; q' I+ A3 D5 _" X# Y9 c3 i
p* ^4 @+ V7 q6 c+ a$ C0 m
〖课程介绍〗; R! _! d1 E5 S1 u$ Y {; j
适用人群:
( E, a5 S+ {7 J数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。
8 Z3 F' z2 z& ]* M* S' G$ ~. k. [& c' A
课程概述：
; z7 k# s4 |0 W9 S) i2 O; g0 l; O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。
% Y# ?8 S+ a. j$ Q' c3 v/ @$ ^8 W% w7 E+ ?9 P ]2 O, q2 S: Q
课程特色：
# u, x5 p4 {% ^; I# D9 [% O1.通俗易懂，快速入门
# j% L8 U+ q% n2 B; p5 N) ^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。8 D' {$ b4 I" a
2. Python主导，实用高效
& ~- Y4 O J2 \- C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。
; x. r1 G) f# p" x: `3.案例为师，实战护航6 J" ~! g* y; w y& c8 `& O
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。
. K) o. v( ^. W. `0 y% d2 f4. 持续更新，一劳永逸/ F! ~- k8 B6 ]6 V
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。
4 }' a+ @- T/ |& Q7 q7 Z 1 p' V5 l: r5 Y7 u3 ], I8 T5 ?
〖课程目录〗/ q* H, m, [ I, ]2 h2 C R
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
! O5 b1 J7 S" i7 u7 k, x课时2AI时代首选Python09:20
, C5 f; U) N, A% }4 G5 T4 N课时3Python我该怎么学04:21
' N g2 `1 a# j* g1 C课时4人工智能的核心-机器学习10:35
0 w: A* ?& D+ `4 Z( u; Y3 S课时5机器学习怎么学？08:37
( N$ U N# W' u2 m, v2 S& N1 r课时6算法推导与案例08:19. I% g4 C2 m" G9 d, X
" ?5 P4 O( V5 W% l l: y
章节2 ython科学计算库-Numpy（课程代码在目录）
# w* w- l4 R, B: w5 c课时7课程环境配置05:38) ~: R( ] n1 Z
课时8Numpy工具包概述09:595 k6 }. W" C6 O5 C9 U {8 q
课时9数组结构08:35. X' Q- ~3 D, k- A+ \) R
课时10属性与赋值操作10:30
- S, ]& K9 l& d4 h0 d" W课时11数据索引方法11:00
}8 D2 n5 ]1 ~, `课时12数值计算方法08:15
6 k. [% |, z% F5 y3 z# f, T5 t课时13排序操作04:51
5 N; ^& Z& E& o) ~9 X" s/ y5 }$ A2 y$ M课时14数组形状06:36+ s$ o! s+ g2 P& _! [$ j
课时15数组生成常用函数08:25 D8 |8 [6 ?% j7 _) K
课时16随机模块05:33
1 X6 b7 A c+ A d" @课时17读写模块05:56
% b) g4 i x) C3 H. ?0 [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 l- q0 R" C. R' A, @% Y0 N+ C
( r' q0 Y/ G |; L章节3:python数据分析处理库-Pandas
1 z3 C( P! m* s5 R" u5 y; `课时19Pandas工具包使用简介08:323 P/ A8 c% m' g' ?) s8 U
课时20数据信息读取与展示12:05$ L1 a' t* j5 U5 F" P @
课时21索引方法04:345 I+ L* ^. `; E
课时22groupby函数使用方法05:22- a( e# b* O* t
课时23数值运算11:15) j* M; I: k( E% I& m
课时24merge合并操作07:14
, @% M# @0 S$ \: o6 M* x课时25pivot数据透视表10:02
6 [: e5 a% q- R, \" {1 a课时26时间操作10:18
6 P( T8 t; `' i1 x5 F8 ?1 Y3 i课时27apply自定义函数08:581 o& s& S: ]8 G8 M
课时28常用操作06:43
2 W/ V0 C9 {, d; s$ k. a课时29字符串操作07:32
$ i! N6 a! q5 g: w9 P3 t8 o课时30本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)- }, v4 z1 r/ Q6 g
! W/ N) N, i5 Y
章节4ython数据可视化库-Matplotlib1 _& I& u' `6 _/ `/ h4 {2 d
课时31Matplotlib概述11:44; g5 m' M r, R$ L- V7 m
课时32子图与标注21:16
: R9 s; V% Q' _/ h! r3 _% [课时33风格设置04:50) z+ j( N0 l: G) Q- T+ S
课时34条形图14:482 d+ V+ }+ ^" Z, e
课时35条形图细节15:14
/ O6 w k( U. _课时36条形图外观15:40 Q- a& g. W# v. O
课时37盒图绘制09:09
- {! n* Y/ [& \' ~+ d0 M' F: t: t课时38盒图细节14:41" p* k5 t' N' w
课时39绘图细节设置13:48
* S) L9 }. G; w5 ~! V' G( q课时40绘图细节设置212:369 t6 L; F8 b H& w1 M# N% k! b
课时41直方图与散点图18:05
- @% Y {3 Z& U( C1 p课时423D图绘制20:05+ U" Q3 T$ Q2 y0 x- |
课时43pie图15:00
0 Z9 @9 F) Y* @课时44子图布局14:390 R" S" d: O. {9 x
课时45结合pandas与sklearn14:03: r) m7 A& h) j9 e/ A" S- j, |4 l( t
课时46本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)# Q% a' g/ n1 K. c. K8 v! j4 p3 Z
' K/ ` g- b8 T( P章节5ython可视化库Seaborn/ f) L# w4 W. J+ `
课时47Seaborn简介02:44
: n! J0 F) b$ G6 l% x% Q课时48整体布局风格设置07:470 c. P+ y. L0 x/ ^: n
课时49风格细节设置06:49
: `4 B+ I5 ?1 L5 }课时50调色板10:39
( a5 k0 Q0 n9 J# F课时51调色板颜色设置08:17
% o `5 N5 {9 f" H$ W- D课时52单变量分析绘图09:37) w/ N; h0 `5 K! L1 A
课时53回归分析绘图08:53
1 \8 l% F7 M8 d0 B h4 d1 D: y课时54多变量分析绘图10:36
" c h0 f+ q/ G# [! d% d2 t课时55分类属性绘图09:404 ~8 \9 b+ y2 _
课时56Facetgrid使用方法08:49
* G7 i+ G1 U1 m" u9 n! B2 u7 A3 j$ y课时57Facetgrid绘制多变量08:29
5 }( f, {: `; d, 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)
2 G3 e9 T" i) M; F课时59热度图绘制14:194 c. T- }$ f( _! @. s
9 n+ W3 \3 ]; K0 Y: O5 s0 V章节6:K近邻算法实战8 m% g) j5 k6 n4 k N
课时60K近邻算法概述15:47
5 f9 i. g9 ^3 V+ K# w O6 O课时61模型的评估10:39
, J# q9 ^* p' F9 i课时62数据预处理11:25
- q5 N6 ^8 J0 v* `8 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)& R. q/ R+ s8 s3 }: S' t" ^7 [
课时64sklearn库与功能14:42
& Y5 D+ R3 M" [课时65多变量KNN模型16:37! w1 \" G, g: C0 Q( a; \. _' |1 z
0 j3 r; A6 n( b2 A
章节7:线性回归算法原理推导+ w4 ~5 L& @! J
课时66回归问题概述07:11# L- C& |, Z) n
课时67误差项定义09:415 b( q$ H/ Q3 E4 t3 q
课时68独立同分布的意义07:32
. k" o4 h- d) [) [# k课时69似然函数的作用10:50/ S' c6 q/ J, o$ |& p8 h1 R
课时70参数求解11:115 |$ i8 Y7 B! I* T2 H' R4 P
课时71所有算法PPT汇总下载
: f$ H" k( Q+ n+ q; I. i4 d
( v% O/ v- J* S# ]) n' @ o5 x5 z* \) u章节8:梯度下降策略
; I: X; d& m7 M5 D/ P$ Z; b: y课时72梯度下降通俗解释08:34
9 A" s5 s! O$ W1 v1 Y8 { e课时73参数更新方法08:17
M& h6 J* K8 @8 n课时74优化参数设置08:51
P6 }) z$ w( K! Y0 I) A8 |
* q& u5 m2 d. |章节9:逻辑回归算法
8 |' h' o1 q: A7 d* _课时75逻辑回归算法原理08:23
$ _' E. n% \' ~课时76化简与求解09:09
. U# q7 w3 y. {. [. Q: |: F9 t8 I- b
章节10:案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略
/ c, H2 `+ i; e/ _' m课时77本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
( D/ D7 S7 L6 _9 N6 A' E4 m课时78Python实现逻辑回归任务概述07:34
" L6 l! C$ d4 {( h* p! @5 R课时79完成梯度下降模块12:514 L1 l9 ?4 `4 Y& U
课时80停止策略与梯度下降案例10:55
+ ~ Z9 {1 x2 ^$ d课时81实验对比效果10:25) a4 ]( x& }6 [, c2 {
0 R4 J- {6 [5 v. ?; u/ {
章节11:项目实战-交易数据异常检测) T* [3 \2 J7 N% h# I. Y
课时82任务目标解读08:09$ B% w/ r6 A! r5 e, H( o
课时83项目挑战与解决方案制定12:36
& F! k$ u$ W8 K8 [5 s课时84数据标准化处理11:209 y7 b# P: W2 p2 x: s; }- e* z
课时85下采样数据集制作06:08) ^& V9 r" E% w! s4 ~" u0 `- F
课时86交叉验证07:16
b0 `+ ^5 s+ f6 @& s! `# J课时87数据集切分06:00! T$ j' T% s! g4 v& }; O
课时88模型评估方法与召回率10:30
0 C% R5 F* k1 F( l课时89正则化惩罚项11:48
r" y# u2 \! T5 v$ P课时90训练逻辑回归模型11:20
8 ~; y8 P* C3 l5 m) C+ @课时91混淆矩阵评估分析10:22
* m8 z6 V) X* q" h7 @3 @课时92测试集遇到的问题05:20) } J: l6 b2 a$ \+ z7 o
课时93阈值对结果的影响10:34
g. e8 I/ p8 L4 t) }课时94SMOTE样本生成策略07:38
) c2 u% Q2 \$ t0 C M课时95过采样效果与项目总结08:003 r9 O1 \9 `) ^4 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)
: x, R7 y) H; P) T" S3 h" z7 u
8 c" s# m4 U3 e6 H" O; b章节12:决策树算法
- `* T9 h3 ?/ W4 c. i$ f课时97决策树算法概述08:29
0 A# ]/ w. ]( l, G) T3 n2 B, E课时98熵的作用06:39
. U4 ?9 C' B9 p3 C课时99信息增益原理08:41
& R7 p" s7 r3 j+ |7 H6 R$ ^课时100决策树构造实例07:40
# O% k. ~# I1 B9 N: l$ w课时101信息增益率与gini系数06:076 ^5 M4 u* ]3 w. `$ q/ d( L
课时102预剪枝方法08:02
! }0 k0 R4 S- _1 ^4 ^$ c0 F+ W i课时103后剪枝方法06:54
# ^+ T" w& D' F, w% p0 U$ O课时104回归问题解决05:54+ ]: t$ w9 \; I# R
: B8 p3 n6 M; D/ @( {: J2 m
章节13:案例实战：使用sklearn构造决策树模型/ w* }1 Z$ N" ?' }
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* O( ~: o+ z' q1 f2 n F" u课时106决策树复习08:55
- D/ }; {. N/ I( \7 R- ^( I' z* ]课时107决策树涉及参数11:09
, u5 Q: _" \: j课时108树可视化与sklearn库简介18:144 X7 m* l; F; F1 e$ L! q
课时109sklearn参数选择11:46& h- b, `& h+ e; g4 W5 I' m
( `- h4 X( F- i* C7 s# T, G章节14:集成算法与随机森林
* |- X" o8 I t" n9 k课时110集成算法-随机森林12:03
2 w2 [3 _* J- a" i2 N& H课时111特征重要性衡量13:519 u* t, U! f7 k! J+ ~7 j
课时112提升模型11:15* f8 [- X3 |5 n7 u
课时113堆叠模型07:09" Q8 Z) @- c, A. C2 k, J
$ D- x0 k, v1 A: _# N
章节15:案例实战：集成算法建模实战
2 J& B9 B! I' P& t! o7 G课时114本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
! k) S. ^& G0 w$ z课时115集成算法实例概述10:51
) y" V$ v9 _% Z课时116ROC与AUC指标10:030 Z3 w6 h- W2 s! t: z* G7 K
课时117基础模型09:32
3 ?+ e/ c0 j4 N9 H1 x课时118集成实例18:53
. a2 d) r( z+ f/ d, p! V, ]0 S2 r课时119Stacking模型14:16, r) P/ v- y: S; Q$ o
课时120效果改进11:09
; s/ Q. S" P0 S& ~
. t9 K* g1 c, P' x* w章节16:基于随机森林的气温预测
6 d( V' q) X3 r: r' Z- ^" f课时121基于随机森林的气温预测任务概述09:05' }) @, F0 N4 f! w. N6 P- \
课时122基本随机森林模型建立09:09
& T8 a6 [0 w3 i课时123可视化展示与特征重要性12:58
u5 x' Q. U: `8 d课时124加入新的数据与特征10:24# |: F7 Y0 ^( x4 \# |
课时125数据与特征对结果的影响08:24
4 X) T+ E* E. U- v课时126效率对比分析08:14
9 C' l: M0 Z' h* H课时127网格与随机参数选择07:51
' o+ Y$ M% ]. E4 S2 O9 M, q6 F% c课时128随机参数选择方法实践09:46
9 h6 `1 ^4 \2 ^1 K& N- |/ D课时129调参优化细节10:12
4 j# j& ^; @! u7 l$ e课时130本章数据代码下载
; w4 l! \( z1 I# ]
) X% ]# ?' Z4 _- r( g3 X+ g0 e6 D' O章节17:贝叶斯算法 }6 `# f& }3 w A! S4 z
课时131贝叶斯算法概述06:58
* A; m" _, K5 m3 Y课时132贝叶斯推导实例07:38( Z+ V ]& P2 u. G3 G+ k
课时133贝叶斯拼写纠错实例11:46: ^5 L; H Q+ Q$ i
课时134垃圾邮件过滤实例14:104 I0 y+ y2 D+ t! k' X- K: t' a0 i" n
课时135贝叶斯实现拼写检查器12:215 E' s5 u- W4 s4 V- y/ ?9 r
+ e3 Y8 B# J2 A! y. ]; r章节18ython文本数据分析：新闻分类任务6 C' ?5 c$ h& r3 f9 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)
# ^$ J9 m- w: O* _# G) l9 V- T3 h3 n: c课时137文本分析与关键词提取12:11
3 @7 @. n6 E0 i( E# u课时138相似度计算11:44
1 e6 u" U$ P3 U/ D课时139新闻数据与任务简介10:209 M4 l X8 x1 L7 W" u) a2 b5 N
课时140TF-IDF关键词提取13:28( {9 C% ^4 q7 U# i
课时141LDA建模09:10
/ v4 F+ w" n. t- j, J1 p, Y课时142基于贝叶斯算法进行新闻分类14:53
; Y0 T7 Q9 _/ t% c' O% m
" V5 {" Q' e! Z$ m7 D章节19:支持向量机
9 b6 [+ C0 U7 y# j课时143支持向量机算法要解决的问06:00
+ M2 M1 D4 I; J' H7 b课时144距离的定义07:05- ?( h5 c: V5 H$ J5 s
课时145要优化的目标07:54
( O4 Q% `$ m6 A1 Z0 R( Q2 _; w课时146目标函数10:12
5 N. l( M( p" `; [, d8 e课时147拉格朗日乘子法08:57* C: ]& [* M! x0 @" V; F
课时148SVM求解10:14% c7 u9 F2 G9 W7 s) G, ^
课时149支持向量的作用07:53( a- T8 a' ^& v% ]
课时150软间隔问题06:00) \9 d7 b" |1 J2 S8 Z& Y
课时151核函数问题11:56! y3 U$ t6 ^8 t' z: n" @4 t
7 A6 \+ ~! f6 |# J+ g5 |; Y章节20:案例：SVM调参实例
+ u: g: P1 y0 N1 M9 G; ]% N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 |( v4 i2 l; c2 S. A( Y课时153支持向量机所能带来的效果08:559 N! G( t# H. J0 D5 v( r( y
课时154决策边界可视化展示09:52
5 `" e. x/ t& ~8 } H; W& ~" `% s2 Q课时155软间隔的作用10:31
6 m" y5 n( b* k/ m: v% C G: ^课时156非线性SVM06:521 E8 u# o# m q4 h: _5 s
课时157核函数的作用与效果16:15
; {8 U! T! ?# U1 V) J" r$ g, H& m3 b1 s" U4 W- C( O9 E
章节21:聚类算法-Kmeans
' A- u( L3 Y0 L3 O3 `- \课时158KMEANS算法概述11:34
% A, S5 d5 O3 y0 A2 h课时159KMEANS工作流程09:42
- c' K* b6 q- ?$ s* |课时160KMEANS迭代可视化展示08:20
- C* G+ V. g, g9 i3 j. e课时161使用Kmeans进行图像压缩07:58
, }& v( B" H7 ^# Z( |. g+ i$ L, u
章节22:聚类算法-DBSCAN
1 Z4 s/ E3 [$ B" B: z3 Z7 ^/ F课时162DBSCAN聚类算法11:047 W! B: I, ~4 b+ a
课时163DBSCAN工作流程15:03; m+ m e) H- M9 v
课时164DBSCAN可视化展示08:52, y1 S, l6 B* r; s) i5 p# D
3 e" }+ C7 U" V8 H章节23:案例实战：聚类实践分析2 b/ f4 T5 s! d% j) X$ |% g
课时165本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料): _# P! u. O" H7 m4 b- {3 `
课时166Kmenas算法常用操作09:21
. W r6 t- G9 ]$ R1 {' ?- R5 g6 R$ J课时167聚类结果展示04:45
# }! [! s% B! \" \4 _) b课时168建模流程解读10:45% [* M& r; l5 y* b' b. M4 @! }/ h
课时169不稳定结果04:140 k1 w. ?+ a7 p I
课时170评估指标-Inertia07:241 C( u7 `3 _$ E+ A1 }2 m/ s$ L4 S6 \& G
课时171如何找到合适的K值06:55
3 n. X0 W$ l: X: L课时172轮廓系数的作用09:15, c: y* K5 P9 m0 m$ f$ H7 F
课时173Kmenas算法存在的问题07:19
6 F4 N9 x8 I W; v; ?课时174应用实例-图像分割13:45
6 p# v' Z7 t! h' N8 }' [课时175半监督学习12:233 {, V8 ^+ M9 T) A. t4 c b
课时176DBSCAN算法08:10. |4 b' U; p% m! t3 v
) p' Z. W: C! V' R p章节24:降维算法-PCA主成分分析! a* a) a' w& R. }; f; c
课时177PCA降维概述08:39/ N7 r6 i: ^$ s
课时178PCA要优化的目标12:22, n& |; Z4 l+ X/ x/ X; A% `
课时179PCA求解10:18% j# g+ b) C' P ]
课时180PCA实例08:34
5 Z5 g2 z3 H" `- j) S, f' q1 r0 L: I* \1 k8 q1 Z! ?
章节25:神经网络
% T5 j( \2 `" O3 C课时181初识神经网络11:28; D! Z; s8 r, r# j
课时182计算机视觉所面临的挑战09:40
5 v. B: d2 i- {+ }! \+ r- K5 L; Z课时183K近邻尝试图像分类10:01
( i" A9 y+ c8 M: w( a) P2 t课时184超参数的作用10:31
* X2 b/ ]0 e. v& Z: e9 S7 I课时185线性分类原理09:35
. g8 M h/ a/ t! v4 J+ L课时186神经网络-损失函数09:18
; q- L: _/ H3 `% |5 }: h课时187神经网络-正则化惩罚项07:19
, U. K$ j+ I q3 X$ n7 p1 d课时188神经网络-softmax分类器13:39; l( p5 j7 F: A* g# h g
课时189神经网络-最优化形象解读06:47
$ h% V$ E0 \! g课时190神经网络-梯度下降细节问题11:49
$ Z" g2 I, [. n' O: T/ `课时191神经网络-反向传播15:17
4 b. U/ r3 W/ i课时192神经网络架构10:11
% I* F- e- x' f! R+ l/ w课时193神经网络实例演示10:39; S5 F0 q! Q# m3 W" e5 T* C5 g
课时194神经网络过拟合解决方案15:54
9 S; L+ \& g/ ]" B) n) C4 B课时195感受神经网络的强大11:30# N- t) M5 @ h
& `, U- s; x# P5 m2 U章节26:Xgboost集成算法/ O* P" W: N \
课时196集成算法思想05:35
& d* V+ i5 |. l6 l2 l# Z课时197xgboost基本原理11:078 I; t+ q0 D7 z% Q. R. O
课时198xgboost目标函数推导12:18- s+ Q/ U# c/ l7 o( T* i7 c, V
课时199Xgboost安装06:26
1 R8 F0 `% Y0 ~# ~0 I* M2 f6 ` v3 J课时200保险赔偿任务概述13:066 @9 D% |" T4 ~4 O4 t @0 p
课时201Xgboost参数定义09:54
. {+ Q* i. b3 A课时202基础模型定义08:16" A) w1 z" i' y- c+ l; x
课时203树结构对结果的影响12:37
$ z- e8 M- J0 M' \& N1 O课时204学习率与采样对结果的影响13:01
" ?2 A3 u! T: P( t课时205本章数据代码下载6 u! G8 _0 X8 p$ c
5 y/ Z @- j. P& w章节27:自然语言处理词向量模型-Word2Vec" H G% r( b' ?; {( W3 V6 [
课时206自然语言处理与深度学习11:582 l' E- I% d( ?1 X' z/ I
课时207语言模型06:16/ U. j$ t' h5 j0 E# z9 J
课时208-N-gram模型08:32( u6 M# F ^0 i% I
课时209词向量09:28
6 V& d$ R& m( l1 a! r8 d* b# J3 P课时210神经网络模型10:031 n" S+ Q5 b! f6 y
课时211Hierarchical Softmax10:013 m c0 r6 L5 B/ _4 `. K& ?% @
课时212CBOW模型实例11:21% G0 W2 Y4 J5 k" U; G
课时213CBOW求解目标05:39- H3 E* D) Q, `5 Y! k4 `
课时214梯度上升求解10:11 H j" o/ X- G9 b
课时215负采样模型07:15& A5 A3 u# n+ L6 a' U. z
5 X5 J b. G! ^( [. S, R4 s7 m章节28:使用Gensim库构造中文维基百度数据词向量模型 z% c0 q7 Q D- P/ Z4 Q% o, ]
课时216本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)" w, j9 ]/ u3 T5 f) \
课时217使用Gensim库构造词向量06:224 i4 f5 I6 E' f5 ^3 y$ g" `4 O
课时218维基百科中文数据处理10:27
2 D( J& _! x7 K1 y& l+ O+ R课时219Gensim构造word2vec模型08:52% m. L7 p' c( C Q+ U$ r& p
课时220测试模型相似度结果07:42& D9 B& E* z' `1 z h/ F) d
( A: Q. @% C/ j8 P7 M( ]5 s5 e章节29:模型评估方法
$ n+ L9 ^1 l- [" L) f课时221Sklearn工具包简介04:56
7 }1 D. z: ]9 K课时222数据集切分07:151 Y- X' H" P+ T# I& l" U
课时223交叉验证的作用11:03
$ o9 U( h: s0 [- E* [课时224交叉验证实验分析14:51
- C( U7 ?' }# D% B+ d0 D% w课时225混淆矩阵07:52" U5 u3 j8 _( g. w
课时226评估指标对比分析12:131 k$ x4 c6 s0 C
课时227阈值对结果的影响08:268 v2 ?7 q2 x8 w7 I( l5 W
课时228ROC曲线08:58
3 _5 e' L9 l( c8 w+ N" o2 [( w课时229本章数据代码下载
+ l+ ^0 ^8 J- j5 ?4 q8 c) y
% X. O$ t8 O$ Q+ ]; @章节30ython库分析科比生涯数据2 T- e8 J. E9 N$ }" w. r8 w
课时230本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)5 ~1 H/ P$ U) `; ~! ]+ Q V
课时231Kobe Bryan生涯数据读取与简介07:45" d X: l5 p& @, I: s m$ C
课时232特征数据可视化展示11:413 a# Q7 D" J* F% ?0 Y7 d
课时233数据预处理12:321 J% [4 d% n: x: u0 l5 H; i$ T
课时234使用Scikit-learn建立模型10:12
: V. d0 {; n/ T# |; Q) _( D
6 Y6 X7 U3 q' }7 Q( l章节31ython时间序列分析: O7 F! Q+ r4 F5 Y- o
课时235本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
1 d4 A- m9 j; D2 t( K课时236章节简介01:031 ~! @8 `( L( k. i; v3 ?
课时237Pandas生成时间序列11:28
+ e7 _. e A! m0 P- v% X! X课时238Pandas数据重采样09:22
3 o! a6 y P7 j" ~; E课时239Pandas滑动窗口07:470 d$ g% I$ |; l H4 R, d# ]* V
课时240数据平稳性与差分法11:10
3 d/ f6 Z3 _9 | n课时241ARIMA模型10:34
" ^& f) [7 _8 N- Z8 K" M课时242相关函数评估方法10:46$ u1 o G8 t. y8 J
课时243建立ARIMA模型07:488 L4 u# O4 `) \3 l' k- T& k. B) O
课时244参数选择12:40( G8 E+ R3 n+ U. ^( W1 E
课时245股票预测案例09:57
2 a' P# V; I5 H$ {) u. s6 [+ t) {课时246使用tsfresh库进行分类任务12:04+ B$ a4 r! a+ D. v
课时247维基百科词条EDA14:30( {8 W u# b0 J
1 ^' g' G8 Y, [2 L
章节32:机器学习项目实战-贷款申请最大化利润
' M. G4 S" Y6 q8 G8 f$ F" @6 D- G课时248本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)% `8 o% R7 ^4 Y3 U" v+ p
课时249数据清洗过滤无用特征12:08
1 c) b1 k: D& d- s$ S; x课时250数据预处理10:12
/ k/ Y% I! v+ v# l- j课时251获得最大利润的条件与做法13:26
" [& v& O0 F; v* S. N+ n/ d9 ^课时252预测结果并解决样本不均衡问题12:47, ]; }/ _) R; A8 U5 }" B
! D! ~* @* A& y. J# n章节33:机器学习项目实战-用户流失预警/ M5 |8 B7 ^# U/ D6 ?0 z
课时253本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
2 P1 B4 b! w) s课时254数据背景介绍06:35
! l9 q9 z3 ^. x8 h8 l0 a" W. w课时255数据预处理10:05; H1 D1 Q2 S" _9 d
课时256尝试多种分类器效果08:32
/ c I7 y5 h* M$ v6 O' d课时257结果衡量指标的意义19:50
" O& M2 U4 A- ^& R2 |& f课时258应用阈值得出结果06:267 V4 s7 G: p$ P0 f/ B
7 [8 v7 z6 ]" j; D# ~6 R D5 A章节34:探索性数据分析-足球赛事数据集
1 J5 Z" S7 x. o i% T课时259本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)0 x" A1 q( p+ b3 y! W* {
课时260内容简介02:13! } S Y7 ]8 q
课时261数据背景介绍10:301 o `3 R( q+ E" H
课时262数据读取与预处理13:09
; z7 P( G. J) H. e0 h课时263数据切分模块14:42
- b% A$ ~$ b$ N* I- y8 W课时264缺失值可视化分析13:27+ G% _' ], h0 f* v) O, y
课时265特征可视化展示12:23
. [( k* I9 G2 C1 E" I4 K课时266多特征之间关系分析11:21
$ H% b" h( ?0 N( [课时267报表可视化分析10:386 l4 F/ _( O5 E. G
课时268红牌和肤色的关系17:162 Q1 v& @0 t5 R
' F) b8 ~6 A: U @5 B
章节35:探索性数据分析-农粮组织数据集
7 e6 a5 U7 |: [1 g% L% }* c课时269数据背景简介11:05
$ u' V! p& o2 Q+ M9 F6 n课时270数据切片分析17:26
! ]- o' d+ w* [3 e, f1 b. n课时271单变量分析15:21
% |# n( X4 v: y! r# @课时272峰度与偏度11:37
- M4 B% S! }8 C' g& {课时273数据对数变换09:43" x3 H& R) ^# \
课时274数据分析维度06:559 w; a# f% H8 t) Y4 S
课时275变量关系可视化展示12:22' r" |, E3 x- Q% O( s
# m0 \' {7 j0 C1 M; _0 C; |章节36:机器学习项目实战-HTTP日志聚类分析
5 I: s, j, m \( e: G课时276建立特征工程17:25
( U: t, B; d% R; l4 y0 s: y5 s课时277特征数据预处理10:34- N% e" C+ h2 @; C/ Y/ z5 e
课时278应用聚类算法得出异常IP点17:59
5 l8 c: T4 N& N# P0 Z8 j' k; _, f& f1 T2 ~7 r
〖下载地址〗:
$ P) W+ S. p$ g( @! E8 V4 M g
8 `& \4 A* ]3 x/ ^" ?2 P0 h; A+ L2 W* A% j
|
|
[复制链接]
