4 d# b+ ?- O, f, L
! C4 [0 S+ ` u& K0 \$ ^- k! _〖课程介绍〗
" Z( W# O% n$ I$ `. E适用人群:; G N0 V; m3 C# @% [
数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。
$ f& k9 q M O+ k6 V' P4 Z( L2 ]# k/ E( w- c$ C, ~4 `
课程概述：
( A3 j; m3 X$ r/ n) o; T7 Z9 W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。" H( r {1 s+ J& i0 v
% K, W3 M, i/ \6 F- b
课程特色：8 j7 t2 g3 k5 D) T+ W4 I5 O" {
1.通俗易懂，快速入门
3 B' u2 P: U+ j! v1 Q# E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。
7 G+ _, |: b6 w" V' _. f% T2 c6 P' \8 @2. Python主导，实用高效/ t+ a$ s- n) ~3 x! R& 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。
|! H% o: @( i. {: U' [# `3.案例为师，实战护航2 i; x @3 F+ i) j8 H$ T
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。" H/ ?" l1 p ]8 I7 u4 G y# ]
4. 持续更新，一劳永逸7 y( |* k/ L0 E8 D: 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。4 t" y- X8 Z3 H+ i$ J
( i& V% z/ {* l' U* p% o8 @; u7 s9 x〖课程目录〗
6 E# ]5 [; X( M4 Z6 O9 w, c Q4 G 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
/ p7 {& S ^4 r( B0 ? J1 y5 e课时2AI时代首选Python09:20
. d; }! N" q8 \( _% a课时3Python我该怎么学04:21% S M) @- Y& S x8 b1 S+ N2 K% d) c" \1 F
课时4人工智能的核心-机器学习10:35
, K9 J {% m& ?& k( s, l4 ~课时5机器学习怎么学？08:37
) I, _9 V, o3 {1 D4 S2 ]8 i) n) n& J课时6算法推导与案例08:19! e3 Z5 D7 H6 n
6 c5 B% c4 I8 m9 M ~章节2 ython科学计算库-Numpy（课程代码在目录）$ T9 ]+ P( K% N2 `8 d
课时7课程环境配置05:38/ w* B/ s. {9 G2 u
课时8Numpy工具包概述09:59
% u) V- \* R* v# f课时9数组结构08:35/ `0 r+ B E3 d# E/ z$ k& I
课时10属性与赋值操作10:30
. C, [3 j' K* H* r课时11数据索引方法11:00
3 V$ p3 ~7 R# I7 [* B课时12数值计算方法08:15% t. j* U. T( ^7 }
课时13排序操作04:51. P& C' }3 g! u+ m) Z9 C
课时14数组形状06:36 N! H' n8 Y |6 }1 M( P# X, o- `
课时15数组生成常用函数08:25
$ q" X8 D* \, y课时16随机模块05:334 s$ i& d' y7 [( Z2 O3 c- L
课时17读写模块05:56+ S5 R2 @# n- H8 H
课时18本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
( L [ `$ C9 V0 q, s/ I4 u+ n
1 h w/ h6 h: l3 V g5 d0 M章节3:python数据分析处理库-Pandas
- x: R1 d3 ?% v+ J; F课时19Pandas工具包使用简介08:32: ]3 o/ d2 M: s* l: F8 a
课时20数据信息读取与展示12:05
7 S4 d F6 }8 R$ g课时21索引方法04:34
6 ]4 Z6 k+ n: J# d课时22groupby函数使用方法05:22. u* d: I2 m/ e! t! {8 r
课时23数值运算11:15
# [/ ~ b. a A4 m* {2 L课时24merge合并操作07:14
+ e! z0 x2 I7 l+ l课时25pivot数据透视表10:02* j$ f; T6 i( u/ W, q f6 Q
课时26时间操作10:18
2 O* i; i. ?! m. }+ j3 c% ^0 E课时27apply自定义函数08:581 y* Z8 N; ]$ S' L. _
课时28常用操作06:43& i4 u! G3 o% V! G
课时29字符串操作07:32' X: v1 T9 x4 {$ U ?& Y- y
课时30本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料), U: b5 w4 ]( k5 [% m7 u9 p' C
/ ~3 K; Z3 s& r2 R5 i: w
章节4ython数据可视化库-Matplotlib
3 F$ _( [% e& [% G课时31Matplotlib概述11:44
2 x- t1 w$ _( o" o9 w- p课时32子图与标注21:16
: p6 L; R6 h5 k9 |课时33风格设置04:507 K! E* ~) }" N4 i9 m& T/ N) `
课时34条形图14:48
" K; Z1 L/ V: F+ s; B9 ~课时35条形图细节15:142 z% I% B) j ]% t
课时36条形图外观15:40
$ u* V# q0 b5 t5 j2 @5 Z7 g课时37盒图绘制09:09) ~( R* c9 B7 r3 Q( A& q
课时38盒图细节14:41% k: p. N' K: ]7 p `$ u/ A) @
课时39绘图细节设置13:489 _! G0 w0 b; f9 }# Q9 [
课时40绘图细节设置212:36
/ P m* f6 \) M' U3 b' W( F! c课时41直方图与散点图18:058 B1 e/ r# X$ I* ^$ y" H* R
课时423D图绘制20:05
, ~ X4 r3 a! j2 l+ u7 t% P课时43pie图15:001 k6 W* u' ?. p. F2 i
课时44子图布局14:39* M+ S# I. q$ x1 A2 K$ w" y
课时45结合pandas与sklearn14:03: w( e$ G3 v( ^5 n; j1 d
课时46本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料). E) f6 R0 t4 N3 _+ S* P
% ~3 n( s- K/ e, [/ z, |( u" `# a: C章节5ython可视化库Seaborn- B) g$ z% r( d& b7 ]9 K
课时47Seaborn简介02:444 G/ }3 s3 o l' t% G+ X* W
课时48整体布局风格设置07:47
$ K( ^: W3 S( r8 X1 h* S" V课时49风格细节设置06:49
" D# X: x) b, l. E+ Y课时50调色板10:39, H3 K* T P4 x3 Z: y/ c* v1 @. K
课时51调色板颜色设置08:17! C5 `5 ?( K! x
课时52单变量分析绘图09:370 p [9 i5 C- ^& B5 T' `
课时53回归分析绘图08:53: h8 Q6 O4 `9 u3 _+ i
课时54多变量分析绘图10:36; ~+ K1 C! J4 M7 l/ m, @" c8 Z2 W" l
课时55分类属性绘图09:405 a7 X' K' S. D& M; M5 q1 K0 M
课时56Facetgrid使用方法08:49
) z8 N d* e1 J# i: e1 ^课时57Facetgrid绘制多变量08:29
1 M; k- C' W# g9 T9 }/ |0 U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& F) b9 ~$ p) i
课时59热度图绘制14:195 [; E p5 L. @7 v6 B
, j; O8 F( c- z* }' Y: z( ~' i
章节6:K近邻算法实战
- c0 W( {1 b2 y5 f/ X* y课时60K近邻算法概述15:47: b% L/ |7 X( f( {8 k- H/ y9 `
课时61模型的评估10:391 s+ }$ S& r" l- M5 m* L( E9 `7 D
课时62数据预处理11:25/ E0 N; w: m% D2 j y7 `$ i* v5 l! @
课时63本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)% m g2 r1 }; J; u" n2 z. E- V7 p$ `. S
课时64sklearn库与功能14:42$ f" d$ d$ Z, [. U
课时65多变量KNN模型16:37 e2 }- f) t* _# |# h- v `" o
. S, ~& t3 n1 K章节7:线性回归算法原理推导- B0 s( Y, j: f p. L
课时66回归问题概述07:11. r* Z" \; r2 m2 E( a
课时67误差项定义09:41
9 _. o# U4 [: C' _ R. J. N课时68独立同分布的意义07:327 Q0 s3 d* h% y& o( C
课时69似然函数的作用10:50+ s/ F k2 Q: C+ ^, N$ @% ]
课时70参数求解11:11# H* \ p$ {7 W" ~! B2 d; k5 @% c
课时71所有算法PPT汇总下载. E9 g- u0 X. ` a5 W' u* l- I
2 |- J" _) E& l' N/ p% n5 L4 J章节8:梯度下降策略
" P1 p- S4 e: }课时72梯度下降通俗解释08:34
/ h2 e6 o+ R: m9 T2 h F课时73参数更新方法08:17; [$ O* N5 l( Z4 C ~
课时74优化参数设置08:51
! I; v9 x8 p6 a
0 F9 r) t" @5 \/ C! D章节9:逻辑回归算法# o( d2 Z0 T# |- h1 S0 K) P
课时75逻辑回归算法原理08:23
9 t5 ~7 t0 @9 ]& B4 B* y7 C! n课时76化简与求解09:09; A+ I8 `! h. @- c9 [3 B
! ]* D% n. L% J8 g章节10:案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略
* |; i% x! p: N3 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)
4 n# D6 y* T5 C, X$ X课时78Python实现逻辑回归任务概述07:349 g7 e% P4 U0 u' b& x
课时79完成梯度下降模块12:512 ~; V k3 U4 J9 v
课时80停止策略与梯度下降案例10:55! V$ o; F: ~8 q
课时81实验对比效果10:25
% e8 q* t2 c0 h
( X9 C; T y5 p- V' E0 I r" E章节11:项目实战-交易数据异常检测
# c) b1 y# D4 O4 |6 {7 y5 K课时82任务目标解读08:090 H0 W( {/ W& l: h7 N' g% [: M" ?8 |7 g
课时83项目挑战与解决方案制定12:36- ]; Q8 k/ M. @/ r# L
课时84数据标准化处理11:20
+ [7 x8 R( n5 M0 y9 K课时85下采样数据集制作06:08
5 c- @- R8 ]+ L6 |6 Q* n$ A课时86交叉验证07:16
: t4 x: g3 H$ f" @( V) N% q1 J2 v课时87数据集切分06:00
& u9 O+ |( m) h9 N% a! G课时88模型评估方法与召回率10:30
# l9 j9 |8 R; ^' @6 a课时89正则化惩罚项11:48! s) A* L- c( L$ Z8 S5 f- T% S
课时90训练逻辑回归模型11:20
3 ~3 | d) ]2 r5 R课时91混淆矩阵评估分析10:22
7 t$ q# o* v- K( J: Y课时92测试集遇到的问题05:20
+ q- o: K( k" O; F课时93阈值对结果的影响10:34; K( x0 S6 m( t" H. T9 W5 y0 n! p
课时94SMOTE样本生成策略07:38
$ G7 _+ i a1 g课时95过采样效果与项目总结08:00
3 v+ p1 L( V* M6 w3 e2 Y课时96本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
, |/ U! c- ~& A4 n; v- G0 C1 J1 u" N" K! W9 b' `& q% r
章节12:决策树算法
/ j( j6 T" J% s1 N课时97决策树算法概述08:29! j% w4 I+ o4 o0 J0 r$ ~
课时98熵的作用06:39
& L* V, o, B2 `; ^' i* }1 \课时99信息增益原理08:41( m$ s0 p" a! f
课时100决策树构造实例07:409 l6 {( {" x, _7 [
课时101信息增益率与gini系数06:07# d3 }, C- W) w0 n( t
课时102预剪枝方法08:027 ]0 R' q8 ?6 o1 H! A
课时103后剪枝方法06:543 L$ C# A3 `$ {
课时104回归问题解决05:54' e) \: v- [4 h
! \9 D; w: b0 a* F6 @% o) O6 f章节13:案例实战：使用sklearn构造决策树模型
& t2 q- r3 ?& R* M. X# i! N课时105本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)6 x4 J. K5 J ~% Q
课时106决策树复习08:55
# j1 [, t r! c5 x8 h. w" R课时107决策树涉及参数11:09
2 R# B7 k3 d; ?' W1 _# |" T课时108树可视化与sklearn库简介18:14
o! B, O8 a G% ~课时109sklearn参数选择11:46
3 c+ n7 g8 _' z9 f3 ]
) z' f; i: _! g2 n+ N* ^章节14:集成算法与随机森林
; B' V8 ?+ C3 `$ W% V9 e8 Z/ k s课时110集成算法-随机森林12:035 s' R- H9 x+ b M4 S# L0 T
课时111特征重要性衡量13:51. \ k+ f' R: I* I9 x
课时112提升模型11:15" W, @7 f. \& e. E; g! G, P: i& M8 z
课时113堆叠模型07:09
) a% C5 P: h5 E- k! |0 W, N% C# H3 r2 G5 H' o" K6 [* ?
章节15:案例实战：集成算法建模实战
! \3 u1 T% {1 ?" ^1 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)
# u7 E& }; |) G( e7 B课时115集成算法实例概述10:51
7 S$ S& t% ?; e( o2 @3 f课时116ROC与AUC指标10:03
: ?7 ^ ?" ~* I: y; P课时117基础模型09:32
/ t) ]( _( v8 Z& A6 }( R课时118集成实例18:53
7 e& U' s$ B+ O! @- M: j( t课时119Stacking模型14:16( u; z+ @+ w: ~2 |5 v' r7 d
课时120效果改进11:09
' w8 C4 c8 j% A) I+ Q4 f! l, B) i7 J: o7 [: }
章节16:基于随机森林的气温预测, e6 L. N6 A0 @% c
课时121基于随机森林的气温预测任务概述09:05
( j& r! W T, s4 A/ a3 i2 Q4 h课时122基本随机森林模型建立09:09
! o/ g4 \; o! S3 y! [1 Q- l+ m7 `课时123可视化展示与特征重要性12:58& |0 }5 k6 P3 b+ @
课时124加入新的数据与特征10:24$ F5 b/ n2 _& S0 R8 _
课时125数据与特征对结果的影响08:249 ?2 O/ u# i! I8 x9 E& ` S' G
课时126效率对比分析08:142 d% z0 u0 t3 [3 P$ }% O% l5 A% F% V
课时127网格与随机参数选择07:51/ K; G ?* z' m1 N4 x
课时128随机参数选择方法实践09:467 f: A5 e: z4 n- f/ ~" d* j
课时129调参优化细节10:12
/ }% E7 z/ T1 M2 g课时130本章数据代码下载' J/ w! P; z4 \$ U- S7 e6 E+ g) i
( A( Y3 u2 L% z9 I7 y
章节17:贝叶斯算法/ `; H6 J1 H' I
课时131贝叶斯算法概述06:58# b- o" o$ Z0 T: a+ f
课时132贝叶斯推导实例07:38
6 b' B7 @' _: S5 L& x J" v课时133贝叶斯拼写纠错实例11:46
l/ r9 }& }1 v+ L4 ^& @; ^4 Z: v课时134垃圾邮件过滤实例14:10
' J1 f3 d. @' @- X! u4 \课时135贝叶斯实现拼写检查器12:21
0 P6 D* W- ]* h9 ` s) W5 b
- a' Q5 l+ ^1 \' J+ O章节18ython文本数据分析：新闻分类任务
: T# r, L9 X7 C+ i$ |/ a课时136本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
, ]0 `+ l; v2 ?课时137文本分析与关键词提取12:11
' \( P( a) u3 I# Z# s课时138相似度计算11:44% J8 } Q0 k+ S4 F1 v A8 d
课时139新闻数据与任务简介10:20
, d) n. n! l7 e1 M课时140TF-IDF关键词提取13:28' j/ {) a% M2 A% x2 J. v4 a& ^ q
课时141LDA建模09:10
: R R. X: _( K& w5 D4 Y' N# {+ R课时142基于贝叶斯算法进行新闻分类14:53; E- Y2 [$ K2 x# ?" i, M
2 y, s |3 J. C5 D$ B0 k5 N章节19:支持向量机
; N# j8 f; |3 b' F3 ]课时143支持向量机算法要解决的问06:00
# V: v/ e7 T0 Y( t- l, n$ O- l课时144距离的定义07:05
2 K% j6 n: n) y$ r课时145要优化的目标07:54
: q- V1 I/ r4 X7 L2 W& A8 ]8 P课时146目标函数10:12& T3 J" a i6 L7 m1 Q
课时147拉格朗日乘子法08:575 C0 J7 B+ `% b( B
课时148SVM求解10:141 j! {2 h7 y( y4 u1 z2 n; g
课时149支持向量的作用07:53
# u8 M9 a" P( R3 e$ f- j; f) r课时150软间隔问题06:00 r% o1 e' w( h/ v# I/ r, c8 K: ]- b. L4 O
课时151核函数问题11:562 u$ `5 w) E1 D8 m- X
/ s3 j3 j# ^* C6 z: w9 j% ~* S# {章节20:案例：SVM调参实例
) D" ~- h( h6 s7 v* Z课时152本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)4 X3 y2 m! b" C# E* k9 b
课时153支持向量机所能带来的效果08:55: _! S9 ]7 A) E/ F% j7 L3 a8 S4 J/ o
课时154决策边界可视化展示09:52
o' Y7 k& a/ b4 C2 l课时155软间隔的作用10:31
% r' Z' a) w9 t1 o0 n2 p课时156非线性SVM06:52
$ G. ]' @/ e' A0 w+ X* t课时157核函数的作用与效果16:15
& N7 z: s" [; A' H0 E! f
* D. d ]. v2 }+ D( }章节21:聚类算法-Kmeans U2 Z& _0 S# E! C
课时158KMEANS算法概述11:34
9 B+ E( M' C/ a) k0 g" S4 u课时159KMEANS工作流程09:424 `1 e) P- [( ] @4 Y' ], r
课时160KMEANS迭代可视化展示08:200 a+ f3 d( W/ q! r* [
课时161使用Kmeans进行图像压缩07:58
. ?, E, X, j2 ]) r% c
4 \: O; w5 f& \: j5 J; f0 w# Z! Q章节22:聚类算法-DBSCAN
; |" I) Q& q ^& Y3 B/ o- Y/ `课时162DBSCAN聚类算法11:04
* Q6 L! D* R7 ?! J4 t* C) |. Y1 o( w课时163DBSCAN工作流程15:03
2 ~) U" v, i9 A5 d2 Q课时164DBSCAN可视化展示08:52
" R* \3 B9 h5 H4 k Y/ `1 S2 D+ I( D/ G1 t. A8 R
章节23:案例实战：聚类实践分析
5 [. T2 V5 q2 v) ?$ 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)/ Z' D3 r+ |5 ~; u: L& q' x
课时166Kmenas算法常用操作09:213 Q( Z$ v: U1 ]. ]5 D" ~
课时167聚类结果展示04:455 e5 A. S3 I; a+ |6 i4 \+ r
课时168建模流程解读10:45
% c) i( \1 A- u( x( ]/ Z( e6 n课时169不稳定结果04:140 c! g; F% X* t; d# S Z& l. g
课时170评估指标-Inertia07:248 b6 s' y" e% E- }, j
课时171如何找到合适的K值06:55
2 s; M4 P0 G k2 R' M. C课时172轮廓系数的作用09:15/ Z* U" d+ w5 ]3 c4 d$ C- G, p/ _
课时173Kmenas算法存在的问题07:199 _3 A7 m( K( ^ ?" w% G% o
课时174应用实例-图像分割13:45
0 D3 v- a: T z4 t# K# t) P% r课时175半监督学习12:23
* K) X$ H$ U* C+ s u课时176DBSCAN算法08:107 |, V* H# H1 L
7 s& q+ y/ ~: |) i+ h0 B/ A章节24:降维算法-PCA主成分分析
b, M" B: T7 d, D' }1 o) _' r课时177PCA降维概述08:39
6 _3 |1 }" n! L+ X# p0 h课时178PCA要优化的目标12:22+ i7 g& P4 J8 x6 ~ j! d7 f
课时179PCA求解10:18, N* q7 Y6 `) Z6 k0 m+ F' \5 h a+ z
课时180PCA实例08:34
- g4 n8 j" f ?5 H2 n2 K- e
5 M/ R0 g, ~" t. D章节25:神经网络
& N5 z- X& ~/ K课时181初识神经网络11:28
# P3 l" j# }- ^6 o$ o" O课时182计算机视觉所面临的挑战09:400 J1 A; }& h' w+ W4 O) T
课时183K近邻尝试图像分类10:01
( `; [; s) w- V( [( Q: r0 D课时184超参数的作用10:31( o! K) g: G* Q( y% F: @" p) ?! f! d
课时185线性分类原理09:35
4 E" j+ R2 I. M" |, [课时186神经网络-损失函数09:186 f, Y2 r$ Y0 B
课时187神经网络-正则化惩罚项07:19
3 a& C& ]6 U& J$ q" N课时188神经网络-softmax分类器13:39
% R4 }! | {! T+ s# D课时189神经网络-最优化形象解读06:47
" M& [0 H* x) s& J课时190神经网络-梯度下降细节问题11:49
5 w) p6 l5 U( U课时191神经网络-反向传播15:17$ @4 r0 Q" X& N( ~& o) c
课时192神经网络架构10:11
- I. M' L* \1 u1 a$ {+ ]. r8 n课时193神经网络实例演示10:395 f$ T6 T& V1 b3 |
课时194神经网络过拟合解决方案15:54$ s) {+ o( ]3 n* V5 M
课时195感受神经网络的强大11:30
8 S2 @ r( p. n' w9 _( }4 ~# R( t# ^# R# Q- K
章节26:Xgboost集成算法- c. y, x! G7 B4 h
课时196集成算法思想05:35
, _1 {8 x$ N7 u0 @) A* z课时197xgboost基本原理11:07
5 S$ c& _2 n& z. l* ~: b课时198xgboost目标函数推导12:18
# W8 d4 d k2 V; T( X课时199Xgboost安装06:26% Z' x3 a$ ^; s
课时200保险赔偿任务概述13:06/ J# \; e7 v: Y
课时201Xgboost参数定义09:54+ _7 E" _& A: |4 U
课时202基础模型定义08:16; N1 @* S4 \* t7 Z3 \. J" Y
课时203树结构对结果的影响12:37
9 r4 @5 b q4 p课时204学习率与采样对结果的影响13:01. ?+ ~1 M5 ^( b/ ?0 I
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