0 ~2 u- Y# c4 {3 I
# m2 i3 U% n: B6 q2 ^+ X* n〖课程介绍〗
7 i' x$ s# l8 m/ g2 u$ g9 }" a# g. O适用人群:
: E4 D+ L! L3 ], J: e B) Z数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。4 m" H8 X( U/ _. w: [
$ d* k) x& l# B/ Q: `4 n! R
课程概述：
8 T5 c) k2 w* Y \' q: Z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。
. l8 N8 f8 L4 m3 L: `# H: @
( v$ ]* p; k7 E7 V# u; Z 课程特色：$ l7 @4 L/ F% M& m/ E
1.通俗易懂，快速入门# t4 G* a% r2 [! r
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。
# F# ~- X' K7 K% H; J2. Python主导，实用高效
9 \" x2 ?: D9 }/ S+ P' f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。
9 R$ M% `4 G9 `# ]( t; J3.案例为师，实战护航
7 E+ I7 g! V. k, \" 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。8 n# O0 q( e& C8 G5 q
4. 持续更新，一劳永逸) ]" h5 e3 p* C, ?
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。0 `0 N# T# @' }5 {3 g0 p
2 `, {0 o* D. ^4 F7 f
〖课程目录〗$ O# a& I7 _: |! y- W# ~: o
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
2 U: E1 y) I# V- _) q" D4 g3 d& I3 c& B课时2AI时代首选Python09:20: Q' O& s" v$ ~3 v e* z' @6 c0 Y
课时3Python我该怎么学04:21 k% Z; N4 ^8 d% {
课时4人工智能的核心-机器学习10:35
" x- U3 D; X, w! G5 F1 Y课时5机器学习怎么学？08:37$ F9 l& w Y, A/ f) f. y7 {8 d1 \
课时6算法推导与案例08:19
Z/ L2 c2 V5 h1 n, i$ l
5 u% J* o" T& }- y章节2 ython科学计算库-Numpy（课程代码在目录）/ j8 p4 N5 f: n
课时7课程环境配置05:38
, Z% a5 h& ^ z4 C9 c& {课时8Numpy工具包概述09:593 |. v; r( E2 e' }) S
课时9数组结构08:35
8 d- t. H5 H j+ c# t课时10属性与赋值操作10:30
% B* O& k/ ]# x( [% i8 j课时11数据索引方法11:000 e1 S5 X# r, [# D& h. [- l4 }
课时12数值计算方法08:15
/ I" f- O. B* d) ^课时13排序操作04:51 |5 `& j; G n' @2 h7 ]
课时14数组形状06:36
1 @( f( o; r2 ?- S4 l* ]) P+ a/ T课时15数组生成常用函数08:255 ~8 ]$ r, y. s1 [: B# m
课时16随机模块05:335 S' ^# x- J0 o- |5 Z
课时17读写模块05:56/ s0 E2 {3 l0 k. R
课时18本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
1 l( V% t% N$ O/ I9 e
* x5 T5 \9 B; ]3 b7 S1 o7 j5 y, |章节3:python数据分析处理库-Pandas" t8 z; D" b! |+ J1 {/ D1 B
课时19Pandas工具包使用简介08:328 ] j7 r% V5 L* ]8 `. z
课时20数据信息读取与展示12:05
1 ~( {; Z6 n t% K; j- f课时21索引方法04:34
' {- k' N6 C, U! S课时22groupby函数使用方法05:22' z0 q4 E" h. g4 g! H* l6 x+ A
课时23数值运算11:15" K' J' R! ~$ _3 u/ V
课时24merge合并操作07:14
( m% r5 N9 ]3 H1 ?) }" o8 P& y课时25pivot数据透视表10:029 Z5 X5 C" e+ B5 g" r8 x6 c
课时26时间操作10:18
6 P4 ~7 w; K/ l* M: j/ d课时27apply自定义函数08:58
6 y, ]: x; k, e% I$ X# w; ]& {课时28常用操作06:430 z) ^4 l# S H/ n
课时29字符串操作07:32
" `& i! Y$ z& g K9 V! k& [& I课时30本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)" r( f& O* o6 w
: k3 ?" a& E R* M" \' Y章节4ython数据可视化库-Matplotlib
* u ~8 ^# i% k课时31Matplotlib概述11:44' k0 R3 z7 o5 ^# s1 D2 \' t& o
课时32子图与标注21:16
1 b: B9 ]2 U' J, L) X- I, a ^课时33风格设置04:50
9 v- S: o" _: ] i$ D3 N5 o. V课时34条形图14:48' r% u4 q+ J( D5 p3 Y
课时35条形图细节15:14
# n9 h! L. G: z7 o课时36条形图外观15:40/ U6 `0 M) |4 s7 m' w* @. L
课时37盒图绘制09:09) a3 ~# w- I3 p3 Z/ u
课时38盒图细节14:41# N3 y& w0 O y' u9 Z6 [
课时39绘图细节设置13:48& s6 t4 D. p, q: t3 o
课时40绘图细节设置212:36
7 Q+ h% u% u2 ~$ p6 ]课时41直方图与散点图18:05
2 q9 p0 K: w2 q" e7 B课时423D图绘制20:05
" j- Z# P9 i6 O$ F' F$ E课时43pie图15:00# x2 {. L& a2 e
课时44子图布局14:39
2 U, O" N3 |7 E' t( g课时45结合pandas与sklearn14:03
# V+ c! E: p5 V课时46本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料); \ B9 I: C, i! j/ A# x& ]
0 s, u" W0 l9 J章节5ython可视化库Seaborn
8 R4 {8 a2 d+ q9 G) O* M4 E p课时47Seaborn简介02:44/ @9 Q6 v9 e9 U# c
课时48整体布局风格设置07:47' T# M0 E) E6 n# d2 n
课时49风格细节设置06:49' \* }0 f1 r6 @; [9 e
课时50调色板10:39 u* s3 Q; |' F1 T$ h `9 q/ E4 M. o
课时51调色板颜色设置08:17( Q. v" b) ?8 X3 g5 k! W
课时52单变量分析绘图09:372 P) X) W; _) H( \1 U1 P+ @
课时53回归分析绘图08:53! D s; l3 N/ e i7 K+ A
课时54多变量分析绘图10:36/ i1 D* G1 \& p* R+ Y
课时55分类属性绘图09:407 X8 Q7 w+ \% z1 ?, h6 {
课时56Facetgrid使用方法08:49
, G1 v7 _6 S; U; L# u8 u课时57Facetgrid绘制多变量08:29. o1 L1 U3 \0 S f( 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). G, U* Z- ^/ t8 M, p' ~
课时59热度图绘制14:19/ ?( Q3 S- O* k) z* } H
$ D* I( D J T. H
章节6:K近邻算法实战) J2 M3 k8 p$ t0 ~0 u. _
课时60K近邻算法概述15:47- ?& e8 N/ ^8 W; _ C8 @7 l
课时61模型的评估10:39 z+ D, ?7 J- @
课时62数据预处理11:25
0 E' J8 E: U- U2 \课时63本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
' j, C" S2 g; E! i: Q9 {7 j1 A$ |0 W课时64sklearn库与功能14:42* u/ C) z' P$ F$ f
课时65多变量KNN模型16:37( C7 T5 c! z* t
. P& x# A3 m* E* W# o章节7:线性回归算法原理推导
4 m: w" _ I+ ?课时66回归问题概述07:114 ^$ ^, K; R/ w8 c: ]! [0 r
课时67误差项定义09:41
& g% O( `% R, \4 t8 }课时68独立同分布的意义07:32/ y6 I2 U1 y+ t! G' k
课时69似然函数的作用10:50! ^% S& ]; K. s I
课时70参数求解11:11' {+ E7 M7 ]) g; }( K( g) q5 T
课时71所有算法PPT汇总下载' _* e5 K9 z- r G2 u9 _: p# W
4 ?6 P- m% ~! y! z5 ~
章节8:梯度下降策略3 l) n; j: O7 k( f
课时72梯度下降通俗解释08:34% U0 u1 `) k, ~" D- s7 ]
课时73参数更新方法08:171 G% _' r/ E$ c! h% Q
课时74优化参数设置08:513 Z# n. H$ ?' \( d/ d* ~: _
4 u# O) B& I& `章节9:逻辑回归算法
7 q# [6 i/ O) [" _: A; e, y1 L课时75逻辑回归算法原理08:23
; ^- q* P! @$ _( R% L' d课时76化简与求解09:09! j+ N/ R7 `6 H& Q
4 W& j; z1 T' v* ] c
章节10:案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略5 o1 K! a% n# s* T& o
课时77本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)/ j3 Q' ^, J1 P& J! Y v7 J- e
课时78Python实现逻辑回归任务概述07:34+ f# w% L9 {# L1 M; k* A- Q7 l4 @
课时79完成梯度下降模块12:51
% v7 h( I8 j, x; n- }( y课时80停止策略与梯度下降案例10:55' l! g# B% G. h4 C/ o9 X8 l5 @
课时81实验对比效果10:25
2 N* o7 E& B( k- j u! A7 D1 T$ f _( d
章节11:项目实战-交易数据异常检测( Z! s/ E- I) e: E0 ~
课时82任务目标解读08:09
5 W8 b( |, I' R( v2 n7 n/ K课时83项目挑战与解决方案制定12:36; ~0 ?2 w6 G6 h/ H" e& _6 a
课时84数据标准化处理11:20
* ~, p' O$ \/ M; L* v# P课时85下采样数据集制作06:08/ y' ?1 N+ l! N
课时86交叉验证07:16. p* @0 l9 [% ~) w. ~* Q. s* I* @
课时87数据集切分06:00- @* H- ?1 @7 y# m
课时88模型评估方法与召回率10:30
; W' q" ]! z3 P2 q. \" o3 V课时89正则化惩罚项11:48
& u9 v7 F4 }% H/ }# O课时90训练逻辑回归模型11:20
$ i3 Y+ \4 R- z* _# T" Y. i- E课时91混淆矩阵评估分析10:22( P* Y) W% O) { E1 W7 C# s* O
课时92测试集遇到的问题05:20
, U$ w8 l- {' ~课时93阈值对结果的影响10:34
* E' E6 Q8 K# r, F) G# Z6 {课时94SMOTE样本生成策略07:38
5 j% `0 s9 R4 t6 A$ q9 }课时95过采样效果与项目总结08:003 q8 ]& |7 ]% @& e3 {! 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)" G4 n4 V/ j8 m; [
+ ]4 @/ x: v! ?' u& b0 o章节12:决策树算法
, P1 O) ]5 w! p7 Y; ?课时97决策树算法概述08:29
# f* P/ {3 c; L0 u4 f课时98熵的作用06:39
; \7 O1 h8 a- h9 v课时99信息增益原理08:41
3 X4 Q7 [5 e: O1 h0 x课时100决策树构造实例07:405 I7 w. F2 o2 ?
课时101信息增益率与gini系数06:07
4 q6 m( R+ K" y9 Z1 K/ F# C: Y课时102预剪枝方法08:02
' X2 k. E/ D- R' ]8 z1 d课时103后剪枝方法06:54% R: G+ L) L/ Z
课时104回归问题解决05:54/ ~4 J/ I7 d1 f6 B" y
7 l% x% `! a; b5 K, C
章节13:案例实战：使用sklearn构造决策树模型+ A3 i, b- w2 o6 ^; g# ?
课时105本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
" q: J2 G" H j& w+ H6 C( q课时106决策树复习08:55
1 `' }0 S! X) Y d) {: p: U! N课时107决策树涉及参数11:09' x6 Y6 Z" Z E) ~# e
课时108树可视化与sklearn库简介18:14; a7 v+ w0 K( J1 V' c% x @
课时109sklearn参数选择11:46( a9 ^* Y; M/ p4 O: b
) ~) P+ H5 M: O8 J章节14:集成算法与随机森林& T& c+ v$ d2 x: ^+ _
课时110集成算法-随机森林12:03
m2 d5 M* C E" R# F0 V& T% u4 ?课时111特征重要性衡量13:517 p' `/ {3 D* d% w- R$ C
课时112提升模型11:15) S! | g3 w" G* s" W
课时113堆叠模型07:094 w" P2 T2 j! W- K- e0 h3 w
' v: u8 P( d$ g
章节15:案例实战：集成算法建模实战
; q+ x7 N6 s3 @3 m+ f3 B P课时114本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
& {/ v. \7 z% ^/ W$ B, i课时115集成算法实例概述10:51$ r/ l; t3 U5 _; H9 n! M5 \" I% }' `
课时116ROC与AUC指标10:03
4 e& S7 G8 x- r, k课时117基础模型09:323 e# n& W) |1 z' _% Y
课时118集成实例18:53; ^+ S L% Z# ^0 `0 }. ~
课时119Stacking模型14:16
& E' [. p3 K; I课时120效果改进11:090 _! q5 E, a' k( E$ d2 y
; O, u& \1 N7 j9 Q: L
章节16:基于随机森林的气温预测2 H/ ?, |) s( R7 ?1 y
课时121基于随机森林的气温预测任务概述09:05% v# x& E& U) ?
课时122基本随机森林模型建立09:09
% J; O" S; u( ^3 H7 k课时123可视化展示与特征重要性12:585 c) O W# r8 W) B4 `
课时124加入新的数据与特征10:246 g2 h1 u- B: o5 N5 b/ H: ~
课时125数据与特征对结果的影响08:24" Z2 Q$ E. k2 t8 ~( T( [( f
课时126效率对比分析08:14( m- [# Y9 d; r- j, d1 H4 n, V
课时127网格与随机参数选择07:51
* T& n8 {' a3 ^8 y课时128随机参数选择方法实践09:463 |3 N: s# }% ^
课时129调参优化细节10:128 Z9 T7 W- x, O6 ]* n# B
课时130本章数据代码下载4 u% f) j* ?3 C9 d; y0 _" u0 ~8 `2 z
5 M& f# d$ d" u, E' S1 ^7 v& D# Z章节17:贝叶斯算法$ G( R/ B! Q0 Q4 b, Z
课时131贝叶斯算法概述06:586 y9 O1 n: _2 l4 O3 g
课时132贝叶斯推导实例07:380 V/ |7 S+ o/ ~7 u) o( p- n
课时133贝叶斯拼写纠错实例11:46
. v1 I# j" F+ ^: X2 t9 ]课时134垃圾邮件过滤实例14:105 @( ~( n4 v9 ], X# r
课时135贝叶斯实现拼写检查器12:21
! U! Q, t9 ] h: e, e6 G) P$ x* G9 d1 k
0 A2 }+ k8 a4 k& ?" n0 z章节18ython文本数据分析：新闻分类任务7 C# {# t0 u' ?$ U* X W/ 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)
. D+ r Z6 a" i. [! r+ r+ G3 J课时137文本分析与关键词提取12:112 H/ A/ \1 h; E' X3 ?! w. c
课时138相似度计算11:44
* z8 K3 H( T3 ]. K课时139新闻数据与任务简介10:20
& v2 z) i; L: ?( c, g6 M课时140TF-IDF关键词提取13:28
3 h1 m$ }8 H/ Y' r1 S! l7 k; z+ l课时141LDA建模09:10
! w9 a$ f% V0 m; T% E课时142基于贝叶斯算法进行新闻分类14:53
4 r o8 b9 r' o% q3 m: P+ o3 K+ O- t0 s8 q5 N
章节19:支持向量机) W) T# c- O3 p8 @3 E$ }' e
课时143支持向量机算法要解决的问06:00
8 _( z' F( n; V3 }1 C/ D9 u课时144距离的定义07:05% W& B$ K' ^" J% e
课时145要优化的目标07:54* p3 ]5 w f+ O4 i+ V% K
课时146目标函数10:12* h& { `7 X! M
课时147拉格朗日乘子法08:57
. C+ l! P! f. X& E课时148SVM求解10:14
) n8 a0 D1 M2 |课时149支持向量的作用07:53& \/ X' s. W t! J" R4 o# r
课时150软间隔问题06:00, U8 ?: J0 t- \! Q, r: W4 v ^
课时151核函数问题11:56
* @* E3 H; e, t& L& W! C. a, ~$ j( ?* l3 v
章节20:案例：SVM调参实例
- ]0 u# f9 d" Y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 z6 }' t4 T: V
课时153支持向量机所能带来的效果08:55; ]4 a" S6 K% N F
课时154决策边界可视化展示09:52# X6 }# y$ k$ a3 \6 T
课时155软间隔的作用10:31
" X: R: e3 V( F0 u课时156非线性SVM06:52
1 ?0 O1 v t6 f7 H2 S' R课时157核函数的作用与效果16:158 N8 g! j" E! {3 I
* O( I" b* q6 I" t7 c
章节21:聚类算法-Kmeans5 @; u, b+ K2 y6 l9 ^6 l% Y5 X, X! O' C
课时158KMEANS算法概述11:34' C- e/ H1 E7 I
课时159KMEANS工作流程09:42
9 P( U( h% u+ F/ }课时160KMEANS迭代可视化展示08:20
% w6 X4 r2 A; P/ l4 B) D' V课时161使用Kmeans进行图像压缩07:58
. {9 M0 ^# y9 V4 q) n% G9 Q/ N' A$ r+ a3 X" [) L
章节22:聚类算法-DBSCAN
N7 l b2 {* o+ h3 r+ B! N课时162DBSCAN聚类算法11:04; \7 O0 m* _5 p9 q
课时163DBSCAN工作流程15:03# _) y9 W' J6 Y' I. A3 p
课时164DBSCAN可视化展示08:523 U) K! N5 ^5 a6 Z. v6 a
: b# s& t; e" }! m
章节23:案例实战：聚类实践分析) y# R" t5 c9 a& n+ ?
课时165本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料), o/ ~5 g( w$ L0 `9 u* b7 I* P
课时166Kmenas算法常用操作09:21( x: D& ~& ?0 I% N8 {% u: k
课时167聚类结果展示04:45
$ Y( c* n% T2 U+ a课时168建模流程解读10:453 ?% l+ ]; A- Z+ A) _3 {
课时169不稳定结果04:142 r4 |& l- v! r( e* R/ X
课时170评估指标-Inertia07:24& F. w* }- I+ C5 Y- I
课时171如何找到合适的K值06:55$ u3 @% u2 A2 F7 K) b5 W8 j u
课时172轮廓系数的作用09:158 }9 n% |: ^" M1 q) }5 |% [# g
课时173Kmenas算法存在的问题07:19
+ S5 Y: ]4 ~: @( [6 ?' V课时174应用实例-图像分割13:45
9 F o" v& d8 T" v g& ]" T6 i( i课时175半监督学习12:23, T% z- m% r& u; z
课时176DBSCAN算法08:10; \# v5 [5 d; S; H
3 g1 \; g8 Z4 E9 E# r章节24:降维算法-PCA主成分分析
' c% c' h! ]' }课时177PCA降维概述08:39& w0 O8 O o5 j& c/ p! S2 }3 x
课时178PCA要优化的目标12:22
) K# x& D% c" W* Y3 x" c) \课时179PCA求解10:18
8 }" ]8 j6 t) G/ }8 u) t5 _课时180PCA实例08:34
$ I- i) \% Z" k' o* ]
" ^% A) a+ b; \6 |5 t章节25:神经网络8 H5 G( L! i6 y* K c/ R& o
课时181初识神经网络11:28
# W5 q* b' p( |" E课时182计算机视觉所面临的挑战09:40$ a9 A2 l5 j0 s1 j- E! K) c
课时183K近邻尝试图像分类10:01
6 p9 G! D6 q3 u# F6 a- K课时184超参数的作用10:31
; b; G" I) h8 g [/ G7 l课时185线性分类原理09:35
; j- @ l% n2 I9 d6 U# d课时186神经网络-损失函数09:18
; Y# B. V! p% C9 ?课时187神经网络-正则化惩罚项07:19; `9 ~0 ~% Z+ \$ T
课时188神经网络-softmax分类器13:39
5 \* `# W; H7 A8 f+ g4 A# V课时189神经网络-最优化形象解读06:47
7 Y: q+ {/ `9 s. v1 \9 y( X课时190神经网络-梯度下降细节问题11:49) N5 p3 M$ F/ p- u
课时191神经网络-反向传播15:17: E' i5 {9 _- K% c4 M; t2 V
课时192神经网络架构10:11
* K& R. O& p% ?7 ?" o课时193神经网络实例演示10:397 O; K! f ~6 C' m. P. j2 i
课时194神经网络过拟合解决方案15:54. W$ S2 S3 W! ~% W3 {3 t3 V; M
课时195感受神经网络的强大11:30' a& _0 l# E* `
, |' c( o4 B' M* e, k2 q) D+ i
章节26:Xgboost集成算法
7 ^& }# ~$ p2 v5 l课时196集成算法思想05:356 f: M+ n( B' J+ p
课时197xgboost基本原理11:07, c' m. B9 ^: W4 M! l( E- v# d
课时198xgboost目标函数推导12:18
% ?; Z1 g4 W: |课时199Xgboost安装06:264 v7 E2 l- U* h2 l! {
课时200保险赔偿任务概述13:06% [% l& O3 n# f
课时201Xgboost参数定义09:54( p" _5 {1 K7 s; |( { R
课时202基础模型定义08:16/ _: [+ ]+ R0 [0 k: h
课时203树结构对结果的影响12:37
5 T6 B6 u9 z# e- \$ T课时204学习率与采样对结果的影响13:016 K9 c) ]4 L) Z1 c! x8 A
课时205本章数据代码下载+ Z x3 }1 J" Z2 B9 I
6 Q0 V1 S T7 A+ B) K
章节27:自然语言处理词向量模型-Word2Vec
9 h! \- y" H9 L O1 B( m课时206自然语言处理与深度学习11:58
' ~. B* v+ o9 o$ V+ K课时207语言模型06:16' f; f' _& F2 v& \
课时208-N-gram模型08:324 {6 Y5 i' `1 b8 h* E9 Z
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