5 u' Q5 ~+ l- s4 W' J5 [
* S% l9 \9 c: U$ _
〖课程介绍〗' c0 ]2 j) I% B3 ], y0 _
适用人群:9 {7 l( C) l- s0 ^0 e/ `
数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。" c- g: i) L: z, T5 A# y
! e2 ~/ |& \7 l1 j% A& l
课程概述：5 ^) j$ @7 q+ X! l x" L; U# m+ M& 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。
! q/ p1 g- k5 A* h- _
0 N) i- H6 G- z4 `4 s+ R& F 课程特色：
) M7 _9 e' O& @8 ]& Q1.通俗易懂，快速入门
" v7 `3 ?+ G: [0 _1 d0 v! E3 D [: 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。
5 C3 S2 x1 ?& ^# q5 |$ i2 h1 U2. Python主导，实用高效: D( P% l- F9 L" m& J0 `6 Q l% ]+ N
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。
( r# q4 F9 k' k# U) S1 P& X3.案例为师，实战护航
- g1 a& v$ l# P- u( u" l0 u# p2 x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。
# n+ L) @( A8 ]& I! A4. 持续更新，一劳永逸* }7 O. \0 p" r* j4 N
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 W6 S. W! j3 Z: h h* p$ |, T . v1 x2 Z* w' `/ k# ]: g* S
〖课程目录〗
" e' ?6 |/ W5 l0 B. }+ I 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）11:140 F" W- `' N& i# S8 Y; N( m
课时2AI时代首选Python09:203 @2 k; x4 U- y' E; x8 \
课时3Python我该怎么学04:212 Q. f- g2 o1 H$ M8 c
课时4人工智能的核心-机器学习10:354 g4 t; Y; n/ j: L+ |# d# \
课时5机器学习怎么学？08:37
& ]1 H3 V q, ?% W3 V4 m课时6算法推导与案例08:199 S* W; J Z O1 P; c# m
2 V' z/ v L5 c章节2 ython科学计算库-Numpy（课程代码在目录）
5 X8 u3 g, P- K/ M; e* R课时7课程环境配置05:38$ h+ N% g* d9 Y$ @& \9 Z$ T; s! E
课时8Numpy工具包概述09:59
9 d! G% d$ v& a1 C. o课时9数组结构08:35
4 h" y# v# f$ I" L) o& N课时10属性与赋值操作10:30
+ z2 Z% |( \# N* P3 n/ z课时11数据索引方法11:00; B6 r6 T8 w; Z8 s8 G' T( d; W, t+ p
课时12数值计算方法08:15
* u# N! j& @9 `' i! ]7 f: n课时13排序操作04:51; ~, _3 ~' z3 }
课时14数组形状06:36
$ h- d ?$ | t0 @课时15数组生成常用函数08:257 H9 j' R5 y ?; y6 C" {% p/ x
课时16随机模块05:33
# b0 K* `5 \3 }1 x课时17读写模块05:56
j7 o) U+ Q% [4 Y$ g) o课时18本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)7 E8 M% p- t. {
3 C: U0 H8 D# n! Q' V6 p* O
章节3:python数据分析处理库-Pandas1 S* G6 t- |6 T+ E' d& F5 Y
课时19Pandas工具包使用简介08:32" H! V7 k4 J6 A3 _
课时20数据信息读取与展示12:053 B' [( q3 }1 P1 M0 w5 |
课时21索引方法04:348 ~% b1 J6 A% j% R# @0 t
课时22groupby函数使用方法05:22
+ M r8 @2 A6 @* E. v课时23数值运算11:159 _6 c, q/ U+ C5 P% Q0 s
课时24merge合并操作07:140 ~0 D0 O! V% `" b3 O Y& H6 G( y
课时25pivot数据透视表10:02
9 j! R2 o1 p0 ~; S% a2 u课时26时间操作10:18
5 x8 B }# [' C* D课时27apply自定义函数08:58
; l6 x% |2 U, j5 ]/ p4 w) b% h4 k课时28常用操作06:43
( N! v- R/ F0 s& d课时29字符串操作07:32$ U3 H- q% o7 p
课时30本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)7 u# N- k/ E/ b; J
" ^; t4 q/ t1 ?/ E
章节4ython数据可视化库-Matplotlib" K# L4 Y- g( ?
课时31Matplotlib概述11:44
6 ?* ]- `; e* x* T0 q8 g! C0 }# f课时32子图与标注21:165 P0 y- }5 |$ A t
课时33风格设置04:50
5 F5 x- p8 _" u, {/ {2 m课时34条形图14:48
; \$ e. |9 T1 Z课时35条形图细节15:14; E; v: l+ L* _' O d" \
课时36条形图外观15:40# F4 z7 a0 I1 X6 t% L8 Y; ~
课时37盒图绘制09:09' `% y4 v @3 e& T/ ?
课时38盒图细节14:41* Y2 `1 w6 S; a$ h: ^& K- }
课时39绘图细节设置13:48
- s+ r" b6 @0 s/ V课时40绘图细节设置212:36" r: S( ^" n$ @# }+ V* w
课时41直方图与散点图18:05
5 i& c/ C/ t3 a. s3 N; Y课时423D图绘制20:05" _+ u! I9 R/ o Y6 Q2 m
课时43pie图15:00, Q2 a2 g9 Y% Q7 M. H; v
课时44子图布局14:39
, D i7 ^2 g& M课时45结合pandas与sklearn14:033 ^/ P* q% ]; O( c8 N5 m7 q
课时46本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
" N* B% l( D: s7 y, T0 j
6 W/ N- l6 ?1 d6 Y W8 e- v章节5ython可视化库Seaborn1 @# _$ ~) p+ N) }0 `5 P; e2 c% ?
课时47Seaborn简介02:44- }" {' ~# Q) x# l) L2 X3 }* r
课时48整体布局风格设置07:47! ]2 J0 R- t% Z5 ]( Y
课时49风格细节设置06:49
8 A( ]2 r8 [' w. ]% l8 i1 k课时50调色板10:395 q @; v% G# \1 { N
课时51调色板颜色设置08:17
/ @: X5 Y3 m& r* g, C课时52单变量分析绘图09:377 e& p5 I9 ]# x+ ]
课时53回归分析绘图08:53
& [4 e6 [/ L) \( `0 Y% ^* p课时54多变量分析绘图10:363 k$ c' ` y& V( j2 X; B3 K
课时55分类属性绘图09:40+ f# g7 k6 p8 v
课时56Facetgrid使用方法08:49
( Y) V) Z2 [1 }/ s4 M/ e1 O课时57Facetgrid绘制多变量08:29
- y% z* Q6 [& t8 H+ W6 d# |; N1 Q课时58本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)/ d( L ]: n% t: X9 |: D
课时59热度图绘制14:197 @/ N! L6 R' S5 u9 ~
7 l0 A( Z2 h* K3 f1 e3 E章节6:K近邻算法实战- T" Z$ R" B6 [4 N
课时60K近邻算法概述15:47
/ l. [! } _( @; Z# ~1 R" g课时61模型的评估10:393 W0 V3 f: x [; |; [% D
课时62数据预处理11:25
. y ]: x% f9 f& y4 O) t课时63本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)$ W& U. x8 f: ?1 \. g4 r
课时64sklearn库与功能14:42
- S+ W9 z* c5 H4 a% @0 Q7 B课时65多变量KNN模型16:379 k8 n* ~; S. p* J- S) A; q
" F! h( E3 p0 X8 o) C; b% j章节7:线性回归算法原理推导. s4 w" ]; G. ?" Y+ {- [* o8 ~
课时66回归问题概述07:11- s8 g# E4 H2 G% t( j5 s3 I/ D2 o
课时67误差项定义09:41
; t5 q+ k% H6 V5 Z课时68独立同分布的意义07:32
m6 `& M3 F7 I% c. c& i课时69似然函数的作用10:50. W2 F K1 c( q+ V6 k6 k
课时70参数求解11:11
: t3 y+ t" L, ?7 D4 V+ v: x r) I课时71所有算法PPT汇总下载* q' k; w9 H- `; ^, ?- Q
4 K! q" B1 s/ K. B! U章节8:梯度下降策略! g3 ]6 G$ {8 o7 P( q& Y
课时72梯度下降通俗解释08:34
0 T# T; l. l. B1 w6 Y1 G课时73参数更新方法08:173 H3 L5 ]- z) Y, J+ S, d; B
课时74优化参数设置08:51$ O7 k1 i& [3 B& q' L
( ]& H2 L+ S. _ e4 U; h
章节9:逻辑回归算法
6 I! P* ]# g$ G) q+ s课时75逻辑回归算法原理08:23! ~- I: q& U& _0 H8 X
课时76化简与求解09:090 p, \5 b/ H: U- D) F% s J
n, I/ i3 m& {, |章节10:案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略3 W* v* k V! e5 S
课时77本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
9 I4 v' c& P5 z6 o% A课时78Python实现逻辑回归任务概述07:34
; h. S* A, f2 V; u$ L, j课时79完成梯度下降模块12:51
" C* K$ m3 |# V* b课时80停止策略与梯度下降案例10:55
; C1 u% ~% j" C' \9 Y课时81实验对比效果10:25% j7 K, Y5 _0 _* c. q2 L+ |/ N
& Y/ ?: v0 P) ^. C/ o' G
章节11:项目实战-交易数据异常检测
/ f/ ^* V; ]( z* H! h' B课时82任务目标解读08:09
3 y5 B# r* a0 Z0 T1 u+ q0 t课时83项目挑战与解决方案制定12:36
6 a# k0 ^; d. t& z9 B9 O课时84数据标准化处理11:20- _+ m( n8 {# S! K6 u6 \2 {
课时85下采样数据集制作06:08( ], j. R( s* X2 K& x/ L" y+ e. B
课时86交叉验证07:16' B+ Y4 Y6 i0 M9 `: X
课时87数据集切分06:00# E6 S/ ^; o/ \# ]
课时88模型评估方法与召回率10:30
( A* X# f/ K. I! w7 w, Q5 ~4 W课时89正则化惩罚项11:48: M9 z! S7 D" \) z
课时90训练逻辑回归模型11:20: ?) `- e& W$ w% ~5 w
课时91混淆矩阵评估分析10:22
* o/ O- x) b2 x1 X4 n* V课时92测试集遇到的问题05:202 a; r' q" G: }- L! e
课时93阈值对结果的影响10:34; A4 E7 b5 t! B! T9 w
课时94SMOTE样本生成策略07:381 H7 p0 C9 x* N% I9 B0 L4 t+ @
课时95过采样效果与项目总结08:00/ L! o8 c, h. q$ {" W3 }6 N4 R$ A% D
课时96本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料). k F- J( _/ h y, [- A+ h. K
; n$ ]4 r- X* d! [9 J. ^
章节12:决策树算法
" v V9 Q+ w5 F; ^/ N课时97决策树算法概述08:29
: U0 t; x/ ]( M7 J5 [课时98熵的作用06:39
5 P3 d: x+ x7 R2 l* R& q) B课时99信息增益原理08:41
1 A: x3 e( F6 [& G8 {2 i3 @课时100决策树构造实例07:40, b& a" b4 Y; U5 y2 U
课时101信息增益率与gini系数06:07
! U6 u( f' |' _7 d. f: y( x课时102预剪枝方法08:02
% U7 P& F0 a( _- F# a' l课时103后剪枝方法06:54
0 f2 ]# d6 h; G; K, h; i课时104回归问题解决05:54$ _# \/ Z+ S. r) x/ N
% q0 l O& `5 k( e. Y
章节13:案例实战：使用sklearn构造决策树模型
& F' H# ] G& h8 T9 X' 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)) }3 C8 \, r# G( G6 p% n! [
课时106决策树复习08:55% b, d. x: c7 I
课时107决策树涉及参数11:093 k( T* Z2 ]6 D5 I5 z
课时108树可视化与sklearn库简介18:14' X9 T/ O/ v3 }( |. O& g+ H
课时109sklearn参数选择11:46
' \& q4 a* n# P. c" m
; I! W. ~4 p- m/ x" j" `- Y0 T章节14:集成算法与随机森林7 F) Z& R) z/ u7 k: U2 ]9 [
课时110集成算法-随机森林12:03" x, f) H6 Z- C' ]5 f4 W1 O2 u
课时111特征重要性衡量13:51: S l5 O3 ]% A# Z$ Q1 m! }+ W
课时112提升模型11:15
* C, h( W+ a$ N5 ?% F& E* }课时113堆叠模型07:096 X' t! M I- c1 C
. h, Z& j% M& Y) C! O8 I- T$ }
章节15:案例实战：集成算法建模实战: d: a, h$ T/ x: O7 @( k
课时114本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
& }7 Q$ \7 y( j/ F2 v6 g& r课时115集成算法实例概述10:51: x" }- }2 [2 h$ O
课时116ROC与AUC指标10:03
! r* K% Y7 ?+ w3 Y& d课时117基础模型09:32; r( ?. q2 h6 L3 Z
课时118集成实例18:53; T7 Z# Z" _5 B, K" f% b4 x
课时119Stacking模型14:16: k/ E g e4 n
课时120效果改进11:09
3 u0 J% _$ L( b7 u0 K5 r. L9 c+ t! h B" o8 h$ Q7 \# p9 p$ u8 U! L. A. n
章节16:基于随机森林的气温预测
2 t) ^! _6 @! N/ _4 T/ s0 U课时121基于随机森林的气温预测任务概述09:05
1 V/ r$ c, |" [% M课时122基本随机森林模型建立09:09
, n9 s6 W3 I+ p课时123可视化展示与特征重要性12:58
7 p/ `) P4 c8 e+ ^9 l6 l/ u1 n0 h课时124加入新的数据与特征10:241 d- p! o( o5 B. c# E0 g0 x
课时125数据与特征对结果的影响08:24
$ E* x( N7 B& z& R% p- u$ u课时126效率对比分析08:14
/ ~! n) ` D: I5 o/ ?4 O2 k3 p课时127网格与随机参数选择07:51
: f" A5 T6 P7 y8 F; V. M课时128随机参数选择方法实践09:46
6 j0 i1 Q3 a. W$ [, E" V3 `课时129调参优化细节10:12( V. ~0 w1 i2 U( E, W' }
课时130本章数据代码下载
% t* p4 C, N. ^! G Q1 n
" o) r$ G, ]" h0 _ ^* p0 w$ h" M章节17:贝叶斯算法
' q i$ X; m* Q4 W; S( i课时131贝叶斯算法概述06:580 i0 K# k- P- M0 i1 j! \
课时132贝叶斯推导实例07:38- l4 n/ d6 X5 E, E- t3 s R5 [
课时133贝叶斯拼写纠错实例11:46
6 N5 U5 p4 }( L课时134垃圾邮件过滤实例14:10
, B2 ~2 L$ r7 W课时135贝叶斯实现拼写检查器12:21
' K* c& R7 e [ f2 i3 c( H, l* |5 ^6 i9 L5 V' }# p. a
章节18ython文本数据分析：新闻分类任务# A, i1 q9 Z" o" H& i
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* c) Z0 \: _" x6 T
课时137文本分析与关键词提取12:11
5 j* M, ] F( J5 q' M' y课时138相似度计算11:44! v" ~2 m0 G3 ]6 [4 D
课时139新闻数据与任务简介10:20
4 T T% j% A' x# X" z* I课时140TF-IDF关键词提取13:283 b( F+ y! j! d1 h4 \5 h
课时141LDA建模09:102 U; C* j6 f3 o3 ?% Y# K7 U6 j
课时142基于贝叶斯算法进行新闻分类14:539 N* t3 E8 ?, W, N
1 Y6 z' A0 R- b* P
章节19:支持向量机
4 K ]# E8 o$ V+ R, z2 v& f i4 O课时143支持向量机算法要解决的问06:00 ^( L/ |( {1 X7 R7 G# G
课时144距离的定义07:057 \+ `) f4 N5 X4 f
课时145要优化的目标07:54" _. T6 \& j) u" \
课时146目标函数10:126 s* ]9 ^, G% g ]' \& M: z2 e8 n: a
课时147拉格朗日乘子法08:57: a4 d# K& a( B
课时148SVM求解10:14& j5 r5 X: ]3 |2 w, N7 ?
课时149支持向量的作用07:53! v5 `7 e( J$ Y. k
课时150软间隔问题06:00
7 e: z6 X9 b' B7 `课时151核函数问题11:56
, C1 W% W6 \" s, k$ B4 n# q5 d% R, q" U. o
章节20:案例：SVM调参实例
* _8 {7 ~4 }# Q课时152本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
5 a# Z: p1 O8 r- \课时153支持向量机所能带来的效果08:55) H; `& ?: Z3 Q# E8 S* U+ Z
课时154决策边界可视化展示09:52+ n) b4 n, I& g! h; R1 x
课时155软间隔的作用10:312 N9 n. D$ r9 w, ]. n+ ]' J7 J
课时156非线性SVM06:52; }2 `6 F! {+ p) P
课时157核函数的作用与效果16:15
+ h* J* N2 V6 u& L, f1 n
1 m) g( y- R. N, ~8 b章节21:聚类算法-Kmeans3 k* E- w8 H: X; |5 g5 B4 o
课时158KMEANS算法概述11:34
8 ?+ |& A+ m; T0 d* f- C+ G* h- \课时159KMEANS工作流程09:42
* M; e( I! L, r课时160KMEANS迭代可视化展示08:20
! U! ^2 z/ ?$ W9 w' j课时161使用Kmeans进行图像压缩07:589 t% H0 e) O5 Y3 z& T# h
6 f, o; H4 n% K
章节22:聚类算法-DBSCAN! b; q0 P1 V$ n4 B1 O, W0 {: D
课时162DBSCAN聚类算法11:04
9 W1 u9 B( v( w, r ^课时163DBSCAN工作流程15:03
% b* ^5 P S. I" y. ~" k课时164DBSCAN可视化展示08:52
+ e r3 r: n: l: o5 P0 p$ }$ }8 W; H* o) i- N
章节23:案例实战：聚类实践分析( n9 _, ~0 A1 ]7 d: G5 {
课时165本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
. n( @+ t* i) V2 L4 Z! I7 d课时166Kmenas算法常用操作09:214 @3 F; a n1 U- Z1 Y
课时167聚类结果展示04:45 U3 |0 @, [9 E! ^
课时168建模流程解读10:45
( n y+ `3 a2 [) L' F: e课时169不稳定结果04:14
3 @/ u0 H$ c7 L# D! ]/ g/ z课时170评估指标-Inertia07:244 [6 Q& l* t! `; }
课时171如何找到合适的K值06:55
" A1 V" q( L( m. n2 K课时172轮廓系数的作用09:15
9 p% u& N" D$ ~* r课时173Kmenas算法存在的问题07:19( ?9 {$ z, p) h+ r; @: y$ S: m1 g
课时174应用实例-图像分割13:456 _/ ?* ]9 c3 p% c
课时175半监督学习12:23! N, S! @0 X* p, |( E0 J9 D* p
课时176DBSCAN算法08:10$ g7 g V! x: t2 I
) M2 Y9 C/ H% t2 a1 z$ z
章节24:降维算法-PCA主成分分析6 X% f+ b' \2 }* T
课时177PCA降维概述08:39
; O$ E# f* L! @. @" p课时178PCA要优化的目标12:22
, \. X) Z- K: I$ A9 m课时179PCA求解10:186 z; l( M' W6 a8 x, n
课时180PCA实例08:34: A+ I, Y9 a/ a; I7 H! S$ j
/ A' v" T& L( U章节25:神经网络
: Z C2 O/ _# k: \课时181初识神经网络11:28
, f' u9 R' V) V* M5 b/ H' Y课时182计算机视觉所面临的挑战09:40" Q" p7 C. ~4 B* m
课时183K近邻尝试图像分类10:01
, D( {' v6 N8 P* `0 r课时184超参数的作用10:312 n$ N" [; ~9 M+ A0 Y) i
课时185线性分类原理09:35
0 l6 j6 f% V0 M9 @- M课时186神经网络-损失函数09:18; G# l' k- w/ v. w, ?# P7 n z- n
课时187神经网络-正则化惩罚项07:194 U0 f3 k7 P8 Y* Y* w$ j
课时188神经网络-softmax分类器13:395 | l4 L6 @; ^# \; g) Z5 u
课时189神经网络-最优化形象解读06:47- k6 R6 d# B& E# f* N
课时190神经网络-梯度下降细节问题11:49+ D4 J( `7 k6 p; A2 |, o* _6 j
课时191神经网络-反向传播15:17
; P _1 T& t1 X# A: [. p3 s课时192神经网络架构10:11% k h J2 S4 r2 V( ~. Y7 l
课时193神经网络实例演示10:39
' z& |8 F5 G6 y$ @# p3 H* |( Q课时194神经网络过拟合解决方案15:541 M) r$ _. ^% \5 Z0 J% Q7 [5 h- [: j; u
课时195感受神经网络的强大11:30( M5 O7 U0 p( k
6 d0 c% B# J O- T; `3 k章节26:Xgboost集成算法
; C7 v) Z( q, U' A2 h' x. Q课时196集成算法思想05:359 [4 t( B! z* C' `/ u# ]# d# I4 N$ Q
课时197xgboost基本原理11:07
8 K" B! h& Y- W$ |6 S: J. K课时198xgboost目标函数推导12:18
& }: Q- d' `9 g$ w8 @- H, j$ n6 [课时199Xgboost安装06:26
+ [* r' s/ p, [8 t* @8 Q课时200保险赔偿任务概述13:06% a7 f, v) u$ M9 s! X
课时201Xgboost参数定义09:54
0 w$ a0 ~/ N# z课时202基础模型定义08:164 O: o B. e; W
课时203树结构对结果的影响12:37
U8 R/ e' u8 y课时204学习率与采样对结果的影响13:01( ?! v! w I- \ X. J) ~6 o
课时205本章数据代码下载
1 M6 M0 Q4 r0 s# K& g# z" `
9 C: B& o, y0 [0 n# P( R- z章节27:自然语言处理词向量模型-Word2Vec6 _% Y) L0 S" b0 h D
课时206自然语言处理与深度学习11:581 y. }* J( f! T4 |* o X8 {
课时207语言模型06:168 C: Y+ a$ e3 L1 r/ d2 n4 G
课时208-N-gram模型08:327 o. [- e, P) q, W& T2 L& v
课时209词向量09:28
q4 F+ m" Q `8 X3 h课时210神经网络模型10:03
" ~, V3 R) h2 k9 k7 _课时211Hierarchical Softmax10:01
: h6 t7 Q: S% ]' y( j; \5 ]课时212CBOW模型实例11:21
' l) {9 B2 a' ?; |课时213CBOW求解目标05:39" t2 e: l5 Q& Q# \3 r/ ?
课时214梯度上升求解10:11
3 M) V' D1 }4 v4 i: | L4 ^7 B; y% z课时215负采样模型07:15' B5 i1 k: b8 B1 u& L. B8 e* Z& m7 U
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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
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/ p; ^, l! e7 s8 [: H5 g8 M' G课时217使用Gensim库构造词向量06:22
) B& w& {9 ]/ _# K课时218维基百科中文数据处理10:276 ?; E5 P9 r+ k: r
课时219Gensim构造word2vec模型08:52
( ]' t9 ~, b7 Q: L# 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
: I8 D2 H, x3 g1 M8 B课时221Sklearn工具包简介04:56
) _4 K! I5 F* [课时222数据集切分07:15
7 \* c0 o+ \0 T# o) f( s课时223交叉验证的作用11:03
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# j$ }/ `2 @2 z% B0 n0 N课时225混淆矩阵07:52
1 E/ f: I/ P+ l# b! }$ a课时226评估指标对比分析12:13
+ h N6 i1 u, P7 L: @4 k课时227阈值对结果的影响08:26. o& e3 l/ K U0 n3 z6 |9 j8 V
课时228ROC曲线08:585 A" I% N( G3 e( B+ h
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章节30ython库分析科比生涯数据
6 N" G0 w+ n) ?" t课时230本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
* X3 K9 a7 x9 `% y' H课时231Kobe Bryan生涯数据读取与简介07:45: ^4 J0 r/ V6 |' n7 w4 z
课时232特征数据可视化展示11:412 y3 b3 V7 l6 S$ Q2 ~) [$ u7 H
课时233数据预处理12:32
# G! ?9 O" k! |4 M: ^2 L8 p, L课时234使用Scikit-learn建立模型10:12
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课时237Pandas生成时间序列11:285 d, U/ f9 d6 i2 L. x
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课时242相关函数评估方法10:46+ [8 n& S) M5 a! x1 d, M4 v
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; H! `; d- b1 z6 w: j( m课时246使用tsfresh库进行分类任务12:04' Q' f; o& p" X. \/ s' ~5 G. u
课时247维基百科词条EDA14:30) K4 }( x7 v) r# r" @4 s- t
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章节32:机器学习项目实战-贷款申请最大化利润: j8 F' H: _: x. x' l
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1 M$ g; ]) b: {# H+ @# M课时249数据清洗过滤无用特征12:08
/ K( F( @& t3 E' U课时250数据预处理10:12
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章节33:机器学习项目实战-用户流失预警! _+ ~* |$ i. d& t1 h( E0 @
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: P$ H( [9 ]. A课时254数据背景介绍06:35. U6 _8 C8 P" X
课时255数据预处理10:052 X, T3 y3 X) l
课时256尝试多种分类器效果08:32
4 Q0 P3 N- _- E8 @* X" r课时257结果衡量指标的意义19:50) D6 L) y% Y( h* U7 T) S
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章节34:探索性数据分析-足球赛事数据集
3 u- @6 }! l3 ?: }2 Z! t3 o课时259本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
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1 r( b; h }$ w4 L. d课时261数据背景介绍10:30
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' O% a- {. {4 i3 Z. r课时270数据切片分析17:26' a1 a" g- U7 z: \( z
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" T$ l! T+ v2 a& t8 |- I章节36:机器学习项目实战-HTTP日志聚类分析
' L# o9 `- |! A0 p课时276建立特征工程17:25
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- M& c& a3 D* U( D( u" y" A6 [6 M/ l课时278应用聚类算法得出异常IP点17:59
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