6 Z4 H; |% C; y2 N/ K5 j- S5 \; ?
4 Y* N/ w' a# L, J1 z3 L
〖课程介绍〗1 X) E( m* x' U, F* M4 n! v% N0 U: D
适用人群:
! A( ~" y& n; v# ^. F& b数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。: z1 B! D9 T! t9 F
* X7 [# d$ |" j1 A9 R; X, l课程概述：
- Z( Y* d* f& S# u. W: E5 e9 {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。
6 c. h7 B9 ~$ Q3 F* }; `7 H/ k: j. D7 \6 |
课程特色：# }9 U% P( i- _( d8 w6 [# {
1.通俗易懂，快速入门: ^# M; a' J. e
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。) `( g8 L# Z3 w: g$ \' x
2. Python主导，实用高效
8 F! C# c& M6 N, U G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" p0 S$ G2 I: G
3.案例为师，实战护航& Y) f2 U/ U/ Y0 C
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。/ ~, z4 I. N5 b- r
4. 持续更新，一劳永逸/ q% Q2 Y6 D, B/ Z$ j2 m
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。+ I' }1 \: Y c/ A0 \
+ H" {5 d3 I9 f7 n: e〖课程目录〗8 I4 P1 K" f. n
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）11:149 _6 B9 U7 j2 W3 |: P7 g
课时2AI时代首选Python09:20
/ B2 s- R4 U" R( S* \5 p课时3Python我该怎么学04:21
7 T R. S; A& M. {! m( X课时4人工智能的核心-机器学习10:35
* v8 |# I, `3 g课时5机器学习怎么学？08:37* x: @) ]6 L5 z% A& T5 a2 f# j B
课时6算法推导与案例08:19
* Y! @) z9 ^6 F5 I( P0 O
: N3 }; @3 A; d" n. h章节2 ython科学计算库-Numpy（课程代码在目录）, r- z8 q5 R, ?8 s$ ~0 R* ^
课时7课程环境配置05:38
! C' _1 e( c9 S课时8Numpy工具包概述09:59
: M4 i! V/ Q' @4 J! P6 c2 R课时9数组结构08:350 w0 p. C4 l" C) ^. m9 B" ~! y
课时10属性与赋值操作10:30! N* F: X9 H( B/ G. c
课时11数据索引方法11:00
6 o$ ~4 K$ u# g7 Z- q: Y: d% \课时12数值计算方法08:15
( }* e; `1 ~4 J+ }4 d a课时13排序操作04:514 t: V1 w7 H6 f) R4 [
课时14数组形状06:36
4 j* r# E* W3 q) h. ~课时15数组生成常用函数08:25
L) T/ J- w6 g) U课时16随机模块05:33
) G5 C; B/ D. ]" Y: j2 R课时17读写模块05:56
, Z6 n+ P" [5 X# L) q% }课时18本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
5 C& V/ d5 n4 N6 O2 |0 y% w0 O
# k ^% h! S/ D6 j+ v7 D( g2 h章节3:python数据分析处理库-Pandas
/ W- T% T+ [! m y! \6 ]课时19Pandas工具包使用简介08:32
, x5 g2 E/ c$ T* N课时20数据信息读取与展示12:05
+ g- d( M! W) u' t1 @" N8 A5 l课时21索引方法04:34
- n8 M) M$ o& M2 Z2 y课时22groupby函数使用方法05:22
~6 v7 ^! O5 N; z# @7 B课时23数值运算11:152 |/ s0 W3 z o" E/ Q9 j
课时24merge合并操作07:147 w( A f: n9 i/ ^$ N( T
课时25pivot数据透视表10:026 U6 o W/ e# {9 A1 P' a: w% d
课时26时间操作10:187 o8 @. H% h) N4 a! u0 l* b" j
课时27apply自定义函数08:58
9 ^/ V( F6 i0 e' }4 a, _1 ?课时28常用操作06:43
/ s1 O% x* I- V2 V课时29字符串操作07:32
, A$ q r5 v h) o# C: ~/ w课时30本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
: u% U$ `/ E! y) d. k
4 X6 @5 Z& V; ~$ K& M章节4ython数据可视化库-Matplotlib. I3 T, G" V. j
课时31Matplotlib概述11:44! X( z$ c* Q/ ?3 P
课时32子图与标注21:16
& b9 q( ?6 l) ~3 [- Q. B+ _3 X课时33风格设置04:50
# l- U+ s. B# b. n课时34条形图14:48
4 p( ], p3 y8 O4 l$ u课时35条形图细节15:14
- m# v% _) N2 I9 b9 _/ }, d V课时36条形图外观15:40
- I( @$ @( D& B4 r课时37盒图绘制09:09
+ V* ?4 S( h5 u E) ^ o/ f课时38盒图细节14:41& E, d2 D1 L7 s' [* P& `5 ^
课时39绘图细节设置13:482 b5 `# q8 O- d1 t
课时40绘图细节设置212:36
5 {: d' G* ]3 j: Y& V% s) ^7 A6 P课时41直方图与散点图18:05
6 \# R' b( }2 J- g/ E9 U课时423D图绘制20:05( ~9 o; @7 N! l. O7 h U+ H
课时43pie图15:00. G0 N% [: M! T$ ~% H( o' B
课时44子图布局14:39) a6 L0 l) w) v
课时45结合pandas与sklearn14:030 y, W' H! B/ ]$ _
课时46本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)8 s- e0 c( p$ k6 f4 U6 R U; b
3 }* M& s2 C) f/ N8 B
章节5ython可视化库Seaborn8 }$ x |: c) o! G( p
课时47Seaborn简介02:44
; p# U& p5 ^6 ^) H0 x课时48整体布局风格设置07:47. Z# x5 x( P9 \8 o( |
课时49风格细节设置06:49
8 J) o t0 I% R- {+ g3 a课时50调色板10:39
- E5 k& e% ~5 z" P7 H5 R4 M课时51调色板颜色设置08:17
6 `6 L6 {4 W& G课时52单变量分析绘图09:370 Q! ?+ n' m7 N8 e P5 e# B' s
课时53回归分析绘图08:53* K# i# [/ y( {+ g5 G7 b* u- X& Q) {* o
课时54多变量分析绘图10:36& x3 U* Q: F9 {9 S3 ]* ?
课时55分类属性绘图09:405 [* b% C, p- L, B6 r( h1 t
课时56Facetgrid使用方法08:49
' ~7 w P$ d6 E: {8 e+ F课时57Facetgrid绘制多变量08:299 d8 e# T& O- ~3 l. G
课时58本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
( K* s; V/ ]3 I N# `2 h+ {课时59热度图绘制14:19, v1 Q- K# \" y7 ]- {$ f( S5 B
, T, S2 t( R: p. {" @3 s
章节6:K近邻算法实战0 X& k7 N& A$ \; y1 E3 ]7 D3 p
课时60K近邻算法概述15:47
/ w% \% {: J2 E. j课时61模型的评估10:39
" J# g* [9 c5 p课时62数据预处理11:25+ {$ O2 ~6 S! o* j
课时63本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
" s! m0 f4 |7 }8 y2 Y课时64sklearn库与功能14:42+ q) A$ H) d% N/ A2 V4 a
课时65多变量KNN模型16:371 T! h, r+ l, V" E
0 _0 ~! [ e5 C( k8 Q$ H章节7:线性回归算法原理推导
/ P( x& q4 o1 I- Q+ c课时66回归问题概述07:11
! d9 k) b( y9 P5 w! J% r课时67误差项定义09:41% | Y P) R+ U: l# Z
课时68独立同分布的意义07:32: N% n! r8 w2 p
课时69似然函数的作用10:50
/ g+ n4 u; g9 t0 K课时70参数求解11:113 {' W0 K. I- s! ^" Z
课时71所有算法PPT汇总下载7 K: k0 {% F6 x" H+ J
L5 m7 k# s: M4 ?! \6 {- n# T
章节8:梯度下降策略7 c+ h) y! o/ n! c* O
课时72梯度下降通俗解释08:34: w2 Y2 W. S8 Q1 ]; s
课时73参数更新方法08:17( [* L$ J. j' ~
课时74优化参数设置08:51
% y2 J n7 p8 u, p7 q' @
# O' L- ]8 F% l, f' P章节9:逻辑回归算法
# a' Y& T/ t+ V8 ?2 h课时75逻辑回归算法原理08:23
9 m1 Z1 T9 O# t! \/ n课时76化简与求解09:09
! m" X* Y9 B8 l' D0 g) H; O1 s4 y2 k, K0 l8 s+ \0 X
章节10:案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略' N" O7 X2 a* [4 g4 x
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: N: x+ [. g( C4 n9 H# |课时78Python实现逻辑回归任务概述07:34) W. i$ s4 [" T& G
课时79完成梯度下降模块12:51% I! P0 h( @6 ?# H0 `
课时80停止策略与梯度下降案例10:553 {/ V$ @6 L3 L' Y
课时81实验对比效果10:25% l: t" }( q+ D' k% Y C
+ c& T' I' j% w& J, o7 J0 W章节11:项目实战-交易数据异常检测& }- y! S. \7 |3 P
课时82任务目标解读08:09& u0 F G7 ]- [* v
课时83项目挑战与解决方案制定12:369 W5 S+ B( H3 q+ L
课时84数据标准化处理11:20
+ K L* { \ O r4 {* y6 [课时85下采样数据集制作06:08
1 N" D- i/ L. E5 e2 w2 b9 f% O课时86交叉验证07:16/ N4 Q% z+ z$ d1 F9 J/ W
课时87数据集切分06:003 _% D+ C. T4 p9 \+ A3 P
课时88模型评估方法与召回率10:30
; p7 ]8 W: {& C6 u$ }6 H2 z* m% i' f课时89正则化惩罚项11:48
$ \8 {# x% F# e8 ]* J8 ^& G" Z课时90训练逻辑回归模型11:20' T! e& G3 S% ]( X% @
课时91混淆矩阵评估分析10:22
+ W8 m3 m) g# L3 b$ S+ e课时92测试集遇到的问题05:20
+ i F1 ?: v. @" m, @课时93阈值对结果的影响10:34
/ S/ T. i( t" w" u课时94SMOTE样本生成策略07:38
9 k( f/ W3 @( u- I! {0 O ]( C) d课时95过采样效果与项目总结08:00& k' f& ?# p" E# c/ ]4 Y9 x1 c
课时96本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
1 j( y3 y" y9 P/ w* x
0 T2 u1 B. o! N3 S% f章节12:决策树算法' L% V, R- F4 x+ s# Z6 A
课时97决策树算法概述08:29' j; v1 d; Y9 o+ J' S I6 q
课时98熵的作用06:399 n- d2 k1 Q! _) [
课时99信息增益原理08:41. b, E% _( v. Y) k( U
课时100决策树构造实例07:40' o5 R$ ?& i( `! K" r0 {$ _
课时101信息增益率与gini系数06:073 J& q$ U* y6 l. p% ?1 h
课时102预剪枝方法08:02
$ c4 o- ^1 ?" |课时103后剪枝方法06:54- r; M4 Q" n4 q- P
课时104回归问题解决05:542 n) V: u4 p- [7 q/ W% Y7 k+ p
# |7 P3 H1 O. y2 e1 s1 [6 h9 c章节13:案例实战：使用sklearn构造决策树模型1 r. Y5 t, ?2 }4 H. _
课时105本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
8 d2 Q9 `/ }; y: _; G1 l课时106决策树复习08:55
1 ~9 f* v& ]0 w6 Y$ H! P课时107决策树涉及参数11:09- d: O0 M1 A/ K! A3 V
课时108树可视化与sklearn库简介18:14
( j5 O# j: T& {, u课时109sklearn参数选择11:46
4 m+ n+ t# P: Z: p2 w, S" {
: j3 N- @$ H1 Q+ M6 ]' D- ^0 X, |章节14:集成算法与随机森林" l; ]3 v( {' B4 [
课时110集成算法-随机森林12:03" D: m( d# s$ R: \# O
课时111特征重要性衡量13:51
4 \* l8 T3 f) |3 n2 I- P课时112提升模型11:15
5 R/ B, S. V1 U# }; ]6 y课时113堆叠模型07:09
5 k/ f4 Q: r+ `
. J* O% z9 W9 q) j章节15:案例实战：集成算法建模实战
* |* I1 P9 U. ^" b1 p* R, [! C; S课时114本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)( C8 h+ e: L- J' M) F6 \. k* Q
课时115集成算法实例概述10:51
' E1 S) t& w6 y7 z" T2 ^9 a' }: F课时116ROC与AUC指标10:03
- v6 q' k8 d) s0 |课时117基础模型09:32
9 ^$ o; z! s4 |0 ^课时118集成实例18:53; I' y$ ?& v5 ^# R: N$ u; h
课时119Stacking模型14:167 M6 H% ?; ~+ x- L5 o' K! o4 h
课时120效果改进11:09
0 y* s& p6 j: g+ X" _
5 ]- K% D, u/ k7 }4 T3 x+ I章节16:基于随机森林的气温预测
; n7 U( z4 v6 A4 L课时121基于随机森林的气温预测任务概述09:05% M- }. _( k! z5 [ I! c5 v P/ F
课时122基本随机森林模型建立09:09
: L% w5 W. P3 |+ h7 k& V" G课时123可视化展示与特征重要性12:584 C5 S0 F* r% O/ L r
课时124加入新的数据与特征10:24
, e9 O. z( \: v$ p6 s课时125数据与特征对结果的影响08:24
4 m! a W, f+ ?9 k. x$ E5 k课时126效率对比分析08:14
5 p) A5 H [4 Z% n. Z) e5 @2 d课时127网格与随机参数选择07:518 ^ h. ?4 m4 ^ I
课时128随机参数选择方法实践09:46
0 a# _7 X a, i M9 G课时129调参优化细节10:12
& v# x |' Y: [% G( L课时130本章数据代码下载
! I8 s* t+ r4 n0 u$ u3 G ~* X0 k
: l+ }3 G5 y+ U章节17:贝叶斯算法, h2 R- l9 U$ d9 E
课时131贝叶斯算法概述06:58
% n) \3 [5 ~4 G( [! r9 C s课时132贝叶斯推导实例07:38 N; ] M) M2 h* [
课时133贝叶斯拼写纠错实例11:46 d2 o- `! H& A
课时134垃圾邮件过滤实例14:10
% g% R* b) j( a* _课时135贝叶斯实现拼写检查器12:21
, { R3 M, z: h4 n; @
& ~2 w* x% a7 } `/ y, O' @章节18ython文本数据分析：新闻分类任务
' E- Z/ G n- m4 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)* h/ b/ ?6 s. k; ~
课时137文本分析与关键词提取12:11* g! _5 v ^0 i7 h
课时138相似度计算11:44
- m& g0 R: t/ y课时139新闻数据与任务简介10:209 T8 b! }, ]1 t' E
课时140TF-IDF关键词提取13:28
& n# G% ^! ^* j$ a1 h/ H课时141LDA建模09:10 n& L8 D0 w) \- w8 r
课时142基于贝叶斯算法进行新闻分类14:53
8 K. ?+ A a, z7 v. b; ~6 ] u
章节19:支持向量机 G6 i: x T) k2 p# ^
课时143支持向量机算法要解决的问06:00! I7 E8 l2 _8 n6 r6 V% p! ^) {
课时144距离的定义07:05
6 s1 L; a$ ~5 [0 c& t课时145要优化的目标07:54
% P, B) G: @. u# |$ i. p课时146目标函数10:12/ G' _6 A8 B# e/ l" T U% e: @8 ?
课时147拉格朗日乘子法08:57, D, p% j6 a) k7 q. J, V8 ]
课时148SVM求解10:14
- j0 G9 U! i+ ], B课时149支持向量的作用07:53! H( a) S; K3 a# t7 e( `$ X4 A
课时150软间隔问题06:001 E, ]8 d8 @& O8 \9 ?
课时151核函数问题11:56
1 \: I1 T8 h) b6 P4 M
" [$ E5 T/ D, R5 }5 @% T章节20:案例：SVM调参实例: ?% t. S7 I" z4 F- _6 X, Q0 P2 f- w
课时152本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
+ g/ {9 h9 R9 z" G课时153支持向量机所能带来的效果08:55& g5 N$ l* v* A
课时154决策边界可视化展示09:52
7 h- ]6 J; I1 \; @/ }课时155软间隔的作用10:31* G" V; i @2 {! V. V1 u5 A# {9 y
课时156非线性SVM06:52
. C1 l X: t+ c- l, w) g! b课时157核函数的作用与效果16:15
8 i' N- e% S4 K4 e8 O v0 S
4 K9 T% }" j- y1 z3 a6 y$ O章节21:聚类算法-Kmeans
) {0 q7 \& n1 d# J2 E; P课时158KMEANS算法概述11:34
9 W/ @/ |$ |! t9 T5 O课时159KMEANS工作流程09:42
0 D, A) k3 \, q1 \& B! E课时160KMEANS迭代可视化展示08:20" q- v2 E' P) I; P! _9 m
课时161使用Kmeans进行图像压缩07:580 e% M( a _2 T m6 n! E
1 r* ]" a9 G, G0 {
章节22:聚类算法-DBSCAN
3 T; _2 i# V# ?- C) ^. ]课时162DBSCAN聚类算法11:04
3 ]' D( F& X9 T7 w5 e课时163DBSCAN工作流程15:03
1 I4 ]' ~* S/ K: R3 m, G' Q课时164DBSCAN可视化展示08:52
+ x1 a2 D! C. j, J2 m
4 f# U I1 f. s8 z# h8 Q3 Y章节23:案例实战：聚类实践分析0 o6 q) p4 k3 O$ _& ? r4 E! M4 Z, 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)
" j L" }' Y/ m9 S3 U7 m9 t0 \课时166Kmenas算法常用操作09:21
4 x3 K- p* }8 N. Z1 i2 `2 }课时167聚类结果展示04:45% s! ]! V$ |+ ?2 @: e1 b e
课时168建模流程解读10:45
! @% \7 W* [6 s9 T+ P& x课时169不稳定结果04:14( Z/ o2 v' g& R! |) ~
课时170评估指标-Inertia07:24; A& w9 ^" Q6 [' n# o
课时171如何找到合适的K值06:55
. a6 j0 F4 B5 s7 s; v; E课时172轮廓系数的作用09:15+ K6 I4 }8 V, ^. d9 |4 B7 d
课时173Kmenas算法存在的问题07:19
$ `' m8 k/ r! H/ W' V课时174应用实例-图像分割13:45
2 ~6 W$ @2 `- V课时175半监督学习12:23/ V- R1 B& {) h) W2 h* E
课时176DBSCAN算法08:108 z' o! X" d E. Y+ j" X
. W) x+ P% g; O3 Y8 g2 M章节24:降维算法-PCA主成分分析
; v( ^& P# Z2 K$ v课时177PCA降维概述08:39
% Q3 C. @3 D" c ]- l$ o B课时178PCA要优化的目标12:229 l, k4 ~2 [1 d0 G
课时179PCA求解10:18$ S7 \( T% S$ I7 w9 }& |( R: [8 T
课时180PCA实例08:34
8 b8 |2 _7 `5 t; U. q" n7 Y3 l* b1 L( r
章节25:神经网络
9 Y u% B. ^8 `& K7 o课时181初识神经网络11:28
( S3 l' g' T, q5 r ^0 T1 s课时182计算机视觉所面临的挑战09:40
8 y2 R! d- Z% Z% N课时183K近邻尝试图像分类10:01
% f8 ?! n+ |; W* ?; Q B; E课时184超参数的作用10:31' b. ~* I" H' M2 Y& t5 Q3 U# ^8 x
课时185线性分类原理09:356 K( }% {1 x; O7 f
课时186神经网络-损失函数09:18$ W: m |9 G$ R! L, I' j `! \2 l( ?' j
课时187神经网络-正则化惩罚项07:190 F! k1 }2 D( u; [2 b3 I1 q
课时188神经网络-softmax分类器13:39
0 j( ]: d. P' `6 a; X课时189神经网络-最优化形象解读06:47
! p" t9 r f0 \% K6 V# V课时190神经网络-梯度下降细节问题11:49
2 ~3 d) s" s E5 _) M* e课时191神经网络-反向传播15:17# r' f3 d3 ^$ R; ^6 V. v
课时192神经网络架构10:11) h" ? g5 R5 w+ B
课时193神经网络实例演示10:39
4 T4 ~" A( t" b: |7 @- v课时194神经网络过拟合解决方案15:54
& g, I$ O6 V& |; i8 D' t2 Y; j课时195感受神经网络的强大11:30
# s) v: N9 @5 P
# G5 i0 m( I* w) k/ @2 t# G) Y: e章节26:Xgboost集成算法
% N. K: W% V- o* k! s/ m( ~5 Q课时196集成算法思想05:359 h) O* f* N) t
课时197xgboost基本原理11:07& R( O* a; Z3 X# ~ n
课时198xgboost目标函数推导12:18( _, p! {) ^/ b! l0 I
课时199Xgboost安装06:26
3 y1 A; T$ t5 p' D1 M$ @/ Z课时200保险赔偿任务概述13:062 y9 u: \3 ~$ k
课时201Xgboost参数定义09:54+ s$ L8 n+ P% x5 I1 G( Q- A
课时202基础模型定义08:16
8 c" l7 y- v$ b9 g课时203树结构对结果的影响12:37" \# p- k! x! u" S- T5 p
课时204学习率与采样对结果的影响13:01
u% X: u7 i! L5 Z9 S/ ]; W2 Y课时205本章数据代码下载
! ]+ l1 D; M% e; A. b
4 R) t) }' h9 h. Q章节27:自然语言处理词向量模型-Word2Vec z/ _ [; P! T# X8 j6 {- Y
课时206自然语言处理与深度学习11:58
* F7 z* O0 ~: T& w2 z' `0 O& @( J课时207语言模型06:16
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课时211Hierarchical Softmax10:01
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课时215负采样模型07:15+ ?$ b. ~% ?/ v" q- I4 d1 z
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T3 ]. T; Z* ?4 l) e* C% k章节29:模型评估方法
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课时228ROC曲线08:58
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章节30ython库分析科比生涯数据
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8 F0 X* ?& M1 s: b# R章节31ython时间序列分析
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课时236章节简介01:03$ U4 X& ?0 T3 ~7 Q7 g
课时237Pandas生成时间序列11:28
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章节32:机器学习项目实战-贷款申请最大化利润
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