; N7 w4 g7 e% Q8 J) }4 |! V
" v4 c# y1 C; }& G8 A1 u
〖课程介绍〗1 k8 f; b* q$ ]* g7 e
适用人群: V7 K& C$ @, n* L/ ]4 D' f5 s
数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。
& v+ r& A( }$ }# j7 Q& u/ H- t" C& ] O, o8 _
课程概述：8 ?& s, J5 Y) z4 I: i* t) H% E
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。
+ z- a4 c. O: P3 i* \6 L& M. p$ a9 ^
: ~' I5 Q* U! W- m1 l" J* E! ~8 E/ {) ? 课程特色： Z( G; \+ ~' S0 ^8 S" E2 I6 E
1.通俗易懂，快速入门
& C) v, J3 a3 W3 B! e. m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。6 G. N7 e0 t: r# z. |$ Z) W
2. Python主导，实用高效% ]1 w( u# R9 _, 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。
" Y7 l% K* s- C! C6 q8 G# C3.案例为师，实战护航( }$ O. R* }' F+ U
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。/ w, B& I! W- K( ]. E- E1 q
4. 持续更新，一劳永逸
$ P) Z( n& z! E9 qPython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。
2 w; s, V, q$ ~9 c2 u+ i
- ~. s* M' N: |# y; u: k! l〖课程目录〗
" b; g! d2 c) U. u# M" M6 a8 E 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
$ I+ t3 _$ g) y& H3 r' Z课时2AI时代首选Python09:20
- n% Z+ X8 D. Z$ b$ |4 P- x$ q课时3Python我该怎么学04:21% a/ D1 O1 H6 Q, F2 N
课时4人工智能的核心-机器学习10:35* q. w' t4 X; r ?+ {$ j$ m% _
课时5机器学习怎么学？08:37
0 J' ~* ^0 X7 Y2 K课时6算法推导与案例08:19
/ c5 A: C- P( l( l" ]/ I0 A& t/ |+ \
章节2 ython科学计算库-Numpy（课程代码在目录）+ A' S5 `% b( Y6 K5 M5 t) l
课时7课程环境配置05:386 k* @2 Q; \, g4 H
课时8Numpy工具包概述09:59
6 J- f% q4 U8 t }4 l课时9数组结构08:35% I R7 d1 `' m! }
课时10属性与赋值操作10:30
- m5 k& ]" B: V/ R9 p9 C& i& r课时11数据索引方法11:00& X/ F6 z; I9 I- D4 a0 g, m
课时12数值计算方法08:15
) }9 ?2 M8 l* K! {+ G课时13排序操作04:51
) F6 T% @( U" h8 r/ y7 h) I课时14数组形状06:36* c. Y# {8 S6 Q7 ~
课时15数组生成常用函数08:25
' m- @. A: g4 I7 d4 Y. Z" G3 f2 G课时16随机模块05:33
: {0 Y; u3 f1 k; ]. p U+ ?9 m F课时17读写模块05:56
+ f, c2 ~3 _0 |( T课时18本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
; c" S4 U I! l' [% T. @/ e4 Z2 U3 P' k; d3 F
章节3:python数据分析处理库-Pandas6 g U" o) p' T9 P0 q' s
课时19Pandas工具包使用简介08:32
# ~5 e l8 u4 H( N3 `# f) a: Y1 Y课时20数据信息读取与展示12:053 D( s( r# m( g
课时21索引方法04:34" a. x8 a, F6 N" ?
课时22groupby函数使用方法05:22: j1 [- x2 Y3 w2 [1 [
课时23数值运算11:15
- q# M. s$ r' [" C: b课时24merge合并操作07:14
0 h9 l' z5 o6 _% x6 I8 O0 O课时25pivot数据透视表10:027 l& t2 T7 d2 Y T' ~+ k! _0 m
课时26时间操作10:18
5 R* j6 O7 I0 P u" |! I课时27apply自定义函数08:58. n$ { f0 N1 M- W, G$ _+ L
课时28常用操作06:43: u! V2 z" t! @$ e" J+ C
课时29字符串操作07:32
2 D9 @) j9 ?* i# j. ]& F" 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)
0 K) B, L) N ]. s: A8 {* J# Z2 S! ~2 O1 Q2 l; b& H
章节4ython数据可视化库-Matplotlib
/ O& V6 a I" @课时31Matplotlib概述11:44
8 a. l/ ]" Z2 M" R: Q课时32子图与标注21:16
4 G: B9 G! [! R' v- s课时33风格设置04:50
7 r% C7 Q$ n; c& \4 h. W课时34条形图14:485 t& x1 i- x- P9 }! B
课时35条形图细节15:14
8 U9 y8 B$ x- Q4 Y. @课时36条形图外观15:40
3 T' i& {/ S1 L; _) v2 j5 v& ?课时37盒图绘制09:09
( Y6 h8 Q" ~5 D课时38盒图细节14:41& D$ u. a- f. j& X7 R
课时39绘图细节设置13:48( B9 p: w- L9 y, L) U
课时40绘图细节设置212:36
$ T# H! f3 ~7 N# D课时41直方图与散点图18:05, l# \9 Q2 W% R5 M0 T
课时423D图绘制20:05
4 |+ b+ K6 ]; }- m) T8 D) W) D课时43pie图15:00
8 O" v* l& O$ d课时44子图布局14:39
" M+ I& f; c8 \4 n7 L8 H课时45结合pandas与sklearn14:03
1 o. F, \" L: C0 F7 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)* s0 Y: Y* T. t3 k( s4 y
2 a& \6 n; S/ J5 Z4 @! x章节5ython可视化库Seaborn9 `5 l# q3 {" ]8 g5 C: P9 r
课时47Seaborn简介02:44+ l' I/ @4 z! F- x
课时48整体布局风格设置07:47) c3 c+ g* Z* H; q5 A2 A. S+ z4 Q
课时49风格细节设置06:49& Q" V3 k: k Y n2 A+ |; o
课时50调色板10:39* w; _ V" F, B, I8 p/ j4 z; _
课时51调色板颜色设置08:172 q1 g7 @( @" o( I7 p# l7 Z7 J
课时52单变量分析绘图09:37/ D$ P" c8 J. t& o: d3 S
课时53回归分析绘图08:53
6 x, V9 m8 I. x; K课时54多变量分析绘图10:36
% t, Y6 `. G9 D$ A, p课时55分类属性绘图09:402 i9 B$ u. i9 U$ I0 J
课时56Facetgrid使用方法08:49$ G0 a# q4 o& O7 p& F- [
课时57Facetgrid绘制多变量08:293 ^4 G A: z" y' J& ~+ X( y; P- k
课时58本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)) N. Z) y w! I
课时59热度图绘制14:193 |* ^. D f; O7 C& W, J
: a4 E% R5 ?2 y+ y9 a1 d' @
章节6:K近邻算法实战% L/ [0 Z5 V5 v6 @3 S$ e8 K3 y
课时60K近邻算法概述15:471 C5 H0 i! r, R/ g
课时61模型的评估10:39 b* O1 h% k5 y9 v/ X2 @
课时62数据预处理11:254 S! [1 }4 w$ o8 c3 g, O3 j/ T
课时63本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
. A& }# Q# {( Z课时64sklearn库与功能14:42
- ] j" V/ ?. ^" L# a3 I! m4 ?课时65多变量KNN模型16:37( R' B* R( ?1 @4 ]
! p A+ n) C/ V4 V5 n( z
章节7:线性回归算法原理推导
% K/ @1 ^# N- T" ]' \9 Q4 X课时66回归问题概述07:11
! R/ e+ H3 |1 y& v课时67误差项定义09:41
# I {: E# U! ~& m7 @9 e% o课时68独立同分布的意义07:32
4 s2 M' G& Y5 l" z& i! ?课时69似然函数的作用10:50
i2 s7 ^% X8 P3 f6 @课时70参数求解11:11
; }3 D. X2 x6 M' z: Y课时71所有算法PPT汇总下载
* p) f7 L) A5 C5 t* ^
! R8 j3 q+ W& F) m4 }. Y章节8:梯度下降策略6 F% z) g* i% J3 ~0 P
课时72梯度下降通俗解释08:343 H& i1 f( V. n6 J( H" c- R
课时73参数更新方法08:17 C: y, W% f. l7 X$ S
课时74优化参数设置08:51
& f6 c# @7 C. ~! ^2 f/ V' T8 J% O3 U- d2 t2 Y& q7 T+ M& Q
章节9:逻辑回归算法
3 Q9 _3 ~( j6 Z; h) i k课时75逻辑回归算法原理08:23
& P* u6 }7 p; y6 u课时76化简与求解09:09& K) X! M$ D5 I7 |
( g1 n: N: Q! o9 ]. O2 J章节10:案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略+ n i5 I( W6 r
课时77本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料) R3 Y# n' Z6 M
课时78Python实现逻辑回归任务概述07:34
( I! _) y' K: H# g' L4 q9 I课时79完成梯度下降模块12:512 D$ [: q" p" K) A
课时80停止策略与梯度下降案例10:55) r1 d# x* f6 f% v6 S
课时81实验对比效果10:25
6 V& S: D1 D. g, `0 M& o: c t$ q E' _) j
章节11:项目实战-交易数据异常检测( v! T ?! i7 K2 `8 O
课时82任务目标解读08:094 Y! G6 s" A; R$ o" l
课时83项目挑战与解决方案制定12:36" v8 t* M+ Q8 T8 P
课时84数据标准化处理11:20
4 |4 L3 A/ c" j5 y! }: l课时85下采样数据集制作06:08
0 @# C: C' o% [/ K; g1 y, H课时86交叉验证07:16
4 R; T/ \; T4 B( f; {课时87数据集切分06:00
l- {9 Q7 \+ k* g5 k" O6 D课时88模型评估方法与召回率10:30
3 C; i% c- S9 a& K1 _1 }# E7 S: J课时89正则化惩罚项11:48
9 _7 |, E/ m0 l* I) q课时90训练逻辑回归模型11:203 L3 f0 y! W$ n
课时91混淆矩阵评估分析10:22. r* Q, f, A1 h! `9 S: L5 v
课时92测试集遇到的问题05:20
' v8 v" U' T& t, w2 W# S课时93阈值对结果的影响10:348 d5 N' j& J$ _/ ~" g* g
课时94SMOTE样本生成策略07:38
' n: R& T9 O1 V2 T& Z ]课时95过采样效果与项目总结08:00+ U3 W* P: h7 R1 C
课时96本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)! R/ k8 l: [2 D, R6 \
3 ], A, [% D' Q- q Z" X& E
章节12:决策树算法/ n. @% O1 q2 F n2 v0 j
课时97决策树算法概述08:290 b3 o$ n8 I: r: b( r! l
课时98熵的作用06:39
' `& H4 g1 ]& O1 d( i课时99信息增益原理08:41
% n- ^4 f4 L" j* H( C9 t+ e课时100决策树构造实例07:40# i) w$ i9 @- N6 {* v( u
课时101信息增益率与gini系数06:07
! O, L0 f0 X& h: h& X( y' b课时102预剪枝方法08:02$ Y1 }: L8 [0 `1 j/ J# o
课时103后剪枝方法06:54
; C2 K, ^$ T& B$ [: R课时104回归问题解决05:54& B* q, g+ C- ~
0 u {0 h Y2 _: E章节13:案例实战：使用sklearn构造决策树模型. \6 X! I) S7 C$ E5 H
课时105本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)7 A+ e# L9 u6 q7 C* k) }: X5 S
课时106决策树复习08:55
; K \3 l1 K4 q" a课时107决策树涉及参数11:09) o6 z6 R& V0 g' G8 ]- A2 I$ R
课时108树可视化与sklearn库简介18:14
/ \% B: r% _& U8 R课时109sklearn参数选择11:466 o! n; w- s' ^. O+ p7 q
: m( ]4 |8 W# i7 U/ y
章节14:集成算法与随机森林
' a7 q2 X9 o- U2 h7 n2 L& e. ^课时110集成算法-随机森林12:03
3 z5 U0 H8 n- z& y5 l9 V& d$ f( ?课时111特征重要性衡量13:51
' Q; a/ R5 b/ r% \课时112提升模型11:15 M% Q( F. @ E1 w
课时113堆叠模型07:09
' @/ a5 u/ a7 ?; | f' N8 l+ d, R0 i9 t. y: O4 r
章节15:案例实战：集成算法建模实战9 b9 c. n: g. k/ \9 s, c
课时114本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
4 _( S' d* w1 Q6 r4 W课时115集成算法实例概述10:51% @3 W% t0 s2 r9 Q
课时116ROC与AUC指标10:03
. b6 u: {) s, w) Y# j课时117基础模型09:321 k0 Q2 x3 B. }. ]
课时118集成实例18:53
1 k' M }7 a) E课时119Stacking模型14:16& C2 [1 t' i X* b! X( X8 y7 _) I
课时120效果改进11:09
' U7 P9 K" a2 L5 a, Q5 Q
3 p+ W) S; d& m7 t C: Z9 u章节16:基于随机森林的气温预测
" j! b. q2 }7 i1 \9 O, K课时121基于随机森林的气温预测任务概述09:05
$ H p$ K% `2 O& F! o" X0 ?' s课时122基本随机森林模型建立09:094 s4 K5 L" N0 w1 d ]# X+ D
课时123可视化展示与特征重要性12:584 n7 ?: l c% R( c
课时124加入新的数据与特征10:248 `& k% t$ J5 R/ p4 _& o8 E( q) E/ r
课时125数据与特征对结果的影响08:24
$ @' r7 U: N& l# w+ E2 s课时126效率对比分析08:14
1 l. n$ G$ w6 f6 {) t8 M- Z% y课时127网格与随机参数选择07:51" k/ i7 j; M8 v& B! P \- M
课时128随机参数选择方法实践09:46
$ w6 J& w Q& i& q课时129调参优化细节10:12
, n. v4 n ~: e9 K( X2 S课时130本章数据代码下载
( E- D& R- ~6 y$ R$ s) e+ g* @& f, X5 e3 W U3 M: W) c& Y4 T) b! m
章节17:贝叶斯算法( ^! y, ?: `2 J8 e3 Z i
课时131贝叶斯算法概述06:588 ], o8 n& y0 z# B2 f9 ]' E
课时132贝叶斯推导实例07:38( E+ o# {( T9 v* j& f6 h) _
课时133贝叶斯拼写纠错实例11:46, Y* q4 U6 p& B9 M
课时134垃圾邮件过滤实例14:10) n+ Q+ O. D! \/ g( w, j$ k$ _( X
课时135贝叶斯实现拼写检查器12:21: N2 a+ Y9 ]8 i/ X
4 z# W7 B) d. w' e% \
章节18ython文本数据分析：新闻分类任务% D' [8 W1 l$ B0 e# |# N3 V
课时136本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
! x. q% ~6 G: y# x课时137文本分析与关键词提取12:11
+ Z. n6 P/ X5 {: }$ N: U课时138相似度计算11:44/ U: \5 n9 }" L0 D( Y+ k
课时139新闻数据与任务简介10:208 ^3 E. y; I8 S; ~/ K' |
课时140TF-IDF关键词提取13:28
" p6 B5 D$ a! @4 R, ~. K课时141LDA建模09:10" K5 X/ o# W: n- f3 ^
课时142基于贝叶斯算法进行新闻分类14:53 V# k$ G$ a D j) {
$ b% t6 B' @7 i章节19:支持向量机& R, X4 u- D- m
课时143支持向量机算法要解决的问06:00% H8 [; m. g: I' r
课时144距离的定义07:05
) z, |; p+ E/ Q- p$ @0 M4 U课时145要优化的目标07:54
6 E7 t+ p' {+ G课时146目标函数10:124 d: [' n$ H# F# _ B3 h0 B6 |6 o
课时147拉格朗日乘子法08:57
/ F1 D- [' D) w/ ^6 j7 r( ?6 V; l" V课时148SVM求解10:14
8 r. b9 F, z5 i6 t$ }- e课时149支持向量的作用07:53
' W7 \! I, A0 @+ O课时150软间隔问题06:00: {5 s* ]+ }/ d5 N# z
课时151核函数问题11:56* c% X2 V( p+ Z! p2 m* p4 H
& ]( |0 Y; z' m( z3 m章节20:案例：SVM调参实例
0 B0 [) P0 u" s课时152本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
6 e8 S* h( R0 K课时153支持向量机所能带来的效果08:55$ ?9 I9 H1 o- K1 a8 c
课时154决策边界可视化展示09:520 ]( L8 G' M7 C% I+ @5 P
课时155软间隔的作用10:31
4 H! R3 K7 K! d8 r3 U( x3 {' m课时156非线性SVM06:527 w" q2 H( O$ g
课时157核函数的作用与效果16:15$ ]$ X- a1 ?; ?3 x
6 w, f8 y- A7 [( x
章节21:聚类算法-Kmeans
. W' e8 U t! P7 [: U课时158KMEANS算法概述11:34 s5 ^% U8 G3 A' Z! B& |- O5 N
课时159KMEANS工作流程09:42
) H. x J ~* l课时160KMEANS迭代可视化展示08:20
( @ y7 D5 ^4 {; k& h) S课时161使用Kmeans进行图像压缩07:58
+ O! A3 n4 w/ J1 \9 m7 [; |! x* d! L4 u A& V# A
章节22:聚类算法-DBSCAN Q( X# B% U6 Y" b
课时162DBSCAN聚类算法11:04
0 O9 A% d* [1 h1 c! Y( p课时163DBSCAN工作流程15:038 |5 ~2 j! }8 w$ t( C! R
课时164DBSCAN可视化展示08:52
8 v; }# a, P; B& x1 }" w! k( |. l( q& b9 H1 {
章节23:案例实战：聚类实践分析
, J. ~- g; b0 B: v( }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 ~+ c8 `5 Q5 Q+ G) n# s' B0 S
课时166Kmenas算法常用操作09:21# S7 @* ?, Z4 Z$ z9 l9 @& u/ K1 ]9 g
课时167聚类结果展示04:45
$ N. Q0 a) H' x) S2 M% T课时168建模流程解读10:45
- E; v% m: v9 ?; J( [. h' P课时169不稳定结果04:141 H+ Q! t- U; ?
课时170评估指标-Inertia07:24$ A# l) }& u- B5 Q
课时171如何找到合适的K值06:55# _/ b3 D* P. l, T# s
课时172轮廓系数的作用09:15
( b X0 `9 p! m! \1 D课时173Kmenas算法存在的问题07:19
0 j- v5 {; m( r: H课时174应用实例-图像分割13:45% ~% Z8 y; z9 L$ M
课时175半监督学习12:23
) `% s/ x; @7 \4 k$ E; p" }课时176DBSCAN算法08:10
% U, N u2 J8 B. ?0 x5 c9 y0 M0 d' S
章节24:降维算法-PCA主成分分析6 }: e$ J3 n- ] r' {# @, j
课时177PCA降维概述08:39
; |, m2 Y' @0 j6 t7 {4 T课时178PCA要优化的目标12:22
# b4 A j- |8 c4 v: ]) e9 E: D课时179PCA求解10:18( Y! r; ~, ?$ O4 _5 Y
课时180PCA实例08:34% @" K6 h, `5 ?# M6 d
' G; D5 O# t6 ~2 y
章节25:神经网络
/ M" t6 }1 o, m7 L课时181初识神经网络11:28$ i0 ~) K) Q# e' M0 t; t
课时182计算机视觉所面临的挑战09:40
: R5 d, O3 N" ^1 X5 [课时183K近邻尝试图像分类10:01
8 n" f' a0 r5 q课时184超参数的作用10:31
1 t+ r3 k0 f& L9 d/ @课时185线性分类原理09:352 n3 {8 F0 A# z, a$ g v
课时186神经网络-损失函数09:18
7 e! L" w; P/ H2 M' _$ g& N课时187神经网络-正则化惩罚项07:19
& d' [" j6 d! ]课时188神经网络-softmax分类器13:39
/ U$ w8 h3 t! M P* u课时189神经网络-最优化形象解读06:47
8 w- f( Q0 e. X( h; ]# L课时190神经网络-梯度下降细节问题11:49
2 p: N1 z P* A( U) X" F0 [0 E: b+ {课时191神经网络-反向传播15:17+ x" ]% a* M2 @! m
课时192神经网络架构10:11
) E" ] O) j$ f0 r% N r. p课时193神经网络实例演示10:39
4 f' F3 j. b! a2 S; D& w$ y7 `课时194神经网络过拟合解决方案15:54% X1 Q* c$ U/ |. l6 i
课时195感受神经网络的强大11:30
" G x6 K ^. e. n e* f2 s8 ~) Y, y6 C% X6 t) h
章节26:Xgboost集成算法& T* g+ j2 r2 ^7 i0 r$ d
课时196集成算法思想05:35
. e+ B# e$ E$ P2 F7 R' D' M课时197xgboost基本原理11:07' U! _/ S% w+ S4 _# O8 J* E
课时198xgboost目标函数推导12:18; A; O- a3 x$ j/ p* v `0 [- m. ]
课时199Xgboost安装06:26
, a. x( ~- Y* |& y& q2 G8 ]课时200保险赔偿任务概述13:06% e( S8 U" r" a
课时201Xgboost参数定义09:54
3 t( V3 u* h( _* H课时202基础模型定义08:16
' f4 U) X3 ^0 {& r9 \( U课时203树结构对结果的影响12:37' R# T) @- W& `, F: p# h
课时204学习率与采样对结果的影响13:01! W+ b2 I/ C7 ^% w1 g( P
课时205本章数据代码下载
) O- @3 t! W. _# |" s! y$ G, X
5 w9 Q3 Z; J- W6 `章节27:自然语言处理词向量模型-Word2Vec: d8 E4 m% e4 ]" X
课时206自然语言处理与深度学习11:58
z- P7 n0 P: z* {7 }3 v2 j课时207语言模型06:16
1 u- b. z; Y. n( V课时208-N-gram模型08:32" F; x7 l* n! d; H, o$ v/ l6 t
课时209词向量09:28
9 H! p5 J1 d. F5 m# T3 u3 F课时210神经网络模型10:03
! x3 c- ?2 y1 |/ d课时211Hierarchical Softmax10:01
$ ]( e( A$ ?% X# Q课时212CBOW模型实例11:21( `, ?+ ~1 [, t2 A( d2 E! o
课时213CBOW求解目标05:39! h( ]* @3 A3 b- ]7 T* g7 A: o0 b
课时214梯度上升求解10:11" f, p# b" c- t8 H5 i) X0 f: c6 k
课时215负采样模型07:15$ \: ^% H- s( b! S1 o
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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5 k# w! h% V5 [
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课时217使用Gensim库构造词向量06:227 E5 D- d* e. X6 a
课时218维基百科中文数据处理10:27
- A/ D% l' @6 S- V课时219Gensim构造word2vec模型08:52* d& M5 d0 l7 M
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) ?- h8 o# j8 u" g6 ?) j% L% ~( X
课时221Sklearn工具包简介04:56% q3 T$ o$ e8 y7 ^3 s! ]
课时222数据集切分07:15
8 E8 o" P7 g4 g7 ?2 H课时223交叉验证的作用11:03
( a* F6 ?* R3 d p$ U& R课时224交叉验证实验分析14:51
" w; M" V! t/ O# y& n5 l课时225混淆矩阵07:52
3 I+ o# [ p: V8 f课时226评估指标对比分析12:13
8 n" _$ s Q/ C' D5 Q9 u课时227阈值对结果的影响08:266 s) A% S4 \, p8 g5 U+ O' d7 x" s$ X/ v
课时228ROC曲线08:58- ^- B+ f3 H9 Y! ]' k! ]+ y p
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章节30ython库分析科比生涯数据) Z# J6 G+ A; k) W
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& t+ @: \5 |" e' o6 p% i' M课时232特征数据可视化展示11:41
+ W6 y( e$ Y4 V$ }6 d8 q) f课时233数据预处理12:32, D, \/ c$ Z3 v T/ m- E
课时234使用Scikit-learn建立模型10:12
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4 {5 D) [! ?+ R' |; _4 j章节31ython时间序列分析
5 X# l2 l7 ]+ w0 D课时235本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)# H9 ^& E$ \+ h- g8 t+ Y
课时236章节简介01:03
5 j+ c9 i# ?/ N2 G V+ [课时237Pandas生成时间序列11:28
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课时241ARIMA模型10:34
! a$ f0 _% `" Y' T, W课时242相关函数评估方法10:46! {7 K$ `( q/ U- B+ Z+ X) i- P
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% T8 R) v: J& E课时247维基百科词条EDA14:30) F/ q! R+ R# ^( k* R$ e! \( i* j
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章节32:机器学习项目实战-贷款申请最大化利润
/ u- ?6 k6 l8 Q; g1 w( S# w1 z1 h$ z课时248本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
3 E8 c8 d9 D! r5 Z: f课时249数据清洗过滤无用特征12:08: y7 t! i! m" D- `4 \: N
课时250数据预处理10:12
, l1 x- m" N' R4 Y! o4 i, v; P# \课时251获得最大利润的条件与做法13:26
3 ~* J0 ~ O6 B) U课时252预测结果并解决样本不均衡问题12:47& [3 P* N% L5 V4 s3 s1 X+ F, l
. x$ n8 p3 d& r7 y, v6 Z章节33:机器学习项目实战-用户流失预警) t9 |: V( d/ G+ q
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课时254数据背景介绍06:35
; f: a" [) }( j课时255数据预处理10:05: }( v! {* G0 C$ Q: B
课时256尝试多种分类器效果08:328 g/ y6 H* H9 m; e
课时257结果衡量指标的意义19:501 J" S& o1 E4 }6 I/ E# T
课时258应用阈值得出结果06:266 }! d5 t/ P0 X" [8 t& [
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章节34:探索性数据分析-足球赛事数据集
' U# n3 ?: ^; A \; E, B课时259本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
( f5 U4 _/ V* w4 Z, N; K+ T) m课时260内容简介02:13
2 Z7 @: |" k: H" V6 Q课时261数据背景介绍10:30
& U' T7 X8 Q& K. l7 i课时262数据读取与预处理13:09
' b+ D ]4 {7 l& f o4 ]课时263数据切分模块14:42
/ {0 Z. ~& M b# q/ A课时264缺失值可视化分析13:275 s! q& @6 w' X
课时265特征可视化展示12:23) S( q9 P3 R1 P' U$ W) p5 r* d( G
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3 t1 d, ]$ M: c# n4 r' b课时267报表可视化分析10:38
, e) F/ y2 a3 t) D* Z Z课时268红牌和肤色的关系17:16
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章节35:探索性数据分析-农粮组织数据集
' H$ K' J) P1 [# r- K+ A5 G% ~) h课时269数据背景简介11:05
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课时272峰度与偏度11:37# d: O+ i+ K- G" o9 q0 p
课时273数据对数变换09:43
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课时275变量关系可视化展示12:22% e2 L+ F& d. B/ |
4 y+ a$ i3 v: ~- [: a
章节36:机器学习项目实战-HTTP日志聚类分析
/ o _ D# E: f5 u- p课时276建立特征工程17:254 J2 |3 }! ]7 M O8 _2 [; \: Z3 c
课时277特征数据预处理10:34
* z! Y& h4 ^$ n `6 b课时278应用聚类算法得出异常IP点17:599 ]/ D! y! u0 U8 [# j& l
& U) q1 t9 S! s) R% ^: j2 y, P5 k2 J! ^
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