- O' D, z* r7 Q
* E( K( Z0 V9 D. z& ] ]7 D〖课程介绍〗1 h6 X) v! ~' V" ?
适用人群:" {2 D* z; r y; t- }. h9 q
数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。: I( X4 @ b. d1 Q: O+ a( _6 n
+ j6 e% i2 ?* T/ y8 R; W6 b& @$ u0 t课程概述：! x' v( l; J! R/ J
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# Q7 e( `3 b4 u
; a2 ?& u. U5 X1 l- A' v- H 课程特色：7 d* @. o; i. ]
1.通俗易懂，快速入门
7 R" ]% N$ h& N) C7 U+ Y/ |+ U+ g! w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。& Y9 i) d/ O+ M8 {
2. Python主导，实用高效" B( \! w# y" n }, c; w
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。
5 r9 O p1 R+ |" I, Z7 v! y: F3.案例为师，实战护航6 f1 y* i0 ?) b/ W+ E
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。
3 J! I, X2 s, u! I' t4. 持续更新，一劳永逸
$ \7 K7 f/ d1 j/ v8 N% j V- o; F0 EPython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。: p& m# M5 ?" O, v
5 C# |4 ^! R" Y〖课程目录〗
! |+ g, n X6 m2 t# r2 J 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+ ^" E9 H( K. v/ D( [- R
课时2AI时代首选Python09:205 X4 Q0 |+ P7 j( A& |( }3 a
课时3Python我该怎么学04:21
5 B5 {3 l; z) }+ x/ t课时4人工智能的核心-机器学习10:35: T" b: \- A. a8 y0 t/ x$ U: t
课时5机器学习怎么学？08:37, [- i3 G( C; q$ ^0 I- }1 {/ D
课时6算法推导与案例08:19
9 ?$ Y) l( f! i9 H0 q
' `& Q# J5 a0 k8 r7 e, C0 i- T章节2 ython科学计算库-Numpy（课程代码在目录）
7 i4 `: a7 J5 Y8 |: |课时7课程环境配置05:38
' R2 E0 j- P. w4 x# N课时8Numpy工具包概述09:59/ Q' p( }2 r- G% p
课时9数组结构08:353 y( q' |" z2 C9 A! a2 j6 Q0 W( }
课时10属性与赋值操作10:309 U# S7 b* Z/ Y
课时11数据索引方法11:00
/ \6 K( f# |/ y5 q+ r课时12数值计算方法08:15# f+ C' B ?0 p
课时13排序操作04:51
; m8 U! j* u/ v6 I K+ ~3 U课时14数组形状06:36
1 ^( U2 O# @- D课时15数组生成常用函数08:25: e4 ]/ r% z! t3 m3 I
课时16随机模块05:33
, j! Z* n0 I) O课时17读写模块05:56
" e9 ^! L8 q7 U1 A6 S7 F课时18本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
8 e! o. F4 A4 B% r u' q! d# E) r- s: u, `" u5 r
章节3:python数据分析处理库-Pandas
: d4 H7 J% g* c% \& M课时19Pandas工具包使用简介08:32% C0 @, c( q; S8 ~+ r( S" G' J4 m
课时20数据信息读取与展示12:05- s$ @8 I6 Z5 P9 b
课时21索引方法04:346 h# U S& N% o2 \$ |' R) i! |+ o
课时22groupby函数使用方法05:22# {+ v. H9 T% X" d0 B
课时23数值运算11:153 b/ t/ S& W7 V
课时24merge合并操作07:14* l* v7 O" p* _2 c
课时25pivot数据透视表10:02
: [; h$ P, ~& O( o3 m课时26时间操作10:182 k9 x" h# N* e- p. h9 Q: j4 d
课时27apply自定义函数08:58
, d+ s4 Z M" t6 K, W" T4 @! d课时28常用操作06:43
1 V0 ?: F' w6 c( ~7 `& v课时29字符串操作07:328 x5 S- }$ k, M! I3 i8 a w, j
课时30本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)' @8 C9 g- P( u& h' L' `7 q* J
- m$ U6 _2 M1 C/ N章节4ython数据可视化库-Matplotlib
# W/ x( A: j& k/ O( Q' [& ^, j课时31Matplotlib概述11:44
9 C# \( J/ h/ s, g" [5 n课时32子图与标注21:16
* k/ H! z3 v$ \! l! {课时33风格设置04:502 d4 A9 f4 E6 a% f
课时34条形图14:48
8 S3 K$ u' W- I课时35条形图细节15:14
" S4 G# ?' h$ |" Y, _课时36条形图外观15:40
6 j' y* o. f% t4 h) r) d1 h; _( J课时37盒图绘制09:09. J2 N) z$ {) k( U; ]
课时38盒图细节14:412 q4 I& P7 u \$ x. c
课时39绘图细节设置13:489 w; C7 Z' f% b) f
课时40绘图细节设置212:360 O7 v- x/ f6 G1 ~1 Z8 r4 E
课时41直方图与散点图18:05
; d$ _9 M- a, O6 G7 _3 ? ~课时423D图绘制20:05
8 a( l: C& l6 q- }" Z1 c5 |3 g0 z课时43pie图15:00
Z( c! R' L# j/ O# H a& s: r课时44子图布局14:390 r0 p5 |4 J7 v# x; B/ V
课时45结合pandas与sklearn14:03, M2 h( m% G, i- o
课时46本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
& y, K. I9 y7 U4 Q0 o3 |+ `- ^9 A, a1 }* j3 p0 q! N- A4 m+ u V
章节5ython可视化库Seaborn0 m9 @$ Q% ~3 b0 Z( K- _: b6 R2 i
课时47Seaborn简介02:441 w; |+ {# l1 M& h
课时48整体布局风格设置07:47
! E& v" ]. J+ R! Z课时49风格细节设置06:49% `: U5 g2 T2 ]5 P) F
课时50调色板10:39
* q! S9 G1 N( N( x/ `# e! y课时51调色板颜色设置08:17* l P6 F. w& o |& K
课时52单变量分析绘图09:37* Z& ?$ A- ~6 `- C, f6 `
课时53回归分析绘图08:539 h; a: f n1 [( \, ^
课时54多变量分析绘图10:36( l' p+ t0 l$ @, h' I% R5 H! m
课时55分类属性绘图09:40- k1 q, A5 m6 J6 g3 l8 I9 Q" d
课时56Facetgrid使用方法08:49
3 y/ T0 v: K6 F( g; d7 E" T$ `课时57Facetgrid绘制多变量08:29
, `9 d# M4 w, j. ?课时58本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)! b9 j0 ?4 j1 p3 w& f, ]" \
课时59热度图绘制14:19
& R' u- S9 @, O% Q( M4 S& L9 A |7 L
章节6:K近邻算法实战
0 e2 {( N9 ?8 T, e. b! y课时60K近邻算法概述15:47' L& V0 o. W3 x$ ^4 b
课时61模型的评估10:390 E3 H6 ]' ]5 J& z; f
课时62数据预处理11:25
]+ P: V) \1 [2 ]2 @* u* d; ^课时63本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
& f) ^: M# x. F# t5 T课时64sklearn库与功能14:42
0 C. A V2 r# I课时65多变量KNN模型16:37+ X$ I1 I& Y7 h- d
; m' W. n2 F* w! q
章节7:线性回归算法原理推导* {9 k( {% C: Z5 {1 r i1 ~5 i0 z
课时66回归问题概述07:11
7 b3 r9 z3 h" W! t& \( v# @4 w- l& H课时67误差项定义09:416 ~ o* I* F& m1 c. y
课时68独立同分布的意义07:32' v A! h0 `1 q) L h5 o7 d, h
课时69似然函数的作用10:509 |3 r3 j5 d3 L2 R. i$ l
课时70参数求解11:11
+ _- l j' z2 O8 A6 |1 l$ H! N课时71所有算法PPT汇总下载1 k1 ]4 s$ Q- T
& p! X+ O; E3 o' ]* h章节8:梯度下降策略
0 a/ c. g5 p8 U! G) f课时72梯度下降通俗解释08:34. f5 v" N( l e9 l1 N {
课时73参数更新方法08:17
1 k# r0 L. i( Y0 n课时74优化参数设置08:51
" R/ [2 \: e/ W5 X" }
, f2 I$ L6 h$ s8 r章节9:逻辑回归算法
. y" K& R7 b* d8 |2 K; `% p4 o课时75逻辑回归算法原理08:23( m4 e* P# m# Z* f0 Z; D3 c/ T
课时76化简与求解09:09
# k& s6 n# m1 V3 M6 H, ?
5 D9 ^ d. @ e$ X! u) ~2 }章节10:案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略
2 p4 j; ~# ]) j课时77本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)* h( G: N; t# n7 {* ?+ X+ S
课时78Python实现逻辑回归任务概述07:34
9 V: P8 t' t) b1 A3 ~. ^5 e课时79完成梯度下降模块12:51' |3 g; K/ K/ C8 p9 v
课时80停止策略与梯度下降案例10:55( G# A8 k' k: w
课时81实验对比效果10:25
' @7 S. a) ^5 r' j7 [( ^
& ~) ^$ C0 D# \/ V, o; }" ^1 V6 ]章节11:项目实战-交易数据异常检测
/ P( F2 E* n8 v课时82任务目标解读08:09
0 B5 t- d1 v( x6 ^1 Q: c; E: x课时83项目挑战与解决方案制定12:36
/ {- y/ x% b& d8 W, U课时84数据标准化处理11:205 Q1 }3 F4 r5 G. K4 X
课时85下采样数据集制作06:08
: B/ {2 y. R, p4 c/ R' O$ e! L课时86交叉验证07:16& d5 I; f8 Q7 w/ ^+ g* |1 ^
课时87数据集切分06:003 m h. T5 A) S! h& l
课时88模型评估方法与召回率10:30
5 ?2 g% h3 g6 t课时89正则化惩罚项11:48& v p" R& r) e. J5 ]2 h; x1 ?
课时90训练逻辑回归模型11:205 _, ~; U8 e3 b/ ^3 c
课时91混淆矩阵评估分析10:22
0 N3 V4 p7 \( g' L# k& w0 e7 o课时92测试集遇到的问题05:20
0 R) m2 P1 P u# w, B4 V课时93阈值对结果的影响10:34
3 `! [& u/ y: l课时94SMOTE样本生成策略07:38" W1 Y/ w' P1 y+ J2 j+ p
课时95过采样效果与项目总结08:00
5 a, I7 n2 |. z0 X! G6 E1 f0 b课时96本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)9 g: T& `# c% ]0 L5 n; b, g7 T5 g
v% \0 ^/ L! J: S' w6 `* z# q章节12:决策树算法
( ?3 X* n6 C# E- p6 j( {% a课时97决策树算法概述08:29
6 c/ B* {: y6 Q. }课时98熵的作用06:39' P4 u- I( v+ j' Z) i$ b
课时99信息增益原理08:41' m8 [8 a$ b; I
课时100决策树构造实例07:40
# r$ Z/ i& I6 R+ g& l. }0 E, H T课时101信息增益率与gini系数06:07
# J7 v$ |* t3 ~; I( B课时102预剪枝方法08:02
- Z1 A1 b* ?9 P) j7 |+ b课时103后剪枝方法06:54; K: V& k6 V9 k: L3 _6 d
课时104回归问题解决05:54
1 z/ @7 b. h+ R: e: ?
{; H% z3 v0 y# b7 d& ^8 ^章节13:案例实战：使用sklearn构造决策树模型& b# f+ o' t2 [
课时105本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)* N$ `' p6 a0 Q2 @) r: y
课时106决策树复习08:55' u9 j/ ^2 g* W; ?
课时107决策树涉及参数11:09& ?9 c. R6 K1 t
课时108树可视化与sklearn库简介18:14
, Q; k; {* p0 h6 Q7 A课时109sklearn参数选择11:46; B7 e5 T7 }, N$ N$ [& s
8 w, N" E' C+ @/ W
章节14:集成算法与随机森林9 { z9 p. y; R: i6 e5 f( C1 ~
课时110集成算法-随机森林12:03
! E4 R1 X4 a: D/ c/ N课时111特征重要性衡量13:51$ b, o* v# w, w* d3 F) O# v2 ~+ }0 D
课时112提升模型11:15( i2 ?/ N% a9 B
课时113堆叠模型07:09, c e& r' q: X1 S
( a( n0 ]6 g( O3 b( S5 A+ E& B% ?
章节15:案例实战：集成算法建模实战( V; I6 I$ ~, r7 x# N
课时114本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
. b( w2 i3 V( E, E% J1 K c: C课时115集成算法实例概述10:517 }3 q* D1 ]" B ?% l
课时116ROC与AUC指标10:03, L# x9 k: l: m: o/ |" g r$ ]5 c* b8 ]
课时117基础模型09:32: I& T% T8 M ^9 d/ I
课时118集成实例18:53
% ] ]3 l& z' Q' N4 i课时119Stacking模型14:16
2 }: m3 a- b4 Q& m1 q/ I" S5 H课时120效果改进11:09
% `) Z4 o7 D, _: ~- K4 A
8 S1 w1 R% g8 y. d% c章节16:基于随机森林的气温预测' b3 p X( Y$ S. N! T
课时121基于随机森林的气温预测任务概述09:05
: J B5 A- W5 a4 h1 @课时122基本随机森林模型建立09:09
$ s* I7 N, E' ?# m: E8 y. @2 E课时123可视化展示与特征重要性12:58
; n& E/ C l& }* H课时124加入新的数据与特征10:24
1 J5 j; `% s w$ M0 x& j# I课时125数据与特征对结果的影响08:241 f' X4 e" ~* R1 P2 M5 s
课时126效率对比分析08:14
- f7 ~" o( Z) \ b& V7 V: T: g课时127网格与随机参数选择07:51
. P7 }) @# Q4 I* ~" ]课时128随机参数选择方法实践09:46
& c: \! |( V4 S# o; E课时129调参优化细节10:12
3 [7 r' R0 U" D4 k课时130本章数据代码下载
) {" J5 l- ]# }2 N0 G% J
0 F& N9 j) T: ?4 Q( V章节17:贝叶斯算法
/ M# W8 V1 d8 \* n) n课时131贝叶斯算法概述06:58
: b; [' P$ l7 T5 }$ Y课时132贝叶斯推导实例07:38! w2 \8 W' y: K, I
课时133贝叶斯拼写纠错实例11:46
+ u/ t: o0 t# O( \: h( r9 ?课时134垃圾邮件过滤实例14:10
7 d* x. O! ]' b+ l! Q1 Z课时135贝叶斯实现拼写检查器12:215 I1 u; L' @& {
' O4 R5 c& n$ ?8 E' ?: o% Y+ L
章节18ython文本数据分析：新闻分类任务" L; z2 I; o: k6 d5 x8 @0 ]0 v2 Q/ O- p
课时136本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料): v! @" b- I, Q* k
课时137文本分析与关键词提取12:11
d+ Q$ \5 [" ~1 S: \课时138相似度计算11:44
$ M# d( ]' ]( i8 G' u课时139新闻数据与任务简介10:20/ M/ M3 G( B) p1 i+ ?( P4 y7 A2 b4 V1 W
课时140TF-IDF关键词提取13:28
- W s5 @1 w: g B1 v; u3 ^4 R课时141LDA建模09:10
9 L6 H- Z" c& Z2 P课时142基于贝叶斯算法进行新闻分类14:53$ b2 d# E R- U
: D! }, _/ o% r: d" w: s章节19:支持向量机
: K2 i, C' g: x! a9 f2 I0 s% }课时143支持向量机算法要解决的问06:00
3 O# O: C. B, p ]# D课时144距离的定义07:053 L8 `# A% ^, S/ x8 p* x
课时145要优化的目标07:54
3 s; K6 X) ^9 ?课时146目标函数10:121 G4 Z) R3 S% W; d/ ^: T
课时147拉格朗日乘子法08:57
/ s- q* W) {; }- c) C6 l5 N课时148SVM求解10:14
) E+ J i" c" Y课时149支持向量的作用07:53
4 D9 C- i& x& i课时150软间隔问题06:004 u) M' S' B3 D9 ]% _
课时151核函数问题11:56
8 D0 Q3 }$ V+ y1 j; l
# @1 I, \: _2 H( n( G章节20:案例：SVM调参实例
7 Y2 W A# M6 v0 r. ?课时152本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)' o' M5 l& f& t4 d
课时153支持向量机所能带来的效果08:55# I9 p# p; ]" b* A# W- `
课时154决策边界可视化展示09:529 k$ i6 J4 ]' s/ q' R6 B
课时155软间隔的作用10:31. v! W; e. k+ k* f1 J
课时156非线性SVM06:52
1 H! \$ i1 {, q2 @2 E, M$ k课时157核函数的作用与效果16:15
9 B+ \) b8 u) x/ Y' M5 j( ?
, m3 y! g2 K6 D% V: S章节21:聚类算法-Kmeans: q$ i: L/ C! y0 t8 [" s0 K1 @
课时158KMEANS算法概述11:34; b a( r. C6 \: p, u
课时159KMEANS工作流程09:42
2 ]2 v$ E( a, c- }/ t# o8 I- e课时160KMEANS迭代可视化展示08:20
/ J7 S4 E2 |* W& ?9 S+ G1 O课时161使用Kmeans进行图像压缩07:583 N: w* B0 e( d4 P; t' g1 d+ y
% C3 {" O6 t9 d; Z" `8 i
章节22:聚类算法-DBSCAN
( W A: W" e$ x8 L9 J/ B) t课时162DBSCAN聚类算法11:04
4 d. n4 I' p/ _, j4 t% C5 U课时163DBSCAN工作流程15:03
/ m* n, [8 z3 r- X$ e课时164DBSCAN可视化展示08:52
% b/ Y- b x% m" Y h" x5 p9 S* l3 s" K7 [; l
章节23:案例实战：聚类实践分析
# l w2 v6 u* I/ F* W课时165本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料): ]$ b% r+ U8 F/ C
课时166Kmenas算法常用操作09:21
; J$ a, b; E) l4 o* ]2 Y; ?课时167聚类结果展示04:45
/ D! g. @5 G$ g0 d课时168建模流程解读10:45' s( N! ~4 Q+ m3 w
课时169不稳定结果04:14
! Y9 ]. P( i4 v1 T课时170评估指标-Inertia07:24
9 V6 N' k4 w% f课时171如何找到合适的K值06:55
8 b: Z. b* r) d课时172轮廓系数的作用09:154 `4 Q& z6 |! G; A8 G
课时173Kmenas算法存在的问题07:19; d n. Q( M8 e1 J6 ?" M
课时174应用实例-图像分割13:45
1 u) q& l. {5 [9 D) M课时175半监督学习12:238 S: [1 w7 Q0 K$ O& e8 M
课时176DBSCAN算法08:10
6 @, J" m; N7 x! O/ C; i. e/ P C" u* r4 ]: f
章节24:降维算法-PCA主成分分析" h8 n1 L3 s6 J9 l4 ^. D* U
课时177PCA降维概述08:39; C& @) \; _+ J
课时178PCA要优化的目标12:22; U6 z% [$ f% r9 T$ D
课时179PCA求解10:18 v1 _! q( ?1 f# S
课时180PCA实例08:34. y- x& S% e* n$ T2 x3 a
( E. b$ ?; x/ e/ S章节25:神经网络
5 e( V" } g( G6 A课时181初识神经网络11:28: d, K8 z! y' V( d! G
课时182计算机视觉所面临的挑战09:402 W. i. v4 t+ o% h u9 `6 x8 b& g+ F
课时183K近邻尝试图像分类10:01
9 L- S; |9 O0 q6 G3 @课时184超参数的作用10:31; y* m( E2 j% h- i
课时185线性分类原理09:35
7 O7 ]; Q/ G) d4 @+ r课时186神经网络-损失函数09:187 T* q/ x. e! j# a+ F& h4 T0 c" U
课时187神经网络-正则化惩罚项07:19$ X% ^& Z8 ^) ~, B1 v+ e2 i8 L4 E
课时188神经网络-softmax分类器13:39
+ ^6 W$ d1 \" I* R" Q6 Y课时189神经网络-最优化形象解读06:47: O) G7 e- m" @& v7 R: C d
课时190神经网络-梯度下降细节问题11:49& T; ~. } v- c q0 S1 I$ M) \
课时191神经网络-反向传播15:17
0 e/ [7 @9 Q( n* Y课时192神经网络架构10:11# M# U) H/ C/ }" E. Z
课时193神经网络实例演示10:39) _7 l, Y9 r! r/ e' M
课时194神经网络过拟合解决方案15:54 R6 S, z) N* J; a7 P2 q( x
课时195感受神经网络的强大11:309 Y8 [7 H% R; R' G- Y3 d3 y
, X# |, B% u# |
章节26:Xgboost集成算法! |5 b |7 k1 s1 m; Z/ L/ T
课时196集成算法思想05:35
( i$ v2 U: j9 ? V- P' c) {课时197xgboost基本原理11:07, o* i" q. M' u. z% j3 S1 y
课时198xgboost目标函数推导12:18& O1 N( Y G, b& r# f
课时199Xgboost安装06:26
4 e# E0 t) n$ j课时200保险赔偿任务概述13:06
9 F: b. t2 m7 z! N" Q3 o课时201Xgboost参数定义09:545 y8 Y4 F9 U ?/ N6 C
课时202基础模型定义08:16
0 E$ G% \3 N, `& u+ ]: ^课时203树结构对结果的影响12:37/ n" W+ n( w: w1 z( H
课时204学习率与采样对结果的影响13:01
- n0 ^5 l- n" f1 P课时205本章数据代码下载' r" @0 A1 }" Z
% v7 _" l$ j2 X& R. O
章节27:自然语言处理词向量模型-Word2Vec
8 O( ~7 r7 a( x; W4 t4 V6 c课时206自然语言处理与深度学习11:58( C, ]. \) z7 \- z+ q( E
课时207语言模型06:16" f2 U7 _ a# C' T4 p# z
课时208-N-gram模型08:32; S1 r Q3 U- Q$ H- p3 B* p
课时209词向量09:28
* J- H) H' h+ d* [4 z, S课时210神经网络模型10:03% b6 _+ ~. ^) |0 ~$ w* ~
课时211Hierarchical Softmax10:016 c) Z5 t# x m1 [
课时212CBOW模型实例11:21
7 K# H# I. g* R5 t6 y2 Y课时213CBOW求解目标05:39% M, n& H1 N$ x9 k. H: O
课时214梯度上升求解10:118 a% u Z/ h0 Q
课时215负采样模型07:15
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+ o7 D* i& X) e5 K8 q+ i7 ~! Y$ F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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课时217使用Gensim库构造词向量06:228 s5 \/ X' t* J" x3 E' ~( @
课时218维基百科中文数据处理10:27
3 s) A' W4 S2 L+ j课时219Gensim构造word2vec模型08:52
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" @- J, q% C; i( n章节29:模型评估方法9 d' Z' K6 ~$ _& l
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课时222数据集切分07:150 r; c6 i8 s1 i% o6 j
课时223交叉验证的作用11:03
& p8 A0 d" W* g5 A0 a) U" F) H课时224交叉验证实验分析14:51
+ g/ ]0 u+ x$ l4 W9 N+ U8 ]" v课时225混淆矩阵07:527 q! y V+ a6 p; }
课时226评估指标对比分析12:13; d* N3 g& G2 A
课时227阈值对结果的影响08:26$ ~2 k8 W5 V `5 S
课时228ROC曲线08:58# U0 w! [+ ^4 X0 J5 V* L
课时229本章数据代码下载3 @. y+ h" m, [ x; I' B6 T* g
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章节30ython库分析科比生涯数据 ]$ t0 H- B5 Z2 @! j1 ]* ` h5 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)- c8 u) Q4 j" B# s
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* ]3 l; f/ Y/ r P课时232特征数据可视化展示11:41. P6 m) L+ I, l
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9 r7 I3 ^6 p" ^课时234使用Scikit-learn建立模型10:12
$ `- b; c" a7 b3 ~. k
8 X8 {* v/ @2 z" ]2 R6 w章节31ython时间序列分析; @) C" u/ ]5 e/ w; I9 r
课时235本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
# D. a$ P G6 H6 e( |: r! b3 X7 \课时236章节简介01:03. r' o! N8 J, j( K# S
课时237Pandas生成时间序列11:289 U L" Q$ X8 a( |) |
课时238Pandas数据重采样09:22
B# e3 Q1 Q# Z6 M) L6 b课时239Pandas滑动窗口07:47
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课时242相关函数评估方法10:465 t! X# `7 z5 g' x0 t4 b/ M
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章节32:机器学习项目实战-贷款申请最大化利润
1 x, k7 t! P% h9 V# p. W课时248本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料). T0 g' h4 a$ b) b
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章节33:机器学习项目实战-用户流失预警
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\2 z/ J, @% b8 s$ j7 Z5 W课时255数据预处理10:053 i n% s' V. S' }0 u! ^
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课时257结果衡量指标的意义19:506 s5 G) @8 o! E5 R! u) y" b2 H
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章节34:探索性数据分析-足球赛事数据集
0 U+ ?1 ~; H% `" H2 ` z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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/ z% y6 r' F) q6 v6 ^ y3 h `3 T6 B课时269数据背景简介11:056 O6 y5 E6 l2 b" v- j6 T6 X
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; X8 O( x/ `& g. _( b& \' i- v课时274数据分析维度06:550 ?5 Y7 Z5 P+ {# ~
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2 a( }" G% i* R- W3 k. R章节36:机器学习项目实战-HTTP日志聚类分析 h: Q+ [% N4 v5 t2 x
课时276建立特征工程17:25
) s' R" w3 o5 z9 B1 _5 l课时277特征数据预处理10:34
' h5 A+ f$ W( h6 d- b0 k3 L课时278应用聚类算法得出异常IP点17:59
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