% B6 g# Z; [1 O; K
& i5 Q5 v2 |5 L7 `
〖课程介绍〗
! R, I% f* S0 E, p7 I适用人群:5 L1 ]& v% Z7 `' a6 a) U
数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。; X5 w& `# p) Z
8 M, Y# f& v9 @6 N: @
课程概述：
9 Z+ l# ^, O& m4 B2 A2 B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。- S! |' `# m1 e" ^6 ^( \( U1 t
9 v0 C+ d1 ?! R7 T. v0 L6 I4 H
课程特色：- u( J( |% C; c# r/ V/ b
1.通俗易懂，快速入门* A" v/ P- t" k ~, ~
对机器学习经典算法结合数学推导进行形象解释，实例演示。' ~2 D- ~: U2 R6 S9 ^$ [
2. Python主导，实用高效
: B% z6 e9 ]8 G/ @使用数据领域最主流语言Python及其分析与建模库作为课程核心工具。! v. J+ { {! f& M$ N8 }
3.案例为师，实战护航
% z- Y( y8 v+ m基于真实数据集，从零开始结合Python工具与机器学习算法完成整个案例实战。
$ L- _" u; h' ~! B% q4 o9 U4. 持续更新，一劳永逸8 k7 g/ O# l; s2 A t5 O, H+ {
Python数据分析与机器学习课程会支持更新下去，逐步加入更多算法与案例。1 K, [: z9 q/ v: v
/ ?3 u5 t ?. m( z
〖课程目录〗0 \/ j/ Y: B. ?5 O6 A
章节1:人工智能入门指南（有基础的同学请略过！）课时1课程介绍（主题与大纲）11:14) ^5 J- S3 L2 _8 r( W: }7 Q5 h
课时2AI时代首选Python09:20
2 a3 ?! M$ p- D课时3Python我该怎么学04:214 p. i& c; P+ X0 z9 [: k" |7 l
课时4人工智能的核心-机器学习10:35 i5 t7 ^7 E1 e1 L" x- U/ {3 W
课时5机器学习怎么学？08:374 f; Z0 G5 ~" y% w7 B* r. ^
课时6算法推导与案例08:19
2 @$ ]! I) a: K
: T. u; ~; J( q- S7 i2 c' o; w; s章节2 ython科学计算库-Numpy（课程代码在目录）' y% I+ z( N/ X s: S
课时7课程环境配置05:386 ^0 p: ]$ [5 f" P+ j: [; l% \$ a1 u
课时8Numpy工具包概述09:59) P$ Y4 a: t9 D) \) W
课时9数组结构08:35- Y6 z* j4 N! Y. O/ [
课时10属性与赋值操作10:30- B2 l8 i, B7 @4 e+ n' E- \
课时11数据索引方法11:00' M9 s* C9 s9 M! N1 t1 B4 a
课时12数值计算方法08:156 v2 t p& z; ]. @8 o
课时13排序操作04:51% e% e! G" ^2 s- n
课时14数组形状06:36
8 p2 ?0 V6 [) j: i N, V课时15数组生成常用函数08:25: Z% p- E' ~2 Q! ?; f0 k
课时16随机模块05:33! d3 w$ u* _- V7 J# ?& B9 m
课时17读写模块05:56
) b* W Y# C6 t9 ] g& N1 f0 N$ @. q课时18本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
3 A3 p- [# s$ z1 e& w) b/ x8 d% ?! Q( k9 s x! N
章节3:python数据分析处理库-Pandas$ H9 A3 i! T8 k% v/ a
课时19Pandas工具包使用简介08:32- F% G) _% b! N: @ A6 T
课时20数据信息读取与展示12:05
: r% f6 l! g, _* _. X: H课时21索引方法04:34
# a% J% S( |: G/ a课时22groupby函数使用方法05:223 p$ w! ^% _, a& z; i9 V
课时23数值运算11:15
' M3 z. K2 i; a3 a3 {6 l+ }, f- p1 K课时24merge合并操作07:14
* N; _3 H4 ]1 O课时25pivot数据透视表10:022 I7 T( S6 [: ^2 Y
课时26时间操作10:18, N* C8 s! n7 V
课时27apply自定义函数08:581 w1 J _4 t, n" O; T
课时28常用操作06:43& [& ^6 f- V: c5 V9 }
课时29字符串操作07:32; R/ M& R7 B- {! Y6 o% W$ ~
课时30本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
& ^: ]) j- k1 V3 y0 s/ j( o3 a, M: s, A
章节4ython数据可视化库-Matplotlib# V5 E& W5 u Z. T* T
课时31Matplotlib概述11:44
* k$ K% R0 ]) [# T课时32子图与标注21:16
- _2 L1 y! k1 Q l课时33风格设置04:50
0 t g( {# r) R8 U- Y( z# S课时34条形图14:48
/ Y/ ^' @* L ^& n9 M' l3 S课时35条形图细节15:14& C0 }7 H& C( y/ _3 e
课时36条形图外观15:40% o# R6 |% l9 Z7 |) f: g6 I1 N
课时37盒图绘制09:099 {5 Y, ^" y4 |5 w1 G( r
课时38盒图细节14:41
9 G; \" T; I# \$ v课时39绘图细节设置13:48; d" i6 n7 r) `
课时40绘图细节设置212:362 l6 N6 |* |6 K' K+ W: L" m4 M
课时41直方图与散点图18:05 I; H" x7 }+ o8 n/ `
课时423D图绘制20:05
* h# U) L) T/ ?5 \, U& i" G课时43pie图15:009 D2 R; `0 M& p$ g8 z+ _
课时44子图布局14:39
8 t( }" P7 Z; N% ]* X课时45结合pandas与sklearn14:03- o. k( ~( h( d' {) f/ Y8 [
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 u k6 Y v) s$ ^% k: s: b _
8 A& U; K% p5 A/ ?- W8 W; Q章节5ython可视化库Seaborn
4 s; y* m$ H( K" L! f/ k# F3 S课时47Seaborn简介02:44
1 @! k' y& o; {0 b8 ]- X课时48整体布局风格设置07:47+ f% S. O4 m a/ V/ s4 F
课时49风格细节设置06:490 B2 z1 s4 p3 ~! H, \
课时50调色板10:396 m; K" _" K+ W$ _; P+ ~5 s
课时51调色板颜色设置08:17
F7 O/ t2 w- F. r% N/ ~3 \课时52单变量分析绘图09:375 c" i' n. q& X9 j6 {7 H
课时53回归分析绘图08:53! `4 O a" S4 F% K
课时54多变量分析绘图10:36
2 i/ E" k9 c4 K2 J7 S课时55分类属性绘图09:40
# n7 f6 b+ y* \ l* P. o课时56Facetgrid使用方法08:49
0 t: A8 o( ]; _/ V8 p( j课时57Facetgrid绘制多变量08:296 R$ l8 Z+ B) H
课时58本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
, ~& }( q9 o8 D5 f! B. C& \& g2 M: d课时59热度图绘制14:19; i: A% H( N) u- M' ]: `8 M
/ j% _4 p0 {& n7 A9 h% Q
章节6:K近邻算法实战$ k8 B( |3 n" @& D
课时60K近邻算法概述15:47" A) h" r, k6 A) D6 ?
课时61模型的评估10:39
5 D8 c, O: [, ^2 u9 O$ r0 e5 d课时62数据预处理11:25! J7 k5 y0 q6 o1 B8 @- Q+ Z
课时63本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
7 w1 v7 R4 u' n% |, f5 x* j3 z课时64sklearn库与功能14:42
8 C4 k! n4 A1 w课时65多变量KNN模型16:37- S8 X, p X$ \! k# T+ T5 C. H# U/ q
& L% w( n- o2 p* l7 \0 U( J8 l
章节7:线性回归算法原理推导. c- @) X1 a5 a
课时66回归问题概述07:115 K R3 a, i; u% y( j5 e# Z
课时67误差项定义09:410 P# ^4 V+ Q( y: b- A8 ^9 B6 o, Q
课时68独立同分布的意义07:32
" o+ u3 _4 \ ^; J课时69似然函数的作用10:50( u0 A2 I& I0 L& f R. {
课时70参数求解11:11
3 F. D) V8 E' W1 M8 B6 p# c3 w E9 j) o课时71所有算法PPT汇总下载% D% F# {$ p. j- A2 f. n3 L
9 [ h5 o( {. l5 H' y. W章节8:梯度下降策略% J8 A' F7 T7 G
课时72梯度下降通俗解释08:34
' \( e# c7 O2 T0 y j6 k课时73参数更新方法08:17
# Q L+ d/ P9 l8 M课时74优化参数设置08:51: G9 R! J7 U6 g' x8 q) j( N' c
; F* `' v& ]0 x2 H/ Z/ M- n
章节9:逻辑回归算法' b/ }% R( f! t0 h9 [8 K
课时75逻辑回归算法原理08:23
9 i( a2 x0 T( r. g0 N7 Y2 N5 S0 a课时76化简与求解09:098 W4 G! J( E3 ?: w q
, f! Z6 f4 q/ G8 O章节10:案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略
& g f6 F( X3 N, U9 |课时77本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
. i% F% S; w% U- u6 v课时78Python实现逻辑回归任务概述07:34
' e9 U$ @1 K: W/ x6 U' o; V+ _课时79完成梯度下降模块12:51, \0 Z3 W& T& r! s! n
课时80停止策略与梯度下降案例10:553 C- J3 p$ Q( f [
课时81实验对比效果10:253 u7 U/ N$ ]# e' m! ?
, u3 F' C$ S8 [% u7 G! {# A
章节11:项目实战-交易数据异常检测
5 x2 D5 u( T9 U+ f1 T课时82任务目标解读08:09
" m' S& ~' M# \9 N5 |5 [' ]! d课时83项目挑战与解决方案制定12:36
# U/ L, k+ J8 ^' [) s( E# h课时84数据标准化处理11:20* f6 {! h# a* O: e/ [; J5 l# O
课时85下采样数据集制作06:08
0 s7 ?* {# P! P! B/ R& ~) D& b课时86交叉验证07:16+ q0 b8 Q: Z2 \9 `( m7 `( A& y
课时87数据集切分06:00. Y2 V _; D3 }5 Y, m# j( f$ {
课时88模型评估方法与召回率10:30: `1 V( I. n& l6 p
课时89正则化惩罚项11:48
4 e" A& |: s: _! Q6 G1 W0 z e课时90训练逻辑回归模型11:20) ?+ p9 E2 j9 |: y5 x2 ~) }$ f6 `
课时91混淆矩阵评估分析10:22
8 g; O+ {. v7 l课时92测试集遇到的问题05:20
8 e% y9 E4 v2 d3 @* {课时93阈值对结果的影响10:34
~7 d( I2 Q" `+ a% R! Q课时94SMOTE样本生成策略07:381 i' j, q5 ~% A9 a1 P( H
课时95过采样效果与项目总结08:00; g7 \* H; V. ^9 e! k; x
课时96本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)1 j2 b1 d t5 |9 A% Q/ h$ ~8 k U* Q
$ Z4 p0 ^; p. ]章节12:决策树算法! ^" O e" F: d, ^5 R) g
课时97决策树算法概述08:299 M/ E; h/ B1 K1 N# u
课时98熵的作用06:39 |9 t4 O7 @; x* Q+ u1 ^" Q+ \
课时99信息增益原理08:410 ~4 I' ]& V) F( Y! s
课时100决策树构造实例07:40$ x9 r6 M( m& g9 A
课时101信息增益率与gini系数06:07" \# W2 ]$ b; |' Z/ u8 b
课时102预剪枝方法08:02
( f5 s) Z& }; W: x课时103后剪枝方法06:54& P" _- c% l! I* e$ J
课时104回归问题解决05:54
( E$ T' k. ^& `# [( n) D& z4 O6 _$ I
: M4 O2 f( E, h, s8 v- {3 o章节13:案例实战：使用sklearn构造决策树模型
- I8 D" a7 }6 [6 r, Z' x8 ^+ k课时105本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
) l, S6 N& ^0 j课时106决策树复习08:55
, Y# r6 I% m' m/ Y, V课时107决策树涉及参数11:09' `' f# B8 Y2 v' m* M) }9 @/ @
课时108树可视化与sklearn库简介18:14
v8 @% Z* J3 j4 \% A' i- t+ S+ f课时109sklearn参数选择11:460 @) Z( Y, y& `+ k: X2 r D
& y+ k/ E0 L3 i" `( i8 L章节14:集成算法与随机森林
3 m0 W, x q: w3 a! Z7 y课时110集成算法-随机森林12:03# y: u& v- E7 g5 W
课时111特征重要性衡量13:51
/ J; t' R( K# j5 _! Q: f# z2 S) h课时112提升模型11:15
1 x$ \" s8 c7 z' K U, P2 Y) A2 h课时113堆叠模型07:09
A- v7 r) B- \
7 P* E0 k% Q. {8 @- ]8 h1 [3 m章节15:案例实战：集成算法建模实战3 E( P; [9 X8 D8 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)
' X0 U- C5 J: `' a9 L6 x1 U课时115集成算法实例概述10:51
" A* `: N0 |% r: Q8 K课时116ROC与AUC指标10:03
& N& L& @, b7 d4 T" U* I+ ^课时117基础模型09:32+ @3 Y0 [1 J5 G, P6 V" \2 o
课时118集成实例18:53) w9 Y" h1 A4 g3 s4 J. M
课时119Stacking模型14:16
3 T8 n2 I4 H6 C* x5 ?课时120效果改进11:09
- U' p! J/ N9 Y8 c0 \' x$ t* |+ a% z( O5 b- C
章节16:基于随机森林的气温预测
4 p/ w0 W: B- c& H5 n) m7 M9 K& u' w课时121基于随机森林的气温预测任务概述09:05
! z( \$ v z% _5 j! p. c课时122基本随机森林模型建立09:09
( }. m- ]2 B2 O4 T- N5 a5 R4 r* F课时123可视化展示与特征重要性12:58
. l0 @: A( Z% ]课时124加入新的数据与特征10:24
8 T) M& C9 d' J4 e课时125数据与特征对结果的影响08:24
+ M( L9 ?* O4 f% \3 P$ K课时126效率对比分析08:147 m# F6 H: x, D1 |) r r
课时127网格与随机参数选择07:51
, x2 @. Q6 v& ^" k课时128随机参数选择方法实践09:46
# f# D6 g. v6 L- ]" _1 j/ S' O课时129调参优化细节10:12
& X- F2 c3 Y1 Z" w课时130本章数据代码下载
3 j* S% \/ y8 \4 A9 Q7 H3 r; r/ P% {( G" z4 [' {% l
章节17:贝叶斯算法
9 b+ M8 X& T8 F0 A' j+ F& j课时131贝叶斯算法概述06:580 b0 ^, O5 k4 Q; u- T/ ], m( u
课时132贝叶斯推导实例07:38
( R8 h+ }4 H) d, a# ]: }9 n2 P" w课时133贝叶斯拼写纠错实例11:46
. ` A. y# q. D" y8 T课时134垃圾邮件过滤实例14:107 V- U3 N( d R5 Z7 V8 ]( R5 ^
课时135贝叶斯实现拼写检查器12:21
. K5 ~6 [: s8 R) ~/ C. f ]5 g. L: O! P) _2 o9 K# R
章节18ython文本数据分析：新闻分类任务
1 \0 y2 N( M m课时136本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)5 c L7 [6 @6 I* ] h* Z; X
课时137文本分析与关键词提取12:11
/ h) v; u- ~% r; P1 o课时138相似度计算11:44) I4 l" M9 B0 ]0 |# Y
课时139新闻数据与任务简介10:20/ o1 O! ]6 U6 n# i* I7 e' ] ~. R8 ?7 v. A4 m
课时140TF-IDF关键词提取13:280 O3 M R5 T8 x7 e- p
课时141LDA建模09:10
4 e% J) h; ~0 Q# `% R课时142基于贝叶斯算法进行新闻分类14:53
, W$ a2 s; D; U; L, ]- O( k1 C. x. T8 _ n; D( g2 D0 h4 H, b
章节19:支持向量机
6 v6 B V, D M; J, {$ T% [- J, O课时143支持向量机算法要解决的问06:00
, N, M2 C" T6 E V: o" H课时144距离的定义07:05
5 y( o. a3 u7 P/ b' H% Y* w课时145要优化的目标07:54
+ R, H# v% F2 F" m5 {0 F. Z课时146目标函数10:12
, E2 U4 s4 V9 s! R( g/ ?: n课时147拉格朗日乘子法08:57
0 r, K0 E* U9 E1 h( ^' N% p课时148SVM求解10:14
9 a2 v2 u+ i9 e课时149支持向量的作用07:53
3 J$ _' L4 U( N' i课时150软间隔问题06:00. V: e5 c+ k% T
课时151核函数问题11:56. j T+ a2 X" S2 P0 f; {; |
( [& h! n* z7 u2 T- P0 g' V6 ~章节20:案例：SVM调参实例
/ C# K) H! Y; O5 ]; 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)
3 x) c% r2 m E( C( v0 O) t/ ]7 C3 O课时153支持向量机所能带来的效果08:55$ ^ W$ [# K$ \2 E) R
课时154决策边界可视化展示09:52
; w# x9 W" T% b2 Z9 r8 q' ]课时155软间隔的作用10:31
! s8 U5 m* S* J& K* ~课时156非线性SVM06:52' L) o+ R9 h" R- g [& T& J0 z
课时157核函数的作用与效果16:156 u/ |- u7 B$ ?$ g! n
2 t$ @- A+ L4 N2 |: e章节21:聚类算法-Kmeans# ~3 i8 ?1 T. Y4 D& Q J. Z+ L
课时158KMEANS算法概述11:34& X0 ^7 Y; g: i, o. U- T
课时159KMEANS工作流程09:42
$ b p1 p+ |( R- S$ n* q5 I课时160KMEANS迭代可视化展示08:20
2 E0 [* c8 o7 Q. P3 ]: [' r课时161使用Kmeans进行图像压缩07:58
" C j5 ]6 P4 N: V7 z
/ A2 i6 }" D2 X% b章节22:聚类算法-DBSCAN V- T( x% Z2 ?# ~/ o# L4 h* O. ~
课时162DBSCAN聚类算法11:04
+ r8 V0 T0 v- d7 m" r课时163DBSCAN工作流程15:038 C% s8 v L: @5 ]
课时164DBSCAN可视化展示08:52" ^, ~5 S, N6 b9 L) ^5 j, m
3 G, O. [8 [! s% K+ ~- V; y章节23:案例实战：聚类实践分析8 S9 f f5 h! P% l* k6 O$ I
课时165本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)0 w0 r) N5 e0 w- ^6 b
课时166Kmenas算法常用操作09:21! d' ~2 h9 }% S; Q' q7 B5 X8 T/ n
课时167聚类结果展示04:45; A& }2 W) r6 y$ \
课时168建模流程解读10:451 b+ j! J' A1 | X* v& b
课时169不稳定结果04:14. F# l5 ~6 ]! a6 m2 ?' ]
课时170评估指标-Inertia07:24
8 `+ t* E+ l% b% T2 S: u/ R课时171如何找到合适的K值06:55
% p8 K' d) ?3 u6 I课时172轮廓系数的作用09:15
6 M4 {7 Q/ ~" J5 j课时173Kmenas算法存在的问题07:19( K6 K6 L- g% S* I7 Z9 ^ u5 Q
课时174应用实例-图像分割13:45
/ ?6 O* y8 b( c2 R5 T' i% S4 D课时175半监督学习12:23' V! K/ A7 A* ^ Z) y
课时176DBSCAN算法08:10; w( E- s) u) Q% t; v/ k
/ r0 R( g8 u* \9 z
章节24:降维算法-PCA主成分分析
; J, Q& w, @2 c课时177PCA降维概述08:39
1 O9 C, ^9 U+ a2 K, G7 C课时178PCA要优化的目标12:22. T1 s6 S$ e2 g5 m- y, I
课时179PCA求解10:181 C$ f: W$ U' E& F5 ?; T7 w
课时180PCA实例08:34. ?7 i2 x4 P6 t5 t8 \1 A
/ B( ~. A5 x3 J
章节25:神经网络
% w' a `( y# c课时181初识神经网络11:28
+ W( _( b% O& x课时182计算机视觉所面临的挑战09:40. A6 `8 k! A6 ~3 _6 e$ ^1 C
课时183K近邻尝试图像分类10:017 Q: R+ Z, q7 w7 e+ p$ R" L
课时184超参数的作用10:31
) @7 v/ \, g2 h9 i9 G; {课时185线性分类原理09:35" }' B- M8 l) a" H8 Q
课时186神经网络-损失函数09:18
% u+ f& Q/ m7 B R' m' \课时187神经网络-正则化惩罚项07:19( m# Q: {' ]# y7 {/ g3 Z
课时188神经网络-softmax分类器13:39; c* x/ q S5 s7 A: o
课时189神经网络-最优化形象解读06:473 {( [% J2 O4 k# |
课时190神经网络-梯度下降细节问题11:49( @. k( U; L7 Z/ h
课时191神经网络-反向传播15:177 o/ `* d2 A: Q; C+ z5 [3 \% K( s: a
课时192神经网络架构10:11# C% m! q) Q9 h
课时193神经网络实例演示10:39
1 M4 E" i3 L: N" m4 z1 `" s课时194神经网络过拟合解决方案15:546 Z( k. Y5 {8 J/ \3 m& n
课时195感受神经网络的强大11:30! i2 a/ | d! [* g2 z4 x0 p8 E
2 s K6 R! O5 ^& J# Z* _
章节26:Xgboost集成算法
) c* i. J& ?( z& ]8 G课时196集成算法思想05:35
7 B* k( t( r! ^- o, ?/ v+ ^6 e9 x课时197xgboost基本原理11:07- t g% V3 k \+ X& @6 Y
课时198xgboost目标函数推导12:18- _% G+ T Z0 G( i1 l
课时199Xgboost安装06:26
0 y$ u. b; x% j( I# q. ^3 F% _5 W! ?课时200保险赔偿任务概述13:06
7 G0 o2 k( i9 e( y( u7 [课时201Xgboost参数定义09:54, N1 T9 z) [, y1 [9 o
课时202基础模型定义08:16, O) ~% F7 N% P
课时203树结构对结果的影响12:37
4 H# F* }. A: k$ \0 i+ h; F1 Z课时204学习率与采样对结果的影响13:01
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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 G! C# X# Q" T- N! L
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