) e9 y6 a: G. j0 O4 t
' P: x4 J8 L( I, e
〖课程介绍〗+ b8 d: z! X4 Q- n' F5 h. V
适用人群:* D0 m6 e0 u0 ?4 ?. J2 f
数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。" ^; A+ B' n0 e+ J+ W/ F( h
$ o. J0 T% A( R: c( V3 f
课程概述：" Y; ]1 ` y" o; U* I+ W N
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。
/ Y7 a& W/ ?0 T
4 A% x3 g" w7 [3 j; j& F: ^' u 课程特色：
" H% w2 j# h+ e1.通俗易懂，快速入门- d/ L2 J& X! S2 g6 G3 j- D8 X8 ^
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。
@! m# L) }* W4 C2 p* B2. Python主导，实用高效
' x* j* i2 K: f) j- A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。& o& U$ ~: X: Y
3.案例为师，实战护航
+ x! E6 k8 F* }2 ?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。
1 h+ F: }- r$ a' [$ ]0 `/ Q4. 持续更新，一劳永逸) g" W! Q- q0 `+ |) _- _
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。
: o: h+ r6 c n( h ! D( m( x! S9 i$ E0 M& j
〖课程目录〗+ R2 {0 c1 B( Y; L U$ s, d$ D* \
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 r2 m+ H5 }& R' \" ^3 V6 A
课时2AI时代首选Python09:20
: L5 ~$ M( S. F; ?% }- x- R课时3Python我该怎么学04:21
8 c0 Z0 D3 T6 s7 C, v9 L A9 x课时4人工智能的核心-机器学习10:35
7 x# f4 Q. p' |课时5机器学习怎么学？08:37
0 u* P4 n( n4 x, t! U+ V课时6算法推导与案例08:19
2 R# L$ s% Q) V
) L5 o; ?/ O) m9 C, h7 s章节2 ython科学计算库-Numpy（课程代码在目录）' k$ q. ~* ]: E
课时7课程环境配置05:386 `, b, ~: W Z: `6 A9 B
课时8Numpy工具包概述09:59
& o% e% U1 n1 U; X$ Z; c& B课时9数组结构08:35$ {2 B% H. t1 W/ m
课时10属性与赋值操作10:30
3 Q. L6 d- c4 \ s( o5 E8 Z课时11数据索引方法11:00
; @* Z4 x3 P/ g! a, }" i& {课时12数值计算方法08:15: j5 ^) |; u6 v" v- m+ F2 y7 i
课时13排序操作04:51
6 j' K3 P! e3 x5 K课时14数组形状06:367 J6 g9 p0 [1 }% r
课时15数组生成常用函数08:25
/ H) q" F$ L, Q" v3 _课时16随机模块05:33
% ?+ @3 ]4 V% ]1 T课时17读写模块05:56
+ S0 L9 ^! K5 G+ _9 l! t6 N课时18本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
: @% X2 Q' i/ c
6 c, ]+ @9 @. u8 n0 T2 ?5 @7 l章节3:python数据分析处理库-Pandas3 m8 [( l! `7 Q" U1 B
课时19Pandas工具包使用简介08:32' i2 q+ u. C- h2 I
课时20数据信息读取与展示12:05# T5 e& ~8 M( }* B3 D
课时21索引方法04:34
2 u( ^2 |; p7 G4 a* L课时22groupby函数使用方法05:22
$ K) I% K; V( c' ?; P2 l课时23数值运算11:15
% {% V6 S1 H {& l( U+ D. x课时24merge合并操作07:14
9 ~: r: P1 J, k0 l课时25pivot数据透视表10:023 w' _, n7 ~( K, N" H1 W2 F H" O
课时26时间操作10:184 F7 s, Z, V6 U
课时27apply自定义函数08:58
8 [; o' y9 Z0 S+ X/ U课时28常用操作06:43. G5 ^3 k+ n4 s) L) ]
课时29字符串操作07:32
( E: \8 ]+ h* I- Y0 i! {课时30本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
1 W3 n. b: w5 B- A8 G+ `/ |2 o0 ]# G9 f: E+ D f% V
章节4ython数据可视化库-Matplotlib* X1 o7 ?( G% }) r
课时31Matplotlib概述11:448 R0 z O" q- f) |" w3 X0 V8 U
课时32子图与标注21:16
J( W1 s2 y# b4 w+ t0 K课时33风格设置04:50
% q, j! B7 Z1 P; c) j( d课时34条形图14:48
5 a2 x% _3 u) {( L* e课时35条形图细节15:142 t' T6 _4 X) E& y- h% d/ ~% `3 z
课时36条形图外观15:40: ~0 H9 b* i) b8 i7 h9 C- C3 [# v
课时37盒图绘制09:096 J2 R& y8 p, Q- x; y
课时38盒图细节14:41
4 o8 q8 n7 `: q1 e6 m课时39绘图细节设置13:48
& g6 J. }. c% z( J课时40绘图细节设置212:36& L0 r! F9 p# |4 W
课时41直方图与散点图18:05
" [* h! c: |' s/ x$ a课时423D图绘制20:05
" B+ k# M5 H' P# q5 q2 S课时43pie图15:00
) l/ O7 z- b6 w4 w7 i' U8 n6 t课时44子图布局14:39& k$ L' I3 A( Q9 N' U( b
课时45结合pandas与sklearn14:031 K* V8 s: g5 {% ~1 N+ L) q
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 T8 s0 p6 h2 z4 L0 @7 U
0 \9 ~2 w4 _( L, g- i; l章节5ython可视化库Seaborn
* Z) O! u1 X" @# J) H课时47Seaborn简介02:44 U k8 P6 N/ L Z
课时48整体布局风格设置07:47: k/ P" h5 S5 ` H0 c: c- t- Y( y* b
课时49风格细节设置06:49
% i4 s: T& V* [" b课时50调色板10:39( D. V S$ q! K" W& c/ P, L" d
课时51调色板颜色设置08:171 S# v7 {+ g6 A5 F- g' Z4 O
课时52单变量分析绘图09:37
7 f) H5 u; N9 ?% u课时53回归分析绘图08:53+ q- m. W& h5 x7 J" G" E3 T
课时54多变量分析绘图10:368 K) r2 @' f/ D7 U& k* p1 ?
课时55分类属性绘图09:40
) R% h5 T$ R0 I) ^8 w课时56Facetgrid使用方法08:49- `. N+ }- f& k. B' q4 @' D6 j
课时57Facetgrid绘制多变量08:29% D- k& p- G5 Y9 I
课时58本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)7 \5 q# ?* _% j, C+ f. i1 t
课时59热度图绘制14:19. {& s" e' B! {4 z9 d2 d- Y8 E* y
& Z7 M: L9 r1 u: K3 h* @9 G( K
章节6:K近邻算法实战; u" T! ?. b! e: ~
课时60K近邻算法概述15:47 X5 W( K% j# ~9 s% `7 u5 t
课时61模型的评估10:39
7 ]" w# ]( f* h6 ]: P课时62数据预处理11:25
- u/ O6 d/ N4 s7 F: }课时63本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
& D( ^0 H, K+ C' ~% m5 b9 u( {, i课时64sklearn库与功能14:429 y& _$ c9 w' Z- g* U
课时65多变量KNN模型16:37
V6 o( j& ?& a, O% Q: J7 B4 @3 {8 L5 T8 k
章节7:线性回归算法原理推导) C1 w6 E& B( G' Z% B0 X; F2 e+ d
课时66回归问题概述07:11
# E; D ?: l% O. ]4 W课时67误差项定义09:41! M( {/ V5 N5 r
课时68独立同分布的意义07:32
1 H- y- D% O% N课时69似然函数的作用10:50
( W; {# U0 C) O课时70参数求解11:11
& l8 K! Y: K: Z4 }/ l# v. j2 U& ~% h课时71所有算法PPT汇总下载0 t/ U& d7 } }* v# h* F) @* Q1 { J
; [8 `- ~0 ], [: J F
章节8:梯度下降策略
3 P" B4 P. j) w2 n4 i7 A! t课时72梯度下降通俗解释08:34( k0 q2 s: T+ o5 F- L$ W, s
课时73参数更新方法08:17
Q* }: j: G8 ^7 N8 k+ `+ _! y: z课时74优化参数设置08:515 Z5 E2 F7 ^/ | S$ Z& V6 \
1 c/ b! p' n8 ~! ~0 ?, X" A0 ^! h
章节9:逻辑回归算法
: ^- q! _( ~+ f" v! O- h课时75逻辑回归算法原理08:23) M6 Z0 r( \2 C( s+ Q% M
课时76化简与求解09:09
7 a6 `* t' L- y( d. t% O5 {( s, t5 p& p/ [
章节10:案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略
8 z8 b. v' Q) x# F3 H9 \0 i课时77本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
9 n$ G& e+ S+ ]1 H. |课时78Python实现逻辑回归任务概述07:34
) f+ }) N# G6 Z; t课时79完成梯度下降模块12:51
3 Q: A+ B- C' S2 @课时80停止策略与梯度下降案例10:55( [. ?$ K3 Y& _- h
课时81实验对比效果10:25' u/ ?* r, L, y/ m
9 ^" u3 g) _0 j+ v" @章节11:项目实战-交易数据异常检测# w! _* n! g: G2 m/ o/ M
课时82任务目标解读08:09
8 g& f O) L3 X* O课时83项目挑战与解决方案制定12:36/ V2 e% X$ C! u% l! j2 S
课时84数据标准化处理11:20
' O9 v6 I8 @! T! u0 r/ T6 Y1 e) _课时85下采样数据集制作06:08
7 D" `7 k" r/ \) l: d. K课时86交叉验证07:16
1 ^0 q# O1 r* ?" S% p" P: |课时87数据集切分06:009 y1 o3 t* X( z3 Q8 J( v) d: C
课时88模型评估方法与召回率10:30
* _/ y9 U! s f% V5 M* F课时89正则化惩罚项11:48
; r. }/ |: G; w j2 ~课时90训练逻辑回归模型11:20
( f- q; N2 t5 c0 M9 t课时91混淆矩阵评估分析10:22
' ?* O# P% \9 L课时92测试集遇到的问题05:20
" v! O9 k6 h; n( O课时93阈值对结果的影响10:34+ d9 v! ?" b" j7 j8 |: f# Z
课时94SMOTE样本生成策略07:38 I7 p5 j5 g: ?9 p& B
课时95过采样效果与项目总结08:005 W0 }& k; W+ D B$ v" N
课时96本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)- M: w9 Q9 L# e; o& Z* I! H! ]
6 a/ J3 W0 \% V5 s$ z4 r
章节12:决策树算法; w3 n% C. y( T# _8 \0 m; v3 I% n
课时97决策树算法概述08:29. O. U2 U5 L4 K8 {. f; k7 z7 ~
课时98熵的作用06:39* @) Y' `9 E) i& R) D2 g, H
课时99信息增益原理08:41: A W, i. U! a- x. h
课时100决策树构造实例07:40
5 ~" b% G$ i* O2 ?: c" c课时101信息增益率与gini系数06:07+ L( i# X, C- W- w3 I7 A
课时102预剪枝方法08:02
) C6 m8 A0 m: _& k0 ~' {0 P课时103后剪枝方法06:54( t; F- ?. d9 ~6 `: L
课时104回归问题解决05:54
2 i ]0 `: z# Z4 I9 K5 |2 z/ ~& @8 i' y' _3 H
章节13:案例实战：使用sklearn构造决策树模型/ ^& T' a( x! s2 h7 L$ m/ H: s3 A
课时105本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)" w: i+ @0 {$ ?. k
课时106决策树复习08:55% G/ {* m( [* K& I! [5 L7 W, \& u
课时107决策树涉及参数11:09
; D9 n5 k) R8 e课时108树可视化与sklearn库简介18:14 l+ l' e& T+ I
课时109sklearn参数选择11:46
- c( F3 C7 O& u" v- P8 s2 h( Z0 h. E* g' C+ C* D7 d% Y
章节14:集成算法与随机森林
1 l" D4 N" k1 |8 o9 z4 E6 E课时110集成算法-随机森林12:03
3 h% `$ Q% L3 x. l1 ?4 S& x课时111特征重要性衡量13:515 P( w# E$ m! t5 m) ~* y0 d
课时112提升模型11:15
: X/ a b" g2 J! G课时113堆叠模型07:09; @3 y) U, J' ?& [! i- n% M
: ]2 A* e8 K. m章节15:案例实战：集成算法建模实战
9 n/ @/ g! Y* R2 ~1 v! I& T课时114本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料); P' ]* q* a2 J! h K# e
课时115集成算法实例概述10:51
0 d* K c, J& L5 D' Q课时116ROC与AUC指标10:03
- w6 b$ m; A( _& G }8 }. b课时117基础模型09:321 o4 G9 x6 G' d' \9 A
课时118集成实例18:53- G7 L/ h+ u$ h! Q" J- l
课时119Stacking模型14:16
! m2 V: Z8 S6 t! s* U6 r! x课时120效果改进11:093 A, B1 H" F& m; p7 }2 f- I0 c3 `
. @6 I. A+ h, {0 @7 I2 D7 _& m章节16:基于随机森林的气温预测
! w& E2 ]4 D3 p- U课时121基于随机森林的气温预测任务概述09:053 V; n$ V# S# P( Q+ S1 i; X
课时122基本随机森林模型建立09:09! c' h3 y( w9 w6 l, e
课时123可视化展示与特征重要性12:58
$ i( h. L8 r" _0 G1 U; S课时124加入新的数据与特征10:24
' X/ l- }4 ?7 `* d, v! c课时125数据与特征对结果的影响08:24
7 G" l9 N9 z' F" s& B9 I课时126效率对比分析08:14
8 \& r: X) g# ]! U6 }课时127网格与随机参数选择07:51
; X6 m5 b6 x* n; q3 ]$ g课时128随机参数选择方法实践09:46
7 V3 W. x' u0 i0 Z M6 Q课时129调参优化细节10:12* W9 L T, r! Z; {& I2 ]
课时130本章数据代码下载- f2 `, y% @2 h- o8 `6 b; t( Y5 N8 F
L+ V- ]9 H7 T, m章节17:贝叶斯算法
$ G0 `! q* F: T; p0 K F0 \课时131贝叶斯算法概述06:58# R9 K' r8 m* D9 s ?5 x% \, O
课时132贝叶斯推导实例07:38
8 g: H3 ?& K1 y5 Q$ k课时133贝叶斯拼写纠错实例11:46
+ x4 @* `* b( B- ^7 f0 t课时134垃圾邮件过滤实例14:107 f- t# }, z7 v, r- x# U
课时135贝叶斯实现拼写检查器12:21* W+ L y/ ?! T2 R0 M& o$ D
6 o8 q$ v* t8 B" _7 [4 C' o章节18ython文本数据分析：新闻分类任务
$ H+ S' Y6 s5 g ]1 r* U- e' @, Y Q课时136本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)2 ]( |3 C' g3 k, _, F
课时137文本分析与关键词提取12:11- g1 h u' @ V% v
课时138相似度计算11:44
$ l7 s+ M% [: j课时139新闻数据与任务简介10:20, x5 y2 x* ?2 ? L' q3 E* j" Y, b7 c
课时140TF-IDF关键词提取13:28( v2 ~! ]9 T2 z7 e3 n
课时141LDA建模09:10- L z5 x) U9 f! O! K, |5 A* n
课时142基于贝叶斯算法进行新闻分类14:53
4 u0 z% y* K( z8 j, N% F
3 \# n5 W& d3 ? E章节19:支持向量机# D& V0 l$ ~% P! K0 k$ \
课时143支持向量机算法要解决的问06:00+ I: v' @- O9 C; l6 i+ n# w* v; B+ N
课时144距离的定义07:05
7 {1 q9 l, v h课时145要优化的目标07:547 E0 L9 g/ Y5 j1 J1 \
课时146目标函数10:128 w. w' \4 O [. G$ J
课时147拉格朗日乘子法08:57
( b( A, |/ X5 F' k. n课时148SVM求解10:14) B0 C5 ]0 x. i4 p/ A$ D+ ]& `* v
课时149支持向量的作用07:532 A6 v5 S! [# e- y2 k$ U6 u
课时150软间隔问题06:00
$ ^* v5 z1 F, \0 m M: P ]: l课时151核函数问题11:56
! J( j! J! Z/ I& n. K4 \2 {
4 M" T3 X) [) i$ T; s/ ]章节20:案例：SVM调参实例, J2 e* \; @" k) L
课时152本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)( B3 k1 P' O- I2 }$ ]( ^! n
课时153支持向量机所能带来的效果08:55
$ E& u$ h7 F2 F0 G2 w, f2 J8 `课时154决策边界可视化展示09:52
8 F$ C+ E! H3 M$ M1 L6 |课时155软间隔的作用10:31
\0 }/ W% C4 b! l5 r; x课时156非线性SVM06:52
5 T$ N U o- D% A# n! F课时157核函数的作用与效果16:15
2 m5 J, y' ^) H1 @1 h* W; u' n6 i) y" a
章节21:聚类算法-Kmeans' J+ \: f( S4 e* e- q$ H5 ?5 Z2 H
课时158KMEANS算法概述11:34
4 i2 l( U0 r* Z3 ~7 Y' w课时159KMEANS工作流程09:42
& x1 i, R/ Z9 G. A课时160KMEANS迭代可视化展示08:20
, G% p# `' _8 ?: p课时161使用Kmeans进行图像压缩07:58
3 A+ g a( i( d/ z2 I- [- n' N; @
章节22:聚类算法-DBSCAN
2 A# P' f- q# \ ~8 a& a) T课时162DBSCAN聚类算法11:04) ~8 P& E2 U3 V% C- A
课时163DBSCAN工作流程15:03
" s( S% B& E0 r1 Q+ ]课时164DBSCAN可视化展示08:521 l. Y J+ e6 S3 e
; w6 t+ P7 M! F- Y章节23:案例实战：聚类实践分析
! i6 ^ i" K! l1 m2 \8 O4 S* f课时165本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料). U( G6 _+ R4 \* |% v- `( X8 Q
课时166Kmenas算法常用操作09:21
; b5 v+ H% B7 f/ w2 O, I. v- D- n课时167聚类结果展示04:456 I: Q5 e& t1 M
课时168建模流程解读10:45/ A# Z) r3 |' n7 q
课时169不稳定结果04:14
1 o7 { b, K9 v% w5 W& {课时170评估指标-Inertia07:24" D, E0 c- Y9 u' x. b6 J
课时171如何找到合适的K值06:555 \) f/ S' s! }7 q# v( D
课时172轮廓系数的作用09:15: ]- p% \+ ~) G& T9 X
课时173Kmenas算法存在的问题07:19% _3 _ u8 J5 ^( ?- }0 y( ~
课时174应用实例-图像分割13:45
$ Y' Z- N5 V& Z" B7 x+ t课时175半监督学习12:23 A: `- W! u( n: H W% k
课时176DBSCAN算法08:10' a6 z$ q3 C7 }% j, g
$ N2 c! ~' f- W7 i0 I, V0 {, a章节24:降维算法-PCA主成分分析2 b$ W: g/ [2 B) @8 @: v. O
课时177PCA降维概述08:39
* ^" Q5 M+ X# z% S课时178PCA要优化的目标12:224 ~& S& [+ G# P/ L3 M v j# `. `+ Q
课时179PCA求解10:18
; c* m# u+ V/ v# a. F9 L课时180PCA实例08:34, k+ r5 {+ J/ D
( a1 ]2 o" ?. v% E9 k0 M章节25:神经网络! y; @6 @0 M( l; ?8 ~* f
课时181初识神经网络11:28( B; B, a: j v5 ]. Y9 N
课时182计算机视觉所面临的挑战09:40
0 `6 E" Y$ [! J0 e* l课时183K近邻尝试图像分类10:01
6 }. I p7 E" D' ?2 G课时184超参数的作用10:31 `7 ^ n+ D9 {5 d- K" T* b
课时185线性分类原理09:35- T5 Y2 l5 e/ T, R
课时186神经网络-损失函数09:189 q/ c% S D7 q5 M/ O' G# o
课时187神经网络-正则化惩罚项07:19
3 v0 c- O" R1 b# W课时188神经网络-softmax分类器13:39, b3 T; o- o8 j, v
课时189神经网络-最优化形象解读06:47
6 I. F+ I2 N# F. t# E' Z课时190神经网络-梯度下降细节问题11:49* R$ \$ _. H4 s/ P
课时191神经网络-反向传播15:17
4 h1 I1 P$ A1 A课时192神经网络架构10:11) l$ _! e ]6 Z+ Z4 c, a
课时193神经网络实例演示10:395 _% b" Q8 @& F- b/ v
课时194神经网络过拟合解决方案15:540 B2 u) I/ l F5 a2 a$ U7 o
课时195感受神经网络的强大11:30) E% n: l& S3 Z5 z, V
) ] @& ] U, c
章节26:Xgboost集成算法
- }, c8 a0 o1 b课时196集成算法思想05:35( }0 l; T# S6 E. K9 i( i" x
课时197xgboost基本原理11:07
- S( A4 N1 v( H5 U2 g# N课时198xgboost目标函数推导12:18
& _+ G9 a, i, N! d$ O* K n% E课时199Xgboost安装06:26
3 M6 _% c5 h- Z# x) G课时200保险赔偿任务概述13:068 p- \2 b1 z! D- M
课时201Xgboost参数定义09:54
9 s( H# R7 s9 S6 J8 @; b) n+ T6 C6 g课时202基础模型定义08:16
3 ]+ `0 |) Y* @# U6 O5 O7 E课时203树结构对结果的影响12:37
A- p# m+ U# j' n课时204学习率与采样对结果的影响13:01& ~; C2 j, q8 E7 H c) I' o0 T
课时205本章数据代码下载
4 C5 a) W5 }& \* b# @; y; Y A6 N. \
章节27:自然语言处理词向量模型-Word2Vec/ b5 O9 [/ K4 x2 V
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课时209词向量09:28# c8 B5 g- e# W N
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课时214梯度上升求解10:11
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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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章节30ython库分析科比生涯数据 d. g& u2 h6 a' [4 f
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章节31ython时间序列分析' C8 R6 z$ {/ `" K
课时235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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章节32:机器学习项目实战-贷款申请最大化利润% x, S, B) ~2 ~+ }5 C7 j
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- p% X* N' o/ i! r" H, k" U课时256尝试多种分类器效果08:32' q, T, i3 a: K w0 i
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章节34:探索性数据分析-足球赛事数据集
- l4 t, V( q9 q* ~课时259本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)2 u1 Y1 ^8 N/ {
课时260内容简介02:13
- ^. M$ c8 v! x0 F! B0 k课时261数据背景介绍10:30
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4 Q2 I& W$ e: I5 f章节35:探索性数据分析-农粮组织数据集
9 n2 o g. O1 u0 L; ^9 M% T/ _课时269数据背景简介11:05
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章节36:机器学习项目实战-HTTP日志聚类分析3 \/ O! x) m- x3 ?7 r- `
课时276建立特征工程17:25
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$ z. R- e P3 t7 j. E/ I& V课时278应用聚类算法得出异常IP点17:595 E O4 t, U! h& a- u
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