; }
课时186神经网络-损失函数09:18
! X" j- w5 ~3 l' M7 I- O课时187神经网络-正则化惩罚项07:19
j* Q$ _) G! h% M课时188神经网络-softmax分类器13:396 C4 G5 n7 C% P9 z, @
课时189神经网络-最优化形象解读06:47
0 u; C6 O4 M* u, g! l5 V0 U课时190神经网络-梯度下降细节问题11:49+ u/ ]4 t9 I( w
课时191神经网络-反向传播15:171 `* m6 ~; p \+ w% h
课时192神经网络架构10:11( q- \/ b8 T+ n
课时193神经网络实例演示10:391 Q+ x8 H1 |( v. o5 s% v
课时194神经网络过拟合解决方案15:54
0 }4 U, ]) S" M! z课时195感受神经网络的强大11:30
9 }/ `) Y+ Y0 _( \8 L+ l. N- {8 D7 ^- `- _- m& ]/ E% [- G4 `" M" A9 c
章节26:Xgboost集成算法
P, s# Z0 b7 a0 r课时196集成算法思想05:35
. J! M5 J/ x! Q, P* Y/ @课时197xgboost基本原理11:07" G. c+ r. A9 ?3 _3 h7 p
课时198xgboost目标函数推导12:18
- @9 j, G* ?$ N0 O) ~课时199Xgboost安装06:26: a7 b& y9 M: {! M5 d
课时200保险赔偿任务概述13:06, H7 X. c, Q+ t/ C9 _7 k; \1 Z9 w
课时201Xgboost参数定义09:54. ]& Y& p5 P/ ]
课时202基础模型定义08:16$ l9 m+ J3 |$ v
课时203树结构对结果的影响12:37
+ d' O/ h4 @/ U课时204学习率与采样对结果的影响13:016 B+ t$ B8 p+ R1 x z" \8 R
课时205本章数据代码下载4 k' y, e/ M, p5 h
% m% }* G4 v7 m$ r- n* m章节27:自然语言处理词向量模型-Word2Vec9 K' H" Q$ H( F: U
课时206自然语言处理与深度学习11:58
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课时208-N-gram模型08:32
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课时210神经网络模型10:03* b. }, ]9 s' l: b @
课时211Hierarchical Softmax10:01
! H$ F$ k3 [8 F课时212CBOW模型实例11:21* S3 ]0 v' {+ e; x
课时213CBOW求解目标05:39
3 t6 G" d9 d6 U* e3 C课时214梯度上升求解10:11$ R+ W3 q4 Y3 \6 V
课时215负采样模型07:15. U: F4 n- C k6 I# f8 E) ]
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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% u# j* d6 \5 b$ t
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课时217使用Gensim库构造词向量06:22) ~6 Z7 f" @. n6 A3 h' b$ y
课时218维基百科中文数据处理10:27' m: }# }/ r- E+ a! L
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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/ |9 P% d8 L1 v+ @" y
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1 G# i9 o" `* K章节30ython库分析科比生涯数据3 Z) e" x# F% o
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, s& Q$ y9 y5 E9 R" K课时231Kobe Bryan生涯数据读取与简介07:45* V( H/ E Z s' d0 R% E
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课时233数据预处理12:323 ]/ Z$ N( u- ~5 E
课时234使用Scikit-learn建立模型10:124 L* P3 H( Q+ c) _) I. j# }" w
: U3 O+ h$ ~6 |7 _章节31ython时间序列分析( x, d1 a) _. U! N7 y y
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& M3 N2 O+ W: M课时237Pandas生成时间序列11:28
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E: \1 d7 N9 Y ?0 N( I6 c B课时240数据平稳性与差分法11:10
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课时262数据读取与预处理13:098 O) n% X6 }( T# ^; Z( V
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) d3 r, m" n/ b6 y- N& t6 w课时265特征可视化展示12:23+ P) T0 M3 s( y4 d6 x7 A; Q
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3 G( O6 Y! |; O: i课时267报表可视化分析10:38
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: p$ y6 r- v- ]4 T# v课时278应用聚类算法得出异常IP点17:59
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