' u+ \9 m5 Y$ z+ I1 o) {
, J- |. ?/ c2 K2 N) n, A3 }〖课程介绍〗- I" a3 ^* p. O' B
适用人群:5 `: A/ t0 G3 s1 ?1 U) I
数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。+ B/ r' u8 h8 E" d
5 e2 K" [1 d; z- l6 X课程概述：
: `4 r3 s9 L( R$ @% D! C" E( G D, j% a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。
7 j6 X0 @. f4 c/ k7 J. [% n" E5 I4 Q7 x! |) T7 j
课程特色：9 G, M8 P3 b3 K/ D4 Y' g4 }
1.通俗易懂，快速入门+ t( ]* |/ D+ {* ?( R: V
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。
9 K& ~4 M& L* g7 P1 f# w2. Python主导，实用高效
z/ y$ ^- ?0 z5 y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。
/ c; e: i# p0 ]9 g3.案例为师，实战护航
$ V0 D' a4 i+ n. Y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。
2 ]2 p6 }4 m1 p4. 持续更新，一劳永逸
% @/ Y1 u, |( B& ^) l6 rPython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。2 v" C+ g3 C; d1 ]( f
- j9 ^3 u6 n6 B. y2 ~& d" X〖课程目录〗6 N" T4 q8 s3 L1 j I8 u
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
# W/ Y6 o3 R. W4 C课时2AI时代首选Python09:204 n4 Y4 y# r+ r9 w& f+ D
课时3Python我该怎么学04:21
" q0 L. i! Y( m课时4人工智能的核心-机器学习10:35
7 \0 q: y, m1 V* h/ B/ I课时5机器学习怎么学？08:375 f3 k- p9 p5 K7 V* N" _
课时6算法推导与案例08:19! H' I: u* u' X L6 z
' {" E6 c9 }7 d {$ A
章节2 ython科学计算库-Numpy（课程代码在目录）
' A8 C! J3 x6 [- O# R课时7课程环境配置05:38; k5 I* O/ `. j5 o" [; \
课时8Numpy工具包概述09:59
0 t x% D# X( l3 p2 J* `6 D7 n* Z课时9数组结构08:35/ i' c; y9 {/ {3 U; l+ f8 s
课时10属性与赋值操作10:30" l1 ~6 W6 y$ o/ u
课时11数据索引方法11:00& } }5 g/ x, ^3 J9 q
课时12数值计算方法08:151 Z1 u; S7 X( m' _0 y# |% p
课时13排序操作04:51/ ] y9 x% j5 ?: S: `
课时14数组形状06:366 X9 k% g% b- V+ \0 H) ^
课时15数组生成常用函数08:25
5 O6 ]" l, y4 o* e! t课时16随机模块05:33
. M, m2 _* T& Q% e! D( }课时17读写模块05:56
, ^: D4 [. Z$ m% u课时18本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料), Y3 o- U( w {7 Y$ u0 p
$ Q: X2 a- q/ y( u' M6 y; x$ p章节3:python数据分析处理库-Pandas
5 h: R9 e' N. R4 N6 d3 m7 e& i8 }6 b课时19Pandas工具包使用简介08:32
7 T/ p$ b. Z+ |* G' L5 P课时20数据信息读取与展示12:059 Y+ _7 ?- E, A- B
课时21索引方法04:341 _( X7 _( r" M+ q' E2 I
课时22groupby函数使用方法05:225 B5 `0 v c5 i- }
课时23数值运算11:15
+ K: T _) P2 _9 M课时24merge合并操作07:144 K: \$ t5 U, Y- W
课时25pivot数据透视表10:02
8 w* W; P1 Z, ~. z: `0 H( o课时26时间操作10:188 [' \) H& z; T7 F4 J
课时27apply自定义函数08:58) i! }: O% o K
课时28常用操作06:43* T$ P/ e7 x5 H7 p3 D
课时29字符串操作07:32# P# P: T0 W0 N: q5 o$ f9 R @
课时30本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)# T0 a; E: G3 Y8 T/ C" c) H
! U! h+ {; B r. R" C* I7 y7 ~章节4ython数据可视化库-Matplotlib
: }% Y* Z$ z. d$ I+ F课时31Matplotlib概述11:44
4 C. F5 p; M" X1 v( ~课时32子图与标注21:16
( E3 F3 a5 @1 D$ J5 K* t" V7 g J2 M课时33风格设置04:50) U# s" h! G; T: N1 C
课时34条形图14:48
& ?* v! L" d/ e& V' Y- Y8 I1 b! e课时35条形图细节15:14
E- z( H2 j/ W2 u# v* N, U: h课时36条形图外观15:401 R9 T3 O. E, e( i0 [0 `+ x
课时37盒图绘制09:097 r6 J( f) |; {0 b/ a
课时38盒图细节14:41
/ H5 M1 s0 n o- n, t5 p课时39绘图细节设置13:48
& u) l. ^/ J& U8 z- R课时40绘图细节设置212:36
: K: ?2 D# T" n3 [' f& i课时41直方图与散点图18:05) g' P% i. p, m+ M9 s
课时423D图绘制20:05- | i* p) X; K0 `7 Q1 _- L
课时43pie图15:00
: x+ W9 D+ a% K( i4 y0 ?+ \" w8 |课时44子图布局14:39
$ P; w) k2 O+ y% P( `课时45结合pandas与sklearn14:03+ {5 w0 m; s7 M, ~- f$ {7 N
课时46本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料), c2 T/ m9 X2 r( m4 |3 d
% {% E% n. J; k2 e9 C章节5ython可视化库Seaborn/ U! u% }% @7 Y* t6 A
课时47Seaborn简介02:44
; a" G# V, D" A9 K课时48整体布局风格设置07:47! L& w0 R# p( R7 I! j
课时49风格细节设置06:49
( L7 L8 ~% z5 s' }* r1 R) t& @课时50调色板10:39
- P0 P' d |: A8 q5 i课时51调色板颜色设置08:17
+ J+ c r5 T! e1 _5 _课时52单变量分析绘图09:374 P! X7 q8 h: D& w5 |
课时53回归分析绘图08:53 w7 B; @6 B( Z- p+ O: _, M
课时54多变量分析绘图10:36! |9 a# E7 ? Z: b
课时55分类属性绘图09:40" a1 ~9 x7 w, g
课时56Facetgrid使用方法08:49
r& i3 C) u" @课时57Facetgrid绘制多变量08:29: C3 [9 K; X6 R
课时58本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
}: h! |+ J5 x( V: j课时59热度图绘制14:19( U4 @5 E4 H$ w% R, a# B
6 p2 H# g( e# L; e$ z7 |" K章节6:K近邻算法实战
0 ?, C! }0 W! ~, N& T4 \6 m课时60K近邻算法概述15:47
$ |* b7 X n S& a8 P! v课时61模型的评估10:39, w8 D+ H( P5 G
课时62数据预处理11:25
[* |! |, Z6 M% o0 S/ L9 [3 Q- H% O课时63本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)* z- T$ m2 D o9 i, F
课时64sklearn库与功能14:42
+ p$ B8 _4 u- Z* a1 p' M课时65多变量KNN模型16:37
) q! @- Y- Q8 @+ \
, d4 W) \- A) k% e2 s: k& s! l章节7:线性回归算法原理推导6 \+ V# V6 F& @- E
课时66回归问题概述07:11
4 N/ [, j& y6 p- T5 p- C课时67误差项定义09:41
4 G& p4 C9 a. u+ X8 L* `, z课时68独立同分布的意义07:326 Y' Y" U1 _/ i1 {+ }& R
课时69似然函数的作用10:50* g9 I0 q' e- R! D t
课时70参数求解11:11
0 H1 Y) F4 P' A! B+ k4 z7 N课时71所有算法PPT汇总下载
% Q5 D, e4 H5 e0 G. r9 T( h8 F' S
章节8:梯度下降策略8 P: M+ m7 A9 W2 P: f8 ~( m" p9 T
课时72梯度下降通俗解释08:34
& J- \# o3 h, K( @3 `0 M, C+ I课时73参数更新方法08:17 e+ F, ^. R) ?) {1 l/ i1 S
课时74优化参数设置08:51
- q& H5 ?. S- |& Q
4 M9 _9 ~8 l( y$ D X( i0 B/ f章节9:逻辑回归算法) o5 v, q& A9 U
课时75逻辑回归算法原理08:23
: m. d% e; I! C& @8 E课时76化简与求解09:09
1 r$ V: G2 I. J" \; x8 G5 ^5 Z- ~. V, E8 U
章节10:案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略
8 P: v, Z% [ c4 }8 i" J& } V课时77本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)7 y: N& a$ J9 V+ O" a2 w, |2 ^. H8 w
课时78Python实现逻辑回归任务概述07:34; H. F1 i, j8 q" J$ s
课时79完成梯度下降模块12:51
& Q% k! b6 K, r1 V- n3 z课时80停止策略与梯度下降案例10:55
5 B3 h: o, L: O% s$ ?' x2 d g& K课时81实验对比效果10:25
* \$ R$ Y7 [# P9 y
& |( n7 _& }- H+ q# d3 c+ m章节11:项目实战-交易数据异常检测: b9 J) J* ^( z; ~) ~- w! J
课时82任务目标解读08:09- v# O2 r4 d5 N; m0 X
课时83项目挑战与解决方案制定12:36& y9 |0 d" _) z: g
课时84数据标准化处理11:20! D* O7 K" v6 U+ t! {
课时85下采样数据集制作06:08
$ A. W3 v5 O O; \. B4 n7 q4 f课时86交叉验证07:165 s& E, ?9 P- v* e2 x* @* ?! o
课时87数据集切分06:00! n. {, z3 d! G% C* E
课时88模型评估方法与召回率10:30
- g" Q. T8 K9 M9 a课时89正则化惩罚项11:48
# a2 a( v; ^( K, M$ q3 |7 ^课时90训练逻辑回归模型11:20. f( l- K( x7 Y+ ?! y: Z
课时91混淆矩阵评估分析10:229 \3 ~- I# B4 A+ }+ S2 t
课时92测试集遇到的问题05:20
) L; n: Q. j" m& Q$ \% n课时93阈值对结果的影响10:346 O+ }; b5 _1 A, G: y. w1 N3 ^
课时94SMOTE样本生成策略07:38
( H" x U: N, K课时95过采样效果与项目总结08:00 U V$ w3 q8 u* b/ P
课时96本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
- g: D2 e; y, I$ T$ G# g+ N( a, E$ }) p% A9 q# M: M
章节12:决策树算法9 h( V1 h; X R+ f9 O
课时97决策树算法概述08:29
+ z) u5 ]/ x: j$ _% c课时98熵的作用06:39
" P4 Z7 |/ @. c) F$ u% b课时99信息增益原理08:41& U1 v& m& c, F9 w" I* y- b2 d
课时100决策树构造实例07:40* D, [3 ~4 w2 S- v
课时101信息增益率与gini系数06:073 X9 F5 C6 s, D, N- ~3 F
课时102预剪枝方法08:02
% d \4 D- R7 a$ X! M& c( e' T课时103后剪枝方法06:54; T" n5 W7 \3 M: m d( |6 v! p
课时104回归问题解决05:54
- \& k' f6 l/ r) v
) F$ v: ~" K( g: Z$ H/ l: d, l8 Q章节13:案例实战：使用sklearn构造决策树模型6 l! V9 M, M. y% ], V" y- V; Y% I( t
课时105本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
0 W" n; ], U# y课时106决策树复习08:55
& G, F' z+ K, C' V& M% X4 O! Z( \: |课时107决策树涉及参数11:09
x4 G5 b6 O/ s5 u$ \. n' L% t课时108树可视化与sklearn库简介18:14+ e2 x9 x8 F) i8 h
课时109sklearn参数选择11:46! J! d( I& N$ }8 l
4 I8 i3 Z2 }! E/ V章节14:集成算法与随机森林; M) Y6 s; w/ P7 C9 a0 ?
课时110集成算法-随机森林12:03
$ v2 ?4 O# e; {: }( `9 N: Q" p课时111特征重要性衡量13:51
: V, r i, ^7 g; F% [8 V课时112提升模型11:158 _* v1 j, V1 B, q1 N4 F
课时113堆叠模型07:09
) ^# e/ J9 V' j% E$ ^: Y( \: z" @) `) L9 d
章节15:案例实战：集成算法建模实战
( w7 n0 }4 I b课时114本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
6 [! [7 k8 i# t0 a# o- Q课时115集成算法实例概述10:51+ h% r! x: _1 ?: ^) x9 j
课时116ROC与AUC指标10:03
- ^- f: b: ~7 D6 u课时117基础模型09:329 o! l9 O. m. Y7 ?$ g; l
课时118集成实例18:53+ {0 |0 a; S+ a r
课时119Stacking模型14:16
/ x/ i) p; y2 Y4 y+ h课时120效果改进11:09/ A7 A6 a) [2 S" D7 O- U& {( i* B( D- U
8 w- z. ^) t. F章节16:基于随机森林的气温预测
$ l- m$ r: D0 f& [: L课时121基于随机森林的气温预测任务概述09:05
% N8 q3 M8 D) |4 `课时122基本随机森林模型建立09:09
0 c# p6 Q3 o" s* ^课时123可视化展示与特征重要性12:58 U! c7 o# a O' C) b. [
课时124加入新的数据与特征10:24
" X' _" F2 P# |" ]7 Z6 [3 O& ]* }! \; e课时125数据与特征对结果的影响08:24
7 b! \5 A! G8 o4 W课时126效率对比分析08:14
1 E5 q2 k9 B* ?! C课时127网格与随机参数选择07:51
* b4 _& [, h# J7 M课时128随机参数选择方法实践09:46
* a( p. k" S: }' I; u6 S$ H课时129调参优化细节10:12 ~7 S4 T' y7 F9 y" |( W, K
课时130本章数据代码下载
* p1 A% }' k& O0 [3 S- j% t7 ~
章节17:贝叶斯算法! c' V% L1 O* Y+ o1 s
课时131贝叶斯算法概述06:58
6 M" }$ U! y9 G2 T& w课时132贝叶斯推导实例07:38
0 ?: ^4 i8 C4 t7 r课时133贝叶斯拼写纠错实例11:46
, a, N3 R/ X; s! R3 V课时134垃圾邮件过滤实例14:10
P' c1 Q* o1 D/ G1 h, V/ j课时135贝叶斯实现拼写检查器12:21
% _6 F0 p7 g% D# U0 _5 H' h: \! ^$ {. A: o/ [8 E* B. e* m' E
章节18ython文本数据分析：新闻分类任务
& q0 Z- \4 z7 l; R1 N课时136本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
/ g; n" E& Y1 d* @. }课时137文本分析与关键词提取12:11- _/ C7 Q1 s0 ]; [" U; v
课时138相似度计算11:44% s9 Y* t7 p- |$ L% d |8 W
课时139新闻数据与任务简介10:204 W: D5 v3 T, T6 ?1 q
课时140TF-IDF关键词提取13:28
X1 }# x, W, F6 t课时141LDA建模09:10
5 r5 N& \( l. O: S5 x* ~7 h课时142基于贝叶斯算法进行新闻分类14:53
- n, z$ d5 g9 n% I3 a; `: `/ M& q; k! o# ]# n [
章节19:支持向量机
0 ~4 E/ i$ O# Y* w# v6 e4 O课时143支持向量机算法要解决的问06:00& T, F; t3 a7 c3 | H
课时144距离的定义07:05 t7 G7 b7 n j5 P
课时145要优化的目标07:54
/ H! N. f6 A$ N" G: _: B3 p0 d课时146目标函数10:12
* O& }# }* r* k- x课时147拉格朗日乘子法08:57
2 [ m' B: R# y课时148SVM求解10:14
3 J" q+ [5 d# @: {; u( c! L课时149支持向量的作用07:532 t( H5 _4 } a$ y: a+ C1 h' f
课时150软间隔问题06:00 x+ U V+ C+ b' X9 V5 K; b
课时151核函数问题11:56
: g% l& G8 I8 q- @! W5 b2 E9 a9 n4 I N5 l
章节20:案例：SVM调参实例
! L" }( |: h) ]. k3 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)
( E" ^3 H/ Q4 a, _. U+ P+ I课时153支持向量机所能带来的效果08:55
- w! o2 |$ U4 W: f! N4 ]课时154决策边界可视化展示09:52
. b3 y4 u: K' K1 S; A课时155软间隔的作用10:31
7 k$ K7 a7 K4 v6 t |9 B课时156非线性SVM06:52. s5 \! t/ y4 e3 x" i
课时157核函数的作用与效果16:151 }, Z2 G# g$ P2 b6 L
% m) a: u, G6 S3 c* g* _7 L+ Y
章节21:聚类算法-Kmeans3 z' u. A' [7 f" s
课时158KMEANS算法概述11:34
/ w0 l1 H8 H( ^- ~课时159KMEANS工作流程09:42" q5 ]7 ~! Q9 q3 E
课时160KMEANS迭代可视化展示08:205 K/ Z& w" r x M
课时161使用Kmeans进行图像压缩07:58: K+ X5 x0 P3 _3 w. ]" f
4 e g4 X9 C) ~& T
章节22:聚类算法-DBSCAN
/ w0 q$ F6 ~6 s& x# O课时162DBSCAN聚类算法11:044 Y* J/ l# e% w4 g* y
课时163DBSCAN工作流程15:03
# X6 ~7 l$ O6 ` | P课时164DBSCAN可视化展示08:52) i) ~2 a: p' }( _
' U7 R9 b5 F- Q0 O. y1 Y
章节23:案例实战：聚类实践分析
" f; `( C- S h课时165本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)9 v+ y8 e/ i, o" ^$ Z) [
课时166Kmenas算法常用操作09:21
# Z" L" s* p0 }$ v H; o' h/ R课时167聚类结果展示04:458 y" k r/ o9 w
课时168建模流程解读10:45
. |6 D* J/ R4 i! D) |2 o) m1 J; O课时169不稳定结果04:14
" ]) R4 A6 g0 M- {课时170评估指标-Inertia07:24% a5 K% L3 `% y* q9 ~5 U( C/ m4 N D
课时171如何找到合适的K值06:55
2 @" ]2 _9 M0 X* a, Y0 X" H课时172轮廓系数的作用09:15
) j! j1 c9 ?# b+ _课时173Kmenas算法存在的问题07:196 x6 t/ | Z' b0 Z, V
课时174应用实例-图像分割13:45
8 N/ J2 @7 P0 R2 J. k& j课时175半监督学习12:23' F8 `+ ?* F4 } X/ a
课时176DBSCAN算法08:10, r5 d4 `. M: ?4 K P1 W
% U; I8 U3 D& d+ v) j. j4 l! t章节24:降维算法-PCA主成分分析0 U& q7 s7 k( c2 f
课时177PCA降维概述08:399 D$ H+ Y6 X4 m- h _
课时178PCA要优化的目标12:22
" U ]$ s. u4 C6 {: F: f课时179PCA求解10:18+ |5 s, ? \# U5 L* z. Z: P3 w
课时180PCA实例08:342 E" X3 r0 }8 X4 ^, i
6 {8 T q- U/ p; u章节25:神经网络
3 h$ Z! |9 P0 O# S; P4 J6 I1 p课时181初识神经网络11:28
$ D- H$ ^' a1 y* n* B: `* {课时182计算机视觉所面临的挑战09:40
. ?( y+ ?, i8 b! g- h/ x3 X课时183K近邻尝试图像分类10:01
2 C0 i4 ^5 ~1 J( L& E, v5 ^' E# K课时184超参数的作用10:31( |: O- V1 H" w# ]0 F
课时185线性分类原理09:359 G, m2 M8 f2 \$ A/ F
课时186神经网络-损失函数09:18 y/ V/ J+ `/ e) U) j
课时187神经网络-正则化惩罚项07:194 m7 G! U3 p- G$ f) v# q2 I" V
课时188神经网络-softmax分类器13:391 N' A. \" v' f& d: v: Y! Z& }
课时189神经网络-最优化形象解读06:47& E' x/ F4 D3 y7 S2 z; J
课时190神经网络-梯度下降细节问题11:49
! }0 a5 w H2 p: a' b9 R课时191神经网络-反向传播15:17 T T! W _( f' E& X4 b
课时192神经网络架构10:119 C' n# Z. S1 l7 h1 _0 k
课时193神经网络实例演示10:39
7 D( f8 [5 B: @3 L8 G& \/ A课时194神经网络过拟合解决方案15:54
) g& J- Z, [* d$ f! P课时195感受神经网络的强大11:30* G1 ]; F: [$ s/ F
% ?) y: s% m- F5 r& i( O. V
章节26:Xgboost集成算法/ [1 s, i8 v' Y% T# l" Y
课时196集成算法思想05:35
' `# V$ T* H, X0 j) F. T/ u课时197xgboost基本原理11:07
3 w) p3 y! g! w3 D: ~课时198xgboost目标函数推导12:185 H3 s, W, Y) { Q
课时199Xgboost安装06:26
2 b2 R" ? }& o& ^; t; G课时200保险赔偿任务概述13:066 l/ a" |% G3 a% s6 e* D) C
课时201Xgboost参数定义09:54* l9 i% e% v4 Q
课时202基础模型定义08:16
+ k a# F; V" K课时203树结构对结果的影响12:37
! k4 K2 u" w# D# k课时204学习率与采样对结果的影响13:01
1 }2 x9 C. p( X7 m课时205本章数据代码下载
. a ?* s/ e- g) u& B. ]4 a
% N+ h' [/ ^0 h章节27:自然语言处理词向量模型-Word2Vec8 e# T- z7 e; @$ \- y X
课时206自然语言处理与深度学习11:58" x" {7 G9 W. G) r B; Q0 J
课时207语言模型06:16& Z$ r F0 z- t/ G4 W& C0 F4 a
课时208-N-gram模型08:32
$ z8 z/ n) I+ G- O* w课时209词向量09:28
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章节31ython时间序列分析
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课时277特征数据预处理10:34( T; _8 w1 [, m
课时278应用聚类算法得出异常IP点17:59
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