+ N( W! L8 k+ D. z' w
k8 A$ |: I0 d4 V6 _8 T0 j/ B〖课程介绍〗
g2 W! n2 o2 D e适用人群:# g, I' v6 R5 n7 D/ h0 s9 N
数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。3 d" N' f, U4 ? Y
2 M+ x6 L, Y, C, l8 s2 `: ]$ O, I9 w课程概述：
% O% \- ? ] X- }9 i1 f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。; y& y/ `$ M; m+ }8 m1 E" p
+ Y# S% P* {. \; [
课程特色：+ U" N" C2 t# ^( \
1.通俗易懂，快速入门) d" G& ?1 [6 N ]+ C2 y" e/ W3 f
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。 c1 s& E9 J" l# L- y- y6 y6 m# O
2. Python主导，实用高效9 }5 Y1 O& V- q- ^9 @/ P& d
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。5 y. }+ I' ^- d5 W2 d/ v
3.案例为师，实战护航$ S7 p3 P! \( V' f. J
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。
1 r2 h9 Q# P: Q1 s* J5 v4. 持续更新，一劳永逸
; q G" B' |8 l$ MPython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。
+ j. U( }4 N" n5 n2 \0 [6 D 2 D. n& i( Q3 b, C# s& W R
〖课程目录〗1 S/ P/ J X, v; c9 {5 k- z3 Q
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- P1 _; G, c- E6 }
课时2AI时代首选Python09:20" C" W8 ~% R' T5 E. B
课时3Python我该怎么学04:21% Y7 V6 L& F5 F
课时4人工智能的核心-机器学习10:35* u( P: V. ^1 p( o5 ?
课时5机器学习怎么学？08:37
: V" ], c' `0 n/ s, d课时6算法推导与案例08:19! N4 g. J3 H: O+ W
" u q7 E; M( N
章节2 ython科学计算库-Numpy（课程代码在目录）
/ E5 u- m0 a3 g3 c6 m$ ~课时7课程环境配置05:38
5 x3 @3 ~. d, i; v0 P% {课时8Numpy工具包概述09:59& @( y- Y2 z; L/ \7 t, P7 r
课时9数组结构08:35
, I* @' I, {0 U0 I) t6 O课时10属性与赋值操作10:30" V/ q, @- r% t9 Y# x/ A; n! Q" }
课时11数据索引方法11:00
; z7 V4 {" b& ?6 V/ p4 V6 b课时12数值计算方法08:15
* c9 |3 I3 d* O) }课时13排序操作04:51
/ i4 \; e9 c4 Q课时14数组形状06:367 ?9 F! S" D! a
课时15数组生成常用函数08:25
5 |% X1 B7 D5 V8 O) u- p& G课时16随机模块05:332 k2 x3 ^2 ^" h& l6 z# R
课时17读写模块05:56
8 ?5 F8 L* ~ Q: V y# |) V课时18本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
' q" k8 C& `" A. A# V; l5 ] ?) T9 q9 v. g" h0 b% t* v
章节3:python数据分析处理库-Pandas2 `3 x9 ^* v# Y* q. R& s8 @' M
课时19Pandas工具包使用简介08:32
$ U0 K* `# [' t, J4 x, L) Y3 H课时20数据信息读取与展示12:05
7 E I5 H. d5 O( e7 _) M课时21索引方法04:34( R& D+ S/ ^' y1 C2 ?
课时22groupby函数使用方法05:225 ] X/ g' u- L
课时23数值运算11:15/ {* \* l2 {/ z5 G3 H, x5 R2 o2 L
课时24merge合并操作07:145 l7 r& b( G: E; v: X P/ f& ~1 ^
课时25pivot数据透视表10:02) } u8 [ B- W1 ~) G
课时26时间操作10:18
* ~7 n0 t. ]: U' P7 O3 o2 v课时27apply自定义函数08:58" y& u/ J5 P% P" t! Q& E
课时28常用操作06:43
# l, H9 H3 W: s& Q# i6 r+ P5 E课时29字符串操作07:327 v0 [1 H- t! g. p7 a
课时30本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)9 y6 i1 w6 D) }: H* O2 f6 D- H
0 C( E% B1 n) w& \7 A; D5 E% {
章节4ython数据可视化库-Matplotlib
8 \& s6 d. l2 j. F课时31Matplotlib概述11:44% s% u. h- n% s: }% Y9 k* ~; U& A
课时32子图与标注21:16# f8 L- A5 z0 Y s0 I3 {: T0 F
课时33风格设置04:50
- ]6 Q+ `! `: @ h" w/ }课时34条形图14:48- u$ M: w U9 @! j) q* Y% I
课时35条形图细节15:14& l, A/ X* H( ^# m0 l- n- W
课时36条形图外观15:40, e4 o7 V' r( V: F7 f/ [
课时37盒图绘制09:09
1 x: i- Q( c: J. j课时38盒图细节14:41
/ i7 V1 t( k" y2 w课时39绘图细节设置13:48( h( ^# J8 B( i' d( u
课时40绘图细节设置212:36
( k2 E4 m. B; ~, I# ~课时41直方图与散点图18:05! E' K: g9 j( P: m
课时423D图绘制20:05
; O D' B# M, Q. e |课时43pie图15:00
9 A* o! J. V( V5 E课时44子图布局14:39( n" H0 O1 l7 `" l( }
课时45结合pandas与sklearn14:03+ U% X* C6 P* A
课时46本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)0 Q' |% K! M. J3 c5 O
" O" ^: p7 R0 E# Y( C" a! R章节5ython可视化库Seaborn
B( u& N9 W; @! f0 r" p课时47Seaborn简介02:44
3 Y7 V$ T1 P. B1 Y& [0 \: @7 T. n课时48整体布局风格设置07:47: G) G% A* ^; q7 V
课时49风格细节设置06:497 a l0 Z& f+ j. y4 L0 b
课时50调色板10:39- n8 n5 O) h: z
课时51调色板颜色设置08:17
3 d% a. G8 X; I% w4 ?) [课时52单变量分析绘图09:37
% O0 W6 C+ A# \2 m, i2 _课时53回归分析绘图08:53
6 r6 W; @* A* U3 J& H5 c4 G; y课时54多变量分析绘图10:365 P* X) \8 h) |0 K& B
课时55分类属性绘图09:40" n: S ^* W. I% t. p1 c, d
课时56Facetgrid使用方法08:49
- {2 D/ J: ?+ @- ?3 v3 i( t课时57Facetgrid绘制多变量08:29
/ t$ y9 B& t! J- C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% F5 v0 O; l& c课时59热度图绘制14:19 X, f- m, s, A3 Z# d8 t3 n9 Q
' ], i' `* V m% g! [7 r( I章节6:K近邻算法实战. t7 U; p0 u, U1 G+ P, S
课时60K近邻算法概述15:47
* d9 F: ^7 s9 ?, W课时61模型的评估10:39
Y. R* o: `6 W: L' `6 r课时62数据预处理11:25
8 s7 W" C9 v% I# ~0 Z% P0 S0 h课时63本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)% \$ |% v( r9 n) F9 D* g
课时64sklearn库与功能14:42+ Q, c2 {5 r: R& i+ `8 B% d8 e
课时65多变量KNN模型16:37' X: ^( ]6 D' V0 u
$ r1 q/ u# E# P# R章节7:线性回归算法原理推导
4 @4 X8 h& c- p* R* r/ S( T课时66回归问题概述07:118 v% _9 V* j4 ^7 @+ N
课时67误差项定义09:41( k+ [$ {" h5 b: a- v* M( k
课时68独立同分布的意义07:32
* K5 p8 ~( j+ ]; T* |6 a8 F课时69似然函数的作用10:50
: _- }8 C! k' L( a+ [$ X课时70参数求解11:11
& \- T, p. s/ e' `7 d T. r课时71所有算法PPT汇总下载1 Z" g; H' z l7 a3 N6 _: V
S/ h3 h& Y" P: S6 g' t) {* a章节8:梯度下降策略3 s j/ m+ {7 l* T
课时72梯度下降通俗解释08:34# ^( P1 o& {1 Y' b( h t- E/ B
课时73参数更新方法08:17; p: m) S9 @* R3 n- Y C
课时74优化参数设置08:51
7 v* D. |; x) F) n: h p" p0 c6 T- W
章节9:逻辑回归算法
1 Q& V; _9 E+ v课时75逻辑回归算法原理08:23
: l6 {* K; z2 x& H" I课时76化简与求解09:096 l4 {3 q4 D* g# W
6 a( [( E2 U3 U# \! p章节10:案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略
& I( C2 ?$ U9 T% V1 D课时77本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
# z& u/ d' `, r. E课时78Python实现逻辑回归任务概述07:34
( q2 X" ^ ?/ k: j* w课时79完成梯度下降模块12:51/ z6 M# _4 P1 R/ M" P7 I; X4 ~' h
课时80停止策略与梯度下降案例10:55
; f0 q$ A# M7 X& l8 @$ K. W1 f `课时81实验对比效果10:25
+ m( g" J: n- {$ c7 @- `. m6 c6 b9 m# F$ K3 Y
章节11:项目实战-交易数据异常检测; t5 h k0 x9 d' \
课时82任务目标解读08:09
% ^( ^5 k" f4 N6 Z0 q课时83项目挑战与解决方案制定12:36
# A. b0 M/ g' s: V y课时84数据标准化处理11:20# R. {3 ~8 H+ E* \% K
课时85下采样数据集制作06:08
( }; b2 L5 A) {8 I课时86交叉验证07:16, s( ]" h- G8 X7 K9 k
课时87数据集切分06:00
) h, M* u4 o4 p N- S H课时88模型评估方法与召回率10:30
) w! q, m; ^* r) `, D4 J* ]5 q课时89正则化惩罚项11:48, T" n8 w6 X0 T( c# R, n
课时90训练逻辑回归模型11:20
3 O% Z" Q: I0 w课时91混淆矩阵评估分析10:22" o, p6 \! K6 Z* X+ q
课时92测试集遇到的问题05:20
/ j' S8 ]0 W4 ?" y" h课时93阈值对结果的影响10:34: s8 H# n: N3 N$ @# H' W. {
课时94SMOTE样本生成策略07:38
) l; j' e$ x4 d3 R/ o& g; P课时95过采样效果与项目总结08:008 D2 ]: Q; ?& g
课时96本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
O* O* g7 n. y* X! j; z0 \1 k* e- u
章节12:决策树算法
" T3 l/ O2 v. M3 m3 U4 N" p1 T课时97决策树算法概述08:29
( ]6 L+ Y3 m/ R: R8 @4 T5 X课时98熵的作用06:39, Q% R5 ~6 [6 U! c5 f: O8 F
课时99信息增益原理08:41' Y! l7 g$ p# o! v
课时100决策树构造实例07:40
% R6 M9 }( s$ C2 b6 F+ @课时101信息增益率与gini系数06:07
) f0 f( v6 k) p) Q课时102预剪枝方法08:02/ |# l& d0 Q5 Z$ U
课时103后剪枝方法06:54
, E+ m- l M* I* {课时104回归问题解决05:543 E7 p# k7 F+ H+ A
/ `( N) |7 T: m' `
章节13:案例实战：使用sklearn构造决策树模型
" Z0 u( _3 Z2 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) f! K! l) ]6 Y
课时106决策树复习08:55
0 J4 e$ A ?; Z/ j课时107决策树涉及参数11:09
. ^* F N! [, g+ |1 j3 z& K$ B: G课时108树可视化与sklearn库简介18:14
8 C( ~. G( L4 z8 G, r课时109sklearn参数选择11:46: t$ [, @, t1 ]; z
( @5 w X5 q5 k+ U
章节14:集成算法与随机森林
7 _; x2 F9 e# W' [课时110集成算法-随机森林12:03
9 k0 a+ _4 H1 g* b8 e7 `课时111特征重要性衡量13:51" P( P- P" H) e: D2 h! o1 K
课时112提升模型11:15
5 ^* E4 t% I0 ~' Y/ r课时113堆叠模型07:09) z: N9 z( p+ Y: M) `( x b- z( G b% T
% n; q' @' ]) Q& W/ E9 I章节15:案例实战：集成算法建模实战
# M( T; d. V. n8 `/ E5 a% C; g课时114本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
i4 e) n, h( o& V" Y* q课时115集成算法实例概述10:51: I: R/ {1 f% n, W- @4 `' X
课时116ROC与AUC指标10:03. o! L' v2 E q% Z/ E
课时117基础模型09:32+ J6 Q! D$ V4 ^
课时118集成实例18:53; n1 e, K; x H1 o" b
课时119Stacking模型14:16! A) g) n9 B6 N+ }' t0 G3 K
课时120效果改进11:09- h- a9 J7 r4 o
1 r2 ?8 R. C+ E& M' Q) ^
章节16:基于随机森林的气温预测
0 f$ `1 E3 ? o# A课时121基于随机森林的气温预测任务概述09:05) r# q' @0 s+ `. `5 h3 C- |$ X' L
课时122基本随机森林模型建立09:09
0 V0 R+ V/ U" K$ _. o课时123可视化展示与特征重要性12:58
+ U% q; O8 C7 r$ Y5 b课时124加入新的数据与特征10:24) V8 K3 A X y3 t
课时125数据与特征对结果的影响08:24
6 P/ K: ?1 M7 }, o# a- l1 a课时126效率对比分析08:14
' q ^2 g7 I y- [课时127网格与随机参数选择07:51# h% j. k' {; m8 N) i v
课时128随机参数选择方法实践09:46
2 {1 A X+ j1 B% p! Y: p课时129调参优化细节10:12
3 h. V! J) w, ^# {) Q6 E& U3 f' t课时130本章数据代码下载
9 I ^5 P7 D) z8 d+ g$ i; E9 S8 U& C( b$ }% `0 C- I4 A
章节17:贝叶斯算法
G7 ?' L/ z6 A0 E$ f课时131贝叶斯算法概述06:58
5 n- w$ ^9 i# Q/ z课时132贝叶斯推导实例07:38
6 W. `; U/ f1 x+ b0 X! I& p! x课时133贝叶斯拼写纠错实例11:46
# R- S. T) ?$ {课时134垃圾邮件过滤实例14:10- e3 Q& W4 V- M
课时135贝叶斯实现拼写检查器12:21+ F0 Z7 l. S8 b+ N" o
; g; ~9 R; A9 ]" h* B" i章节18ython文本数据分析：新闻分类任务
3 M# r! B" e! V0 [. X, j课时136本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料). r- R' \5 D4 L, P7 x, ~) m0 Y
课时137文本分析与关键词提取12:11: }& l( K9 q# c
课时138相似度计算11:44/ R& M: Z: r: J1 W
课时139新闻数据与任务简介10:20# m% Z; H H. _( H9 m5 N
课时140TF-IDF关键词提取13:28 R9 ~3 @# J8 V" _# ^! K: w
课时141LDA建模09:10# }% \4 W2 s: G& x4 E
课时142基于贝叶斯算法进行新闻分类14:53& v! V* z3 C& ~- q% o
7 u8 }6 {" y1 S
章节19:支持向量机2 A7 K1 g$ B4 y; s' n( B3 Y1 ~) w
课时143支持向量机算法要解决的问06:00
! e/ p- }! @6 T- F- ]4 Q+ r课时144距离的定义07:05
) r) g" l) p9 C3 ^+ s9 M o- ~/ H课时145要优化的目标07:544 w- }. B+ C: c T; N
课时146目标函数10:12- r$ t! [+ Q/ |
课时147拉格朗日乘子法08:57
/ G, {' m" i( B+ q0 k% ^4 u课时148SVM求解10:14 |- d# s: x& Q1 S5 A
课时149支持向量的作用07:531 p6 \# I/ P4 A4 D0 O l
课时150软间隔问题06:00: Y" T4 W/ q$ _! c/ S
课时151核函数问题11:565 M* l+ B# [% J" ]' c
3 d% ~6 g$ G; }+ n9 \( }; E5 Z7 D3 a. Q章节20:案例：SVM调参实例% E. |0 ^( x" j; u5 ]
课时152本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)) K* F9 L9 p: p# J+ `1 V
课时153支持向量机所能带来的效果08:55
2 }8 w2 v+ L7 R, W( `# h课时154决策边界可视化展示09:52" [/ J. ^9 S, B1 _ R9 Q
课时155软间隔的作用10:31) ^% Z" v" i9 B8 C7 I: L F
课时156非线性SVM06:52$ C- ? c/ M) X! t9 f
课时157核函数的作用与效果16:15, f. P5 y$ v, J _/ o" P9 h6 k& V
9 B3 c4 [' ~- C g( a
章节21:聚类算法-Kmeans- B. _7 x- B$ `! G- }& M" [
课时158KMEANS算法概述11:34& ]5 Z4 z8 c$ ~- R
课时159KMEANS工作流程09:42+ T$ B7 ~0 F4 y
课时160KMEANS迭代可视化展示08:20
6 C( y- G: O1 M8 i3 C+ J$ n/ Y( D5 j$ o" u课时161使用Kmeans进行图像压缩07:58
6 y! }( v9 R5 a, w2 L+ d p9 ^1 ?" @2 ?# T2 g/ ]& u7 t( @
章节22:聚类算法-DBSCAN
8 Y6 @0 |2 p" D2 h! f( M课时162DBSCAN聚类算法11:048 t6 x# z5 t; b% k y
课时163DBSCAN工作流程15:03/ K# }# ^: o* \) ]
课时164DBSCAN可视化展示08:52
7 B( D( ]9 F& p% H& c F. F. j+ A: q& q9 v$ d7 N" i
章节23:案例实战：聚类实践分析
& E: D4 h' o( j# r+ Q课时165本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
: M' T C: I. S8 J; k课时166Kmenas算法常用操作09:21 t8 B: C8 Z7 Y4 l
课时167聚类结果展示04:45
- h9 }5 N6 \, ^9 y* Y4 e课时168建模流程解读10:45
! Z9 r4 t* ]! }$ T* Z2 v课时169不稳定结果04:14' J0 p N% w* w' T1 f* b$ s
课时170评估指标-Inertia07:24
3 G" |& L2 u" i课时171如何找到合适的K值06:55; O, X! n3 W% w/ l( W
课时172轮廓系数的作用09:15$ S% [) a" V: n0 h5 z
课时173Kmenas算法存在的问题07:19
7 W) n2 _, b( A6 o2 R% i; D课时174应用实例-图像分割13:45
/ y5 h' s' Q0 z: f课时175半监督学习12:232 r9 h% A7 F: L
课时176DBSCAN算法08:10
5 s1 P" v0 d L& m9 _. y9 \1 x
5 Y2 B% D: @0 C2 J0 J; J+ V章节24:降维算法-PCA主成分分析! P5 t! e- R$ }6 s: ~7 o
课时177PCA降维概述08:39
; H$ }% p5 I; F- ^5 F课时178PCA要优化的目标12:22
3 C* i5 p& }/ B5 o4 w5 Z课时179PCA求解10:18
# V$ P" ?3 z; v. c/ ~5 \* X课时180PCA实例08:34! A, W8 O* q/ ~: s5 ?$ ^* ~. Y) H3 X
( Z0 w5 k. ]1 u5 R& J" N章节25:神经网络& i! J6 ?. K- ^ t4 c: L7 {
课时181初识神经网络11:28( u0 l; N0 N1 v( i4 d
课时182计算机视觉所面临的挑战09:40
3 i) x* F" U1 H& O; o% b1 Z" F8 `课时183K近邻尝试图像分类10:01, {' N# n& m: L0 a
课时184超参数的作用10:318 u' E2 C% a! V# D
课时185线性分类原理09:351 l0 W$ U: `7 y9 |
课时186神经网络-损失函数09:18) h7 F. {# {( m
课时187神经网络-正则化惩罚项07:19* t% X7 y% t: v t( R, S: B% ?
课时188神经网络-softmax分类器13:39: h _; S3 K; z
课时189神经网络-最优化形象解读06:47: O0 E- v$ M5 m1 ~/ M
课时190神经网络-梯度下降细节问题11:490 K4 E$ S! [ G/ M. `& o
课时191神经网络-反向传播15:17
% @9 v$ p) C1 m# ` j课时192神经网络架构10:11+ z( j6 l, f* C; _7 Y3 B8 n
课时193神经网络实例演示10:395 \2 @! m3 _- |0 h
课时194神经网络过拟合解决方案15:54
% H- E: E2 @1 T( o; h# u+ {0 _! r课时195感受神经网络的强大11:30 v4 \- s6 U* S1 i6 S* l" u
- w: f3 L1 y/ }8 ?* |% _章节26:Xgboost集成算法# m$ o5 O1 V( y
课时196集成算法思想05:35' r* S( o7 J7 l0 ^) h' p- g4 {2 G
课时197xgboost基本原理11:07
H: Z& r9 C! ^1 C& ~. `6 y课时198xgboost目标函数推导12:180 `7 s' t' T' y3 ^9 }* u
课时199Xgboost安装06:26
- W. D; G8 |" k" @课时200保险赔偿任务概述13:06
# G+ _# h8 ~/ C* B) ?课时201Xgboost参数定义09:54
/ I- Y9 |7 b7 u. t; x# T% B0 v课时202基础模型定义08:167 i+ o( c8 N% e
课时203树结构对结果的影响12:37
+ u I0 C% h& i3 k( D, O% x. N课时204学习率与采样对结果的影响13:01
: O1 C3 R; h& _% C- m3 L课时205本章数据代码下载! I9 a! |; Y' \) S- b
3 v& R9 V+ v9 m0 T+ I; X& Y4 F章节27:自然语言处理词向量模型-Word2Vec) L1 {/ D: h( x0 |: s
课时206自然语言处理与深度学习11:58$ W/ h3 C- c" Q8 v% }' f& ?; K
课时207语言模型06:16" ?1 v) a& {2 m0 y3 B2 ~
课时208-N-gram模型08:32
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) ?, o4 U9 }+ h$ c/ n; j课时270数据切片分析17:264 }4 r& g& O* M. p
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课时278应用聚类算法得出异常IP点17:59
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