1 q* `% m" R. E; K
. g) k+ `2 a) P5 J〖课程介绍〗
# T @9 a. M7 @# g0 `适用人群:4 T' [1 ~+ t+ x& ]6 c1 t( A% v' c
数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。
: b1 E9 \7 t# ~, ]& [
2 G, {1 T/ \* F2 w0 k' F( J3 H; X& `课程概述：
2 p: b* b! o' B7 V5 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。- b. J W7 C# r6 K' f' q
/ u, J) u, \1 Q. H" W
课程特色：- P4 V5 W- x/ b" \/ S2 m" [& }
1.通俗易懂，快速入门
7 O' I: V3 H7 O$ u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。
& j0 ]4 a- ?, u/ Z' P6 A2. Python主导，实用高效
2 J; m( v5 v5 `" ^0 |9 n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。
, \3 n5 V) {& [1 }3.案例为师，实战护航9 [! N t: B$ ]. O$ N
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。
- Y7 {* e2 @4 b6 y( R1 v4. 持续更新，一劳永逸) s: }6 i: W4 Q' T8 B
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。2 N* V7 b3 x0 k
" P4 q: ~5 `6 k+ A9 ^〖课程目录〗1 G" U3 f9 y5 u0 U3 ~+ k7 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; w: _+ N" D! c+ L% i" S
课时2AI时代首选Python09:20
" u4 ~& a& J* s1 X1 l# H# t& c& _课时3Python我该怎么学04:21
X4 n6 ^3 t6 F" r0 z" t' J1 N课时4人工智能的核心-机器学习10:35/ d% K4 l: v/ s% Z0 m z/ v) |
课时5机器学习怎么学？08:37
5 F. b* X. U+ N! J% G# U课时6算法推导与案例08:19( |3 h# ~/ t$ ^0 O- |# R
8 k6 Z0 b( k5 ?+ c6 ~5 o9 S
章节2 ython科学计算库-Numpy（课程代码在目录）
/ {+ H& _" p4 c7 \课时7课程环境配置05:38
: e$ ?7 o: ]* c4 G2 }0 z! F课时8Numpy工具包概述09:59
+ B: a% D9 O( }+ w" L% M课时9数组结构08:350 e7 K" b! d' |4 ?- x4 X
课时10属性与赋值操作10:304 f& ^( Y h% m
课时11数据索引方法11:00. a& F- f& \' K6 C0 |
课时12数值计算方法08:156 P: m i$ x4 [: d
课时13排序操作04:51, [# v' Q- ~: X& W
课时14数组形状06:36" a* m5 G$ \% N& T0 Q ]9 T
课时15数组生成常用函数08:25
! w% P1 _2 [5 h. H, p课时16随机模块05:33: q7 Y' s5 w2 K
课时17读写模块05:56; i5 F2 @( e9 ?0 D8 y6 b* p( _: z& J, P" T: X
课时18本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
% K* P$ H3 b- l! L- W' Y. J9 c+ t2 x6 i# }2 o+ X
章节3:python数据分析处理库-Pandas
* u$ m7 h& r$ Y' W5 ?课时19Pandas工具包使用简介08:32( p1 k4 l, P2 s
课时20数据信息读取与展示12:05
3 F {7 x# ~9 a- F课时21索引方法04:34* Q9 t) w7 ?7 ?/ x( @$ ?* T( ]- J( v
课时22groupby函数使用方法05:22
+ x: Z2 r1 ?: P课时23数值运算11:15
+ C" `& C. C# O0 D/ s; c课时24merge合并操作07:14
# j- z" D3 U5 m5 b课时25pivot数据透视表10:02
* ]# j% j7 q# g课时26时间操作10:18
: o! E* R7 j" `8 G6 @& C. s7 b, y课时27apply自定义函数08:58& u9 _ N$ }1 N! |+ h: n
课时28常用操作06:43; C5 i2 S7 M$ A0 l5 W) n
课时29字符串操作07:32& @3 i4 N) _6 h) R" H* y) D
课时30本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)# X, }# E$ q& ~. Q# z+ Q
) c8 C( @# l; w$ x
章节4ython数据可视化库-Matplotlib
' w/ J& w& S% R7 ^2 L: O课时31Matplotlib概述11:445 q) p& a4 F1 i! [
课时32子图与标注21:16 k; a8 }8 E0 @- |/ _: W
课时33风格设置04:506 [3 J& _- H+ P* e
课时34条形图14:48# P% B$ H4 P* ]
课时35条形图细节15:14: v; Z( u1 o- j6 O, m: x, X
课时36条形图外观15:401 [" ~4 Y/ R) _, q: A$ E. V
课时37盒图绘制09:09, S- R2 F7 v9 P4 }
课时38盒图细节14:41
( j& c0 I! R( }/ {# i课时39绘图细节设置13:48* M: L6 f& H8 E: m+ V1 d5 J
课时40绘图细节设置212:363 T" C) i8 L# e: u2 `
课时41直方图与散点图18:052 D! j2 J( u( [3 Y) r
课时423D图绘制20:05
; z$ Q( v+ D. L$ z: V4 t& ]% V课时43pie图15:00
; n0 s8 j# y& G课时44子图布局14:39
0 N, p2 z* b7 h {* {课时45结合pandas与sklearn14:03: @$ h$ z* R/ S
课时46本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)' o5 B2 T2 p4 z: j) u% y
4 f2 A6 H7 q' Z9 Y( b
章节5ython可视化库Seaborn
/ T0 d! K* ]- }' _课时47Seaborn简介02:448 M) n O& K- t! Z; t2 G ?" D, {/ h
课时48整体布局风格设置07:47
- o8 d0 \1 D, \' M3 y- ~0 s% \& r课时49风格细节设置06:49
6 [: S! }, f, |- s% R) g7 O课时50调色板10:39$ R: D! \3 p( E8 Q6 ?
课时51调色板颜色设置08:174 j' ^5 b S& E& j1 w3 l+ e' e
课时52单变量分析绘图09:377 \& D% l$ y) p, O5 C
课时53回归分析绘图08:53
4 E5 ~7 i% Q& ^/ J- W; b# j课时54多变量分析绘图10:36
2 @! W- E& |' l' c课时55分类属性绘图09:40/ m1 A( U2 q' A8 h9 _! u
课时56Facetgrid使用方法08:49
' F& j# M2 w$ N- B8 P4 i+ H( ^课时57Facetgrid绘制多变量08:297 c4 R3 q8 K. N E! Q) o& Q
课时58本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)' u7 P- @. ?# l2 u) M
课时59热度图绘制14:19
% X; S: C# q8 M' w/ ~* a
, Z3 x8 F: s3 x2 @; ?章节6:K近邻算法实战3 ^7 A4 M! i$ }
课时60K近邻算法概述15:47; \7 ~3 L* R2 A
课时61模型的评估10:39
1 U% u& K9 F' Q* R8 F( E# f课时62数据预处理11:25+ | t! v% r' [
课时63本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)( A) q5 R2 j( J6 d2 H6 l
课时64sklearn库与功能14:42
8 v- k3 O2 J. c4 O课时65多变量KNN模型16:37
. |8 b" w! f% g$ P; R5 ~+ }9 F7 `* @' r
章节7:线性回归算法原理推导
8 {/ V9 Z. s9 h1 w: h# J/ k1 O课时66回归问题概述07:11
! [) w0 ^: P4 n" q3 m课时67误差项定义09:418 D9 Z1 n0 \1 |4 h$ A7 F
课时68独立同分布的意义07:32
$ t3 f4 p4 C. o* R: U# m. W课时69似然函数的作用10:50
7 C9 q' S$ d [0 K h; H课时70参数求解11:11
; r# h& @0 d3 F课时71所有算法PPT汇总下载$ H2 U! O' Z7 O- ?
+ K& D3 l: I8 p u章节8:梯度下降策略
" D, Q+ w4 B- c' r% ~课时72梯度下降通俗解释08:34( f! b$ f. T+ n+ U- R
课时73参数更新方法08:17
8 u3 z8 G3 D6 Y5 M课时74优化参数设置08:51
/ S [ M5 [ g) L, @8 j$ o- V4 L9 W2 V$ D
章节9:逻辑回归算法
1 g. t7 E+ w( D" o* Y课时75逻辑回归算法原理08:23, ^; p4 P& Q' p! T4 {- _- V
课时76化简与求解09:09
! x% j( o8 U- i# J4 K. g
; n" s" u6 h* u2 p) U. S" N+ l7 x章节10:案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略6 g5 n0 \$ U( |6 a7 r( G- B, b# R
课时77本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)! q- g6 J1 R8 m
课时78Python实现逻辑回归任务概述07:34; e6 Q2 ^ f- ]8 W) f; B
课时79完成梯度下降模块12:51
* r1 M; ^& \4 [$ |/ h课时80停止策略与梯度下降案例10:55
# E* c6 G3 s. h: }4 k' W' [课时81实验对比效果10:25
8 |! f# k0 h( f
: G, s9 [- F6 @+ A& t( i章节11:项目实战-交易数据异常检测0 j& ~( q+ p) S
课时82任务目标解读08:09' y s: U6 t2 _- p* P
课时83项目挑战与解决方案制定12:36
6 a3 _! H( C a' ~# g0 i3 i% N- ]% @: D课时84数据标准化处理11:20# k& }6 o" [4 w
课时85下采样数据集制作06:08( i6 F; Z- J' b* m7 F9 F
课时86交叉验证07:16
1 T( t2 ] q9 \ V: @课时87数据集切分06:004 h+ y( Q* T0 @0 k) s, R z
课时88模型评估方法与召回率10:30$ |: ^# U$ D2 G
课时89正则化惩罚项11:48
- T1 P# u) A4 G) H, f- r课时90训练逻辑回归模型11:20- @/ M& R9 Q+ S- h! g2 A+ Q
课时91混淆矩阵评估分析10:22$ F' B0 V* Z7 A
课时92测试集遇到的问题05:20
. M* ~% s8 q6 V$ m9 l7 ]' v" E课时93阈值对结果的影响10:34
( C% N4 m0 k1 }% n4 m课时94SMOTE样本生成策略07:38
/ M# m' k0 s) s* |4 @6 q: z6 C* k课时95过采样效果与项目总结08:00+ Y) B' g+ `/ X+ k0 G1 g
课时96本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)' I; {5 E0 I3 ]. l) S
0 M( x; ]8 ~: A5 _) K8 a3 O7 d
章节12:决策树算法6 ^; Z1 u3 Q- ]8 N
课时97决策树算法概述08:29* j2 x5 m _% `" R0 Y* ]2 ]
课时98熵的作用06:39
$ U# B5 K2 g1 ?% q8 D9 \+ z课时99信息增益原理08:41
/ d" w) r% g! V2 d, N6 M' v课时100决策树构造实例07:40
) M$ _+ a5 a: X: N+ N: x7 n课时101信息增益率与gini系数06:071 c! D0 A6 F- V
课时102预剪枝方法08:02" {" ^+ ~+ }4 e/ V5 Q. |
课时103后剪枝方法06:548 g2 {* Y7 ]4 x, @ @( Y
课时104回归问题解决05:546 Q$ N& p, v& q% [7 R
% v9 f; P& P# A, @& x( [章节13:案例实战：使用sklearn构造决策树模型
& G7 ]( B4 a9 {+ H# Z- b& 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)( V' }* ?! n2 x$ ]3 G
课时106决策树复习08:55
' @+ N- Q" d% w/ E/ n9 m4 \3 h6 K课时107决策树涉及参数11:09
, G8 v; ]: Q) S( }( ]课时108树可视化与sklearn库简介18:14
; F% N; u+ A# F0 a课时109sklearn参数选择11:467 ]# h, {: v' J& I0 O
0 b+ N6 q( {- i9 o
章节14:集成算法与随机森林3 p( R7 L1 M/ r4 v1 Q1 p5 @
课时110集成算法-随机森林12:03
; {1 |( `7 ]& A" E \8 w) M- R课时111特征重要性衡量13:516 a! c, I4 k H' D9 V7 r2 t$ C0 b
课时112提升模型11:15
/ Y c+ Y' K* W0 D课时113堆叠模型07:098 O& ^. B4 q7 W1 i. M
% b( w% h& w5 m2 Q7 e章节15:案例实战：集成算法建模实战
2 U& N0 J5 w( h' B8 q1 b7 X课时114本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料); v6 o" p/ C' r) h+ x" d
课时115集成算法实例概述10:51, n! ~8 B5 C+ n7 d3 \: P
课时116ROC与AUC指标10:03
% w' U3 [) V2 ?课时117基础模型09:32
; H, s# g) d( _课时118集成实例18:53. y; j6 }5 z8 N# D# W
课时119Stacking模型14:16+ V: ~3 r( F/ D& R
课时120效果改进11:09; ]5 b3 Z) ]; U. t! W, S3 Y/ n& \2 Y f% l4 E
% L6 t% d9 w. D: }4 K章节16:基于随机森林的气温预测
' Y8 h" E. i+ @' ^课时121基于随机森林的气温预测任务概述09:05
5 I; U" }! l; o! T# j& E课时122基本随机森林模型建立09:098 J0 t8 x$ t( J7 A
课时123可视化展示与特征重要性12:585 s2 E# J8 S+ @8 Y* F% A
课时124加入新的数据与特征10:24
3 Z' V: p9 N3 a( H5 M/ D* E8 r# Q课时125数据与特征对结果的影响08:243 ]. W/ ^: k/ p2 I
课时126效率对比分析08:14
9 {$ c% @8 [5 I* e* s s课时127网格与随机参数选择07:519 R0 X# V1 F4 G: M
课时128随机参数选择方法实践09:461 F: L$ G. w: o0 s2 I; U$ ]- j
课时129调参优化细节10:12
$ e, z5 i9 A. M o课时130本章数据代码下载' r' ]$ F' f( p+ w% X
1 ^6 j% [8 x7 u8 t5 Z章节17:贝叶斯算法
6 O! Z# e! K! ]- I- H0 r l; h) u课时131贝叶斯算法概述06:58# C! c: J5 v( Q' h, C
课时132贝叶斯推导实例07:38
. a9 U8 k: K* r% z课时133贝叶斯拼写纠错实例11:46
7 m6 C. u3 O0 o: Q' ?; m7 n课时134垃圾邮件过滤实例14:10
H& P5 @& e" L# w# G6 Y$ R课时135贝叶斯实现拼写检查器12:21( t' m2 s& R1 R; \, Z% Y! ~
# o* K* g% V! S3 {/ ]! Z2 ^3 s章节18ython文本数据分析：新闻分类任务
+ Y" A' W1 t" r2 E7 [课时136本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)0 x, H+ y- N% s
课时137文本分析与关键词提取12:11
/ W& g, T& N4 \6 K* |1 a. X* x课时138相似度计算11:44
" T# V6 J2 D# J4 W课时139新闻数据与任务简介10:20( ?' o+ x. ]6 }9 K6 N* D
课时140TF-IDF关键词提取13:28
. }, R- k D# f5 H/ a8 N+ c7 \3 G/ e课时141LDA建模09:10% T% y4 k l1 P& d# f
课时142基于贝叶斯算法进行新闻分类14:53
7 d. n0 p9 O( |* Z. b" O
) y) m$ z. J% z$ J( Z章节19:支持向量机3 P; i" }- C2 x( l& y0 h
课时143支持向量机算法要解决的问06:00
7 a6 G* ~) I) \, J' @课时144距离的定义07:05
7 V" C5 G/ y9 d; A' o课时145要优化的目标07:54, O/ [. f5 S: P( Q2 h
课时146目标函数10:12
, B2 s( e, M& A# Y课时147拉格朗日乘子法08:57
; k3 ~1 F3 Y! L: ?2 E( o课时148SVM求解10:14
$ |( H) G) `$ ?' O课时149支持向量的作用07:53# ?8 B7 h$ ]! a5 w# _
课时150软间隔问题06:00 [. @+ A: i: h0 k! k# F& [
课时151核函数问题11:562 c! {% P) e% Y4 L+ i
/ `4 i( p+ c# n6 p- y# O5 r章节20:案例：SVM调参实例$ f2 S4 m$ B7 e
课时152本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)0 z4 N/ t" d! ^2 ~$ a) X
课时153支持向量机所能带来的效果08:55' p# s1 H+ n8 s6 j) b$ R9 W1 F
课时154决策边界可视化展示09:52
# x: h8 ~( Z4 c( ~课时155软间隔的作用10:31
. ~% ?, i% O( s4 I7 f课时156非线性SVM06:52
/ w6 O( S7 q- Z3 b课时157核函数的作用与效果16:15 i; E. M7 W, q9 g% P( J* W
a4 `7 r3 b) O: O) G$ {+ A7 ?: o
章节21:聚类算法-Kmeans3 G7 x0 B ]! B% K
课时158KMEANS算法概述11:34* i# @$ L: R9 n2 r2 Y0 F* [
课时159KMEANS工作流程09:42
( o! P' R, ?' d5 L9 V课时160KMEANS迭代可视化展示08:20& w! {/ Q0 k( w3 l
课时161使用Kmeans进行图像压缩07:58
" ]2 F8 A& J; J' O
* D r9 s1 [! j: g章节22:聚类算法-DBSCAN. ]- [: e3 e& n& H6 X( _
课时162DBSCAN聚类算法11:04 n, t" B* D) B6 E9 c
课时163DBSCAN工作流程15:03
6 v; _$ ~$ Z& U+ h+ W课时164DBSCAN可视化展示08:520 Q- N: T$ s! k/ u. \; E5 e
: i. x# @# Y! r/ }. C/ E章节23:案例实战：聚类实践分析7 h9 n5 o Y2 Z- M- m2 i
课时165本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料), |% l1 M9 R, Y D
课时166Kmenas算法常用操作09:21' K" }+ e' k: Q* _, l5 v. n# X
课时167聚类结果展示04:456 [4 p# l$ P4 \! b% Y; b$ u
课时168建模流程解读10:45
$ E0 e! Y) e+ ?& \课时169不稳定结果04:14
3 @/ u6 {, J. @* z课时170评估指标-Inertia07:24% @$ O+ R( C. {5 j
课时171如何找到合适的K值06:55
8 ]' O2 B- s' W X Z I- T- |课时172轮廓系数的作用09:15
# J }- Q3 V. o课时173Kmenas算法存在的问题07:19
* N# F+ V( ~: @8 E课时174应用实例-图像分割13:459 Y# X! {( @/ }0 W
课时175半监督学习12:23$ G" r) j' B* P+ d& }+ ~
课时176DBSCAN算法08:10* Q" X4 ]# c) s
, ]6 F3 b2 I6 B' g* J( c. s
章节24:降维算法-PCA主成分分析9 D8 B" i# k# P, o' ?2 I- X
课时177PCA降维概述08:39
, Q0 A. z1 j/ w0 a$ [! k课时178PCA要优化的目标12:22
& l; H5 L; r( R! E1 i( @: \课时179PCA求解10:189 p9 y/ P0 z6 h
课时180PCA实例08:340 n9 E8 c) k, s% W1 {3 e! S* Z
5 a1 X; s( b6 c- i' U章节25:神经网络1 U* ]0 P5 ^5 \6 `% {) G1 {
课时181初识神经网络11:28
( Y5 W; y K9 [" P$ q2 x/ B课时182计算机视觉所面临的挑战09:401 t) S2 r" x/ x! K$ }* {. D3 K
课时183K近邻尝试图像分类10:01
2 M) k3 Z: g/ x9 k6 L课时184超参数的作用10:31& i+ k; n. a, d6 G
课时185线性分类原理09:35# ^! b' z& }3 L
课时186神经网络-损失函数09:18
$ y; a7 x1 P0 u7 d课时187神经网络-正则化惩罚项07:19
, Y+ O v. Y1 Y! `6 ^8 ^课时188神经网络-softmax分类器13:39
) b+ Y8 G6 f; P( c, l3 h课时189神经网络-最优化形象解读06:477 G3 f6 f& J% P
课时190神经网络-梯度下降细节问题11:49
( V j1 p5 }- u; r D5 a' F( }) i课时191神经网络-反向传播15:17" ^4 _9 u4 h( g+ P$ h9 _' F
课时192神经网络架构10:11
' B( |0 O- U$ E# W& D课时193神经网络实例演示10:39
# L* |6 f' b3 ~) f课时194神经网络过拟合解决方案15:54
4 F( X. }( J* `/ O K课时195感受神经网络的强大11:30
* M! i& i* D3 t8 K8 B$ b# h
6 _9 ^( s( G; L! l章节26:Xgboost集成算法
! j9 F8 |" X; s课时196集成算法思想05:351 B8 i# { p* r+ @
课时197xgboost基本原理11:07; d1 b0 c' b4 P! b) Y8 e
课时198xgboost目标函数推导12:18 B. }0 p' \6 b
课时199Xgboost安装06:26
6 |) g8 n/ Z1 T f5 c8 ^7 X+ Y7 X课时200保险赔偿任务概述13:06
: T1 ~: S( w- w& Y9 i课时201Xgboost参数定义09:54
G" O7 X3 n+ @9 ]' ]课时202基础模型定义08:16/ [4 g' Y5 c6 f1 H! p0 \
课时203树结构对结果的影响12:37" |0 q" T* a: C6 p0 B/ h6 {; H- o4 ^
课时204学习率与采样对结果的影响13:01
3 i! q% {. D3 w/ W/ ^. [ o% \* o% j课时205本章数据代码下载! F; ?8 L8 W# J6 ?; v
9 C9 y/ c9 m6 k5 r+ t/ |, D! J章节27:自然语言处理词向量模型-Word2Vec
- U8 ?0 @) p" \. x, j* A课时206自然语言处理与深度学习11:58! A# Q$ Y! B$ b, l$ b. d1 V$ E$ {3 g
课时207语言模型06:167 e3 ~$ W/ S, h9 U. i
课时208-N-gram模型08:32
( w( d0 \ ?+ _/ u4 B) s7 ]课时209词向量09:286 o; o" H2 Z0 E; S" B& R! G% Y |1 k
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