$ B& v) _- r7 j4 f& J" g$ ]
6 ~, g: ~3 S4 E! i) U# L" [6 ^〖课程介绍〗
8 N- d! X8 k& ~适用人群:
7 @& I+ r) M& e7 c9 N2 p& r2 W数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。
/ H; {& {, v+ y! e, N
: e* J' Z8 G- t/ m% d- Q) f课程概述：
$ ]& b$ c: P0 a6 u, C% R0 g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。5 h, q5 c/ N7 U1 M7 d" [
8 u* H$ j% ?: N- i6 ?" p- s6 D 课程特色：
C) m" v7 j0 U3 B! Y1.通俗易懂，快速入门9 J6 ]8 w6 h9 a5 t9 g
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。
! k7 s. K, g( T' u+ u8 w, w' a2. Python主导，实用高效
! r8 A' l5 g5 s, X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。
+ m/ d/ _) w) `: I3.案例为师，实战护航, W( k& p! c+ g
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。
" p" G4 f x" h2 V1 H4. 持续更新，一劳永逸
Q- M. U* ^6 R- V1 F$ l+ `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。
9 J# L! S0 O, C* D3 y0 U; W: E9 O
0 D) e/ X$ G1 D1 c9 I3 Q* B+ J〖课程目录〗% j4 \1 H/ ~0 \, Y/ T
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' `( T* H/ l5 I8 \
课时2AI时代首选Python09:20
1 k. l1 k7 n8 Y2 M3 \课时3Python我该怎么学04:21
' @! @# Z! I* O! D m' U4 r! l课时4人工智能的核心-机器学习10:354 m3 @$ f6 h0 @$ _
课时5机器学习怎么学？08:37
2 ]2 G2 |, f, O$ {9 c课时6算法推导与案例08:19
! L) _8 P4 ?- y; ~% a! I+ a+ o
7 w. t- a' r7 t! P2 U& |& Z章节2 ython科学计算库-Numpy（课程代码在目录）
: `6 s4 X1 F, f% ]6 Z. `3 u, }: U课时7课程环境配置05:38
) A8 ?+ ]$ o5 V% c, E课时8Numpy工具包概述09:59
* O$ k# y3 m# Y0 X+ V3 M5 b课时9数组结构08:35
2 Y p0 |* F. \: L% D: M( `1 o$ U课时10属性与赋值操作10:30
/ b9 V6 _. _& g. A课时11数据索引方法11:00. p5 Z9 K- N; T# K( E$ @
课时12数值计算方法08:153 U y) q# x% y, t2 @6 `, L
课时13排序操作04:51+ n& D3 p* G6 g0 K6 i
课时14数组形状06:36
! R3 k: y6 i- F. e4 r3 B9 l课时15数组生成常用函数08:25
4 J" N @% C2 `9 B9 Y: D课时16随机模块05:33* D" S' Q& v9 X* Q
课时17读写模块05:56+ ]! V' `8 H" g& o$ s- j/ x3 Y% y
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 R0 N0 P( c8 o, D; T: ~3 E% B7 I
! Q* r0 e! R: t6 m& W0 D' H& J章节3:python数据分析处理库-Pandas
4 a$ _' ^1 j6 Z* r; k. ?课时19Pandas工具包使用简介08:32( e$ y) @9 D. E6 S. U, u C
课时20数据信息读取与展示12:056 \, n4 _# _3 P, {6 C) Q+ T2 D% @
课时21索引方法04:34& e; R- r7 W: \& n" T
课时22groupby函数使用方法05:228 c4 F# c1 f: N. b7 V6 j
课时23数值运算11:15
7 [) G4 T$ H9 n: s6 n课时24merge合并操作07:14 F0 | y, |1 {8 h
课时25pivot数据透视表10:02
. L+ U: q& c9 y, p' C课时26时间操作10:18% ?" d8 S1 N* o" z8 v. x
课时27apply自定义函数08:58$ @. y E, Q* V
课时28常用操作06:43" G$ o- O( S' S8 M! ~5 }0 @; K
课时29字符串操作07:32) b8 S/ p: r3 N- h0 p, D9 `
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 R9 t& }$ [7 A/ J
/ D/ J& |+ P9 ^' L; ~
章节4ython数据可视化库-Matplotlib
3 C( _' L) U3 c' s4 ]: f0 `课时31Matplotlib概述11:44
4 q6 t/ a$ X. g. A7 C; K! n/ m3 x课时32子图与标注21:16
, |2 s5 h1 S# M7 N! J- M课时33风格设置04:50+ ]: Q0 E: r+ b$ X* u, n
课时34条形图14:48
; k% z( \2 ^, z- j# a% X* x7 y课时35条形图细节15:148 w6 A: _# Z8 x; N
课时36条形图外观15:40
7 s/ i' Q( {7 R# d课时37盒图绘制09:09) X2 w0 P& ]5 u2 i- F
课时38盒图细节14:41# M' x& R) j% U& E, t, o) t
课时39绘图细节设置13:48
# F- A% Y; ?- w课时40绘图细节设置212:361 H* I! ^ g& D1 [
课时41直方图与散点图18:052 o' h3 e( [+ e; P$ s2 ~
课时423D图绘制20:05 `6 S9 ?5 o+ P2 O/ {
课时43pie图15:00: I, f3 G0 e* u( g$ T
课时44子图布局14:39
" g7 |8 j0 a, N" O课时45结合pandas与sklearn14:03" o7 Q" `* u& W7 p+ S. u$ Y
课时46本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)/ \" |/ r2 I; ~ h2 d5 p
8 c; E6 `; f4 P6 W
章节5ython可视化库Seaborn
2 R* @/ _3 K6 f; _+ F课时47Seaborn简介02:44* Z( i0 @3 W0 Z, g% V, @
课时48整体布局风格设置07:47
$ Z% O! c( G! B/ F9 s课时49风格细节设置06:49
0 L- _+ t5 `) l& [& E- ~5 F课时50调色板10:39
3 M- \ t! t+ I* {课时51调色板颜色设置08:17' {/ k$ F6 u, e' ~: n! Q
课时52单变量分析绘图09:37
- W3 ]9 n- ~' d" @1 T5 b课时53回归分析绘图08:53
' t' u8 I: @9 ?& O课时54多变量分析绘图10:36; a: q% z: I: x+ q& ^( N
课时55分类属性绘图09:40
+ ?( j/ c6 c6 N; `5 G% N课时56Facetgrid使用方法08:49
4 {3 j# k z# s; w3 N课时57Facetgrid绘制多变量08:29
" }7 n( u9 T! ?+ g7 [( l课时58本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
+ G Y6 |% u$ \) z课时59热度图绘制14:19
2 s2 Q- d2 W1 O2 q5 m, O8 a1 Y# K: ^9 D$ b% K! Q c. r$ i
章节6:K近邻算法实战: u, \' t' }5 ]! k0 c2 J9 {
课时60K近邻算法概述15:476 Q) _; ?) h# p7 [
课时61模型的评估10:39
+ \ ]- D/ Y* \; u; C+ q9 R8 M课时62数据预处理11:25% q, _( {& g) 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)
! U% s% h* l+ A* m课时64sklearn库与功能14:425 E: M' U; U+ A* r% p' |
课时65多变量KNN模型16:37, o% ?' @6 s+ k3 a' Z$ o
- G5 g' P7 b* p' y0 S, i
章节7:线性回归算法原理推导
7 ^, z5 k' R& i& @& O. J2 B课时66回归问题概述07:11
' D( ]' M' [+ o9 Y课时67误差项定义09:41
* ?5 H7 X/ A2 j+ l5 v& U; Q课时68独立同分布的意义07:324 b/ m6 L9 q6 P& {- h
课时69似然函数的作用10:50
+ n" y3 _9 U U/ O4 F6 [! z- M x课时70参数求解11:11! k; k( P7 H! S, O
课时71所有算法PPT汇总下载
' A: I- f+ M8 v" N( F$ O1 D6 [* ~* a- v0 e% d4 i
章节8:梯度下降策略3 h3 ~7 _9 q3 ?2 E* W1 |
课时72梯度下降通俗解释08:341 C1 ]8 g1 L0 c5 w
课时73参数更新方法08:17" P2 a6 d3 j- {+ L( ]" N$ S
课时74优化参数设置08:51( P5 u6 Z* S6 ]3 z* M. z: l6 W
; p+ R6 Y; c# l |5 x/ ^) J9 v章节9:逻辑回归算法9 a. b. f. K" l9 r6 N
课时75逻辑回归算法原理08:23
* ?. L' {1 R' X1 n" U2 R0 I课时76化简与求解09:09
3 L: u8 b7 V1 U& ~$ W& i/ @
4 q0 ?; C& D6 Z1 P* v: u' ]' U章节10:案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略# l/ }5 Q# ?# k; ?5 g* x$ k
课时77本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
5 M8 }/ b$ m* s( `: e1 q课时78Python实现逻辑回归任务概述07:341 c9 ]6 f( w- f
课时79完成梯度下降模块12:51
) A1 Z/ [7 g8 X/ x# P课时80停止策略与梯度下降案例10:55
$ u8 c. H- N( u% f+ b" D8 s课时81实验对比效果10:25
" l' R7 S i" t& d
9 s' t! f, H: Y/ v8 ~( ]* f1 I P章节11:项目实战-交易数据异常检测
6 @# |8 z5 r- h课时82任务目标解读08:09- ]. M$ u$ l& J+ V |$ a: s% W
课时83项目挑战与解决方案制定12:36/ e' A: e4 t) D7 D
课时84数据标准化处理11:20( @6 Y2 W. j1 Q) m! a' }3 L( l. {
课时85下采样数据集制作06:08' Y) K' C; I3 }
课时86交叉验证07:16
+ q& R8 S, J: A. v% v课时87数据集切分06:00% y# H5 [0 d% q( P }9 ^2 U+ ~
课时88模型评估方法与召回率10:30* j$ Q0 n! R8 b$ X
课时89正则化惩罚项11:48
1 a- ?6 K6 V* K$ z' M课时90训练逻辑回归模型11:208 D4 m& r, _& y7 M+ f
课时91混淆矩阵评估分析10:22+ I+ Z4 [; _( o
课时92测试集遇到的问题05:20! |6 D) e+ N+ H
课时93阈值对结果的影响10:34
4 W. G4 U# s$ {1 e/ t课时94SMOTE样本生成策略07:38
: z0 u( B5 ?% @: Z/ ~课时95过采样效果与项目总结08:00
& }' A2 U: G2 U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 f1 g; F c# p* H
- k) w$ d' V/ d' b章节12:决策树算法
4 R9 a1 ^, C2 n7 l( N8 d课时97决策树算法概述08:29. z6 o9 @9 i& a6 g; @9 ], Y/ F
课时98熵的作用06:39
. G/ t' k( `/ l% Y课时99信息增益原理08:41
7 }# F' }- O+ u* q课时100决策树构造实例07:403 R* W4 `1 n& g' |& Q* @
课时101信息增益率与gini系数06:07
7 A4 t5 _3 X2 _课时102预剪枝方法08:02
9 A0 n+ c% D0 I6 ]/ S4 y ^' N: ^8 S课时103后剪枝方法06:54 J" T+ }; w5 }- J
课时104回归问题解决05:54
F, I7 p5 v9 w: ^% Q! [# t+ y
: I' |2 D: l1 x+ Y7 @0 C( P章节13:案例实战：使用sklearn构造决策树模型
: {3 S5 K! V7 k# Y课时105本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
6 K5 F9 ?6 e# ^( ]; ]4 b' G课时106决策树复习08:55
0 I1 C4 Y+ H7 l0 M8 w6 i课时107决策树涉及参数11:09/ X9 s$ [. ^5 `2 {0 W) T+ }
课时108树可视化与sklearn库简介18:14
$ s+ q! E9 _4 b# n6 b! T# N课时109sklearn参数选择11:46
6 R, Z" F7 C' W' v i8 i+ y! C; [7 ] {7 p+ \7 a
章节14:集成算法与随机森林: i5 l5 o& i5 a- Q; _8 n
课时110集成算法-随机森林12:03
: c8 e/ K; v3 ]* h, B3 T课时111特征重要性衡量13:51+ {0 X6 w8 M" g5 Q2 v5 v2 X
课时112提升模型11:155 o9 j' M6 _8 j, g! X: `
课时113堆叠模型07:09; l2 m( \# z& W R
4 p ^# D8 j7 S+ e/ A, G
章节15:案例实战：集成算法建模实战
7 v! H; C# @( [! l1 c课时114本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
8 F% v! s; p# H, ~课时115集成算法实例概述10:51( @/ X8 }; q" D: L% y4 N
课时116ROC与AUC指标10:03; q4 X+ z b" P7 P) ^8 z
课时117基础模型09:32; |6 e u* J* {) v0 I. ]8 x
课时118集成实例18:53: `7 s: ?, J3 E2 B4 q+ Y; s' G
课时119Stacking模型14:16
* J3 Z5 Y5 R' O+ w课时120效果改进11:09
4 F/ S& c( }/ G( L* [. T, h+ E
/ ^; s6 ~* c! E+ O& m' q章节16:基于随机森林的气温预测
7 J# i% H) u7 c5 u课时121基于随机森林的气温预测任务概述09:05. |- l( H5 k( z; j* M9 Q& y: R" A
课时122基本随机森林模型建立09:096 a. ?% I! U: P& }( V; y) [
课时123可视化展示与特征重要性12:58. ~/ h" J Q( w( k
课时124加入新的数据与特征10:24
* h2 J" d9 {- y- ]: ]+ d" g8 ^课时125数据与特征对结果的影响08:240 u5 y* g. E0 v6 X3 L/ f
课时126效率对比分析08:14' o7 c" }& P6 t# M0 [1 f
课时127网格与随机参数选择07:51. n# x7 N9 {0 b' O. {9 o
课时128随机参数选择方法实践09:46
) M) [4 K; U( O( m5 \, @课时129调参优化细节10:12, l6 {: h% b) e2 D, q- O. J
课时130本章数据代码下载
* H/ X" r# Z' H* h! Q; u
2 E+ v* @& T0 v3 x! d/ j+ R章节17:贝叶斯算法( U3 \5 a7 Q( C; p' T
课时131贝叶斯算法概述06:58
3 I- I: ^& V/ b/ k% ^1 O课时132贝叶斯推导实例07:38
# p# p# F/ s! q4 V课时133贝叶斯拼写纠错实例11:461 D1 u1 q; D' n# ^
课时134垃圾邮件过滤实例14:10) K9 } s8 {, Y; h
课时135贝叶斯实现拼写检查器12:21
i5 v) l$ a8 e/ ~$ I+ y
. _; l7 F% L' p章节18ython文本数据分析：新闻分类任务
" i C. u( K& Z5 z u# ~) m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+ Y' l2 M8 |) ~9 x( o- O课时137文本分析与关键词提取12:113 U6 f1 Q8 F% ?
课时138相似度计算11:44* |, j5 z! S! a ~* r. Y
课时139新闻数据与任务简介10:20+ x$ [$ l1 R3 x( K& j* S
课时140TF-IDF关键词提取13:28! k4 m! _2 v$ n# j# @
课时141LDA建模09:10
( F% p4 }- |4 G! C- A课时142基于贝叶斯算法进行新闻分类14:53, ?0 N6 r- I! ?& N8 W( M7 X' i
4 z) K( l& ?# t% w% g2 @* v7 H# @9 W
章节19:支持向量机
9 N5 h) D$ U. I# r课时143支持向量机算法要解决的问06:008 o+ S% I1 e7 J6 A4 d( `! k
课时144距离的定义07:05: g& E5 F( n6 ~1 h9 M$ p
课时145要优化的目标07:54
6 B& _1 q Y. @- h! J课时146目标函数10:12% _0 z, b" ]2 R! Q9 T) d
课时147拉格朗日乘子法08:57$ c# l6 X* A k; B4 m* _" l% t( M
课时148SVM求解10:14
8 w( w: w7 z2 M& ]4 p+ ^3 w& s课时149支持向量的作用07:53' S8 \$ N7 J2 J% f/ E* K
课时150软间隔问题06:00
3 N) x* d4 X/ c- C0 {. i% T课时151核函数问题11:56
" I. j4 v2 s5 `9 f1 \
; P; k2 h" H- {' ` U/ n) {章节20:案例：SVM调参实例/ q/ D( }7 L6 D: N/ ^9 q! 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 C# @) d3 R# t# j; y2 r课时153支持向量机所能带来的效果08:552 a1 o- o% ^6 L1 j* N0 ?7 E& O
课时154决策边界可视化展示09:528 Z& B9 _1 r' t3 E5 m' ] ^9 A
课时155软间隔的作用10:31+ x1 T( ^4 w/ B) f. K
课时156非线性SVM06:52
$ c5 Z4 |1 X" P& n `) h8 m/ K课时157核函数的作用与效果16:15
Z3 P; f: G r) r. Z
4 `. c. u& U% ^4 t5 X章节21:聚类算法-Kmeans' G8 t% V; [3 c% x F
课时158KMEANS算法概述11:34
, I- A" C% _7 Y( I+ Q! J7 o, g. }* e课时159KMEANS工作流程09:42& j2 x& j" S# O% k- B
课时160KMEANS迭代可视化展示08:208 q7 @7 E, A2 U; n6 Z
课时161使用Kmeans进行图像压缩07:58 A0 T: `* S. F b7 L; I- [# _
2 S# x: }' B& n
章节22:聚类算法-DBSCAN0 p6 n$ k. g# Y( p
课时162DBSCAN聚类算法11:04
+ c8 y7 V. R( j0 j) R* Z课时163DBSCAN工作流程15:03
4 Z2 Z( J" Z$ I# c7 L: s' l0 B课时164DBSCAN可视化展示08:52
9 I4 I/ ?, t5 U! G! p
/ N6 m" c; V* B$ @" I4 c章节23:案例实战：聚类实践分析
% v8 \& J1 _8 n' @$ E课时165本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
, } v, H0 P% U; {0 Q课时166Kmenas算法常用操作09:21
?3 W! s3 L9 w; t( L, B# _: g( Q课时167聚类结果展示04:45% y2 K% q& w# K" e
课时168建模流程解读10:453 t5 p \. e& v# V# E4 I, o' L' w
课时169不稳定结果04:14
$ T& H5 `- P3 |* x5 ?课时170评估指标-Inertia07:248 A4 S4 T0 y7 F# \# b; f
课时171如何找到合适的K值06:55
0 ^9 |1 i3 c8 w; x/ a课时172轮廓系数的作用09:15
2 U& T' z7 o" S1 p# |" ^8 B: D课时173Kmenas算法存在的问题07:19! k1 H9 n6 E6 j6 m! Z2 c& [
课时174应用实例-图像分割13:45
2 L( Q$ I: |) B# E- G! Q课时175半监督学习12:23
, K) b2 s! Q9 {, b课时176DBSCAN算法08:10/ M- f- c+ Z$ {8 _$ f) y6 ^
' w2 e8 n9 u6 ?1 |. B' q: I9 P
章节24:降维算法-PCA主成分分析- b* E+ {3 P. c- q
课时177PCA降维概述08:39
; }; L7 G4 C( R- x课时178PCA要优化的目标12:224 R- N u! ~, X' r6 F5 q1 T
课时179PCA求解10:18
( m8 ]9 G7 n" U课时180PCA实例08:34
. f; \2 d+ h& k! _, V& M9 _
) h1 k5 s3 c d) J b章节25:神经网络
+ @' P. ]! E1 g课时181初识神经网络11:28+ s8 D' C# E u5 y$ E3 [
课时182计算机视觉所面临的挑战09:40
2 a J6 T: L! g$ ~- n' O. b' J% P% k课时183K近邻尝试图像分类10:01
, V) Q$ Z& Z" G9 M: _0 b! ~课时184超参数的作用10:31
# A# c# n3 _( i9 x" D1 V0 ?课时185线性分类原理09:350 O% E) m( Y A( ]* u4 `9 ?
课时186神经网络-损失函数09:18
) G. N4 W4 s# M9 h9 F0 h0 _课时187神经网络-正则化惩罚项07:196 o3 Z: m0 T% q$ V+ V" h1 m: E
课时188神经网络-softmax分类器13:392 B% t+ ^& D- v+ s/ G1 S( \ ~
课时189神经网络-最优化形象解读06:47
7 T7 }" ]: L: `% f2 y* _$ t课时190神经网络-梯度下降细节问题11:49! m g3 `. ^4 O) M l% T0 ~
课时191神经网络-反向传播15:17
9 S+ T+ L0 A, p% x课时192神经网络架构10:11
& z/ j+ Z: m* a7 n. I/ W5 ^课时193神经网络实例演示10:39
; h; Y% g! N: z% |1 a8 N课时194神经网络过拟合解决方案15:54
* b! I7 ?3 p* p2 E* X, C课时195感受神经网络的强大11:30
; h# @+ `' Q8 f9 Q' i) `
6 F0 d2 f1 x- Q8 ]; s9 A章节26:Xgboost集成算法. X, }; }) Q$ x" p. a$ ]' h
课时196集成算法思想05:355 e" A7 l6 q& s4 O. y9 X; c
课时197xgboost基本原理11:079 q+ {2 M& w" F7 U! O7 h
课时198xgboost目标函数推导12:18
& V9 \/ u9 T2 e2 n课时199Xgboost安装06:26- O. [2 T5 [* Z8 B
课时200保险赔偿任务概述13:06
0 ]$ N5 ?% `6 c# y课时201Xgboost参数定义09:54
5 b+ ~$ K& N- [, s8 O! X课时202基础模型定义08:16
# j. F o- t7 X1 N4 R8 W课时203树结构对结果的影响12:37
% L$ y: I8 ]/ a) C' _$ f1 [课时204学习率与采样对结果的影响13:01
+ y$ ]+ } v3 O$ p3 S5 ~课时205本章数据代码下载! _3 T0 O* }& Q Q
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