( C3 q3 H, P4 M. t, O8 i2 @
+ O6 a- i# { J" T4 }# Z d
〖课程介绍〗
/ C. t2 {; R O Y. f, W) L适用人群:
. ? t j1 J0 Z O数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。
7 M1 W" j: Z5 U2 I$ G s# e$ t
$ m$ A3 J9 T# J% u( a1 g课程概述：
1 J2 V# Y1 Z& k0 T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。
' R$ A/ }" c/ {3 H! M3 F# t
2 q4 c8 ]! Z8 [ 课程特色：) D0 y3 P8 o4 \' K% ~
1.通俗易懂，快速入门
. _8 z& i7 m# k. Y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。: @& N/ Q7 R& e2 H( Y. a G3 B( c
2. Python主导，实用高效
8 {8 c7 u: g& B3 D6 i% ?. D. n3 o8 |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。9 t5 y0 T1 I, X$ d& ~
3.案例为师，实战护航5 y1 ^3 D2 o7 f y7 z; V
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。
* b. Y7 }; j5 Y3 c/ `/ g4. 持续更新，一劳永逸- w1 ?% {" r8 O) l) b+ O: I3 [
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。7 B2 w0 T! q! h8 }
* m! Z$ X* h3 h; [7 j$ u
〖课程目录〗
+ x1 Q" x$ \( A* q K" `6 J 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: Z$ D7 `7 i9 ] x+ t' ^4 U' G" b
课时2AI时代首选Python09:20
' U L& b! `7 }1 c) c2 L课时3Python我该怎么学04:21- w s' E! m/ g# T
课时4人工智能的核心-机器学习10:35* L7 ^1 |, e3 c* ?) m6 a
课时5机器学习怎么学？08:37
7 g9 c7 x3 B4 ^5 K6 y1 m课时6算法推导与案例08:19
+ K0 |4 N" u- G- @7 Q
' |" d* X3 p4 ~* Z1 s7 H章节2 ython科学计算库-Numpy（课程代码在目录）
; i/ R2 k3 h% w+ \! C& V- T% d课时7课程环境配置05:380 D& Z% R" h2 i" i2 o% M# F8 c
课时8Numpy工具包概述09:59) }; Z7 o0 s. n+ X
课时9数组结构08:35
2 H' k6 e0 v& G课时10属性与赋值操作10:30
- |# O4 h' C- [( @0 C课时11数据索引方法11:00$ J3 H. p) f3 w+ \+ c4 s0 h
课时12数值计算方法08:15
1 K" t% z# {7 Q1 I$ U/ @课时13排序操作04:51
. o/ J" [6 M: @, a0 M* J2 }课时14数组形状06:364 a) C# j! P8 @
课时15数组生成常用函数08:25- ~" @/ I" Q% R( \8 S4 @+ d/ Z
课时16随机模块05:33' j x+ k0 O( b" b& m4 J2 y
课时17读写模块05:56
' _3 i& r: }9 X, J课时18本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
% s" D. M6 r, F: _
7 O2 B+ k3 q1 `9 E7 s1 ?章节3:python数据分析处理库-Pandas5 N, Y6 A5 H0 R/ u! O
课时19Pandas工具包使用简介08:32! ~( P" l" W* S, ]
课时20数据信息读取与展示12:05
% O. P0 p5 k U' z: t课时21索引方法04:34( G+ F- j/ R7 b9 A/ D& K, j$ Y
课时22groupby函数使用方法05:22# u0 q ~1 t$ V- h0 O7 H
课时23数值运算11:15. J8 Y; p$ M( x$ l* p5 G5 W$ S$ j
课时24merge合并操作07:14
$ ?0 ^9 f- y$ m8 K5 d1 N7 ^' B课时25pivot数据透视表10:02! S+ \" c e( ?! L+ y
课时26时间操作10:18
8 U9 y$ I* V; x; h课时27apply自定义函数08:58* R. h+ M$ ]9 {% r
课时28常用操作06:43/ m7 p! z9 g# ~& L t
课时29字符串操作07:32
V5 ]/ `9 p3 v& g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 D) v$ U' I9 \% Y
6 b2 i( J+ w0 B3 M
章节4ython数据可视化库-Matplotlib
; `* S5 `& g: g课时31Matplotlib概述11:44
' J1 d4 a: W& B7 V. \/ q课时32子图与标注21:16
3 Q& }* K1 t9 x课时33风格设置04:50
8 Q( Z/ {4 N" H: Z& v课时34条形图14:48
% ^5 O6 m) r9 r k* A# j8 o课时35条形图细节15:14
/ w" Q2 P) y3 t2 m" L9 H# F5 ^课时36条形图外观15:404 q7 B( q0 V9 c2 z
课时37盒图绘制09:09* F0 z& n4 t5 _( t9 O) i& E9 \- y
课时38盒图细节14:419 y+ G7 \- A8 Q9 N) R4 @" Y; L
课时39绘图细节设置13:48' A' I- X8 d0 U3 d, ~- d
课时40绘图细节设置212:36
5 E |! _+ I0 b. O+ {! O; d% F$ l* t课时41直方图与散点图18:05
8 [% K, b, k+ g/ @3 u3 g7 Y. w课时423D图绘制20:05* a2 D7 a @0 o$ a( n0 u4 J/ G" ~3 m
课时43pie图15:008 k5 g6 }. Z5 T+ g* X! B$ a2 x
课时44子图布局14:39
8 Y' D8 }7 H2 b7 s* [课时45结合pandas与sklearn14:03& a; ^, s5 n. v: `1 o
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: w' r5 C' z5 q1 @% T; C; v1 f( \* A- y- Y# X% s& R
章节5ython可视化库Seaborn
7 l) F# }% H9 Y: v课时47Seaborn简介02:44' l3 g$ A& [& _3 T# Z
课时48整体布局风格设置07:47
; E0 V% L% M. u3 F% s课时49风格细节设置06:49
& G+ j" _: s% X' d, f( G. S课时50调色板10:398 f# J- M p; f v3 K
课时51调色板颜色设置08:17
1 L( S) s0 c, e* ^% {# C Z/ I课时52单变量分析绘图09:37& [$ r) N- W/ {
课时53回归分析绘图08:53
" p b! c D/ X" X7 @$ m8 O) ]课时54多变量分析绘图10:36
/ d9 L6 \5 L) I3 L/ z课时55分类属性绘图09:40
( a |* q L5 D7 i4 e( J课时56Facetgrid使用方法08:49( H S& e' k3 ?; S
课时57Facetgrid绘制多变量08:29/ R, M; X1 \8 C. W# N
课时58本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料): Q, J1 ~4 m# ]$ B+ Q. i
课时59热度图绘制14:19+ B- A+ @) ~' Z- R
& c* o# ~# v, O4 T章节6:K近邻算法实战
1 x6 ~7 d T6 S h/ K) Z% f课时60K近邻算法概述15:47
. S; _: z- o- h课时61模型的评估10:39
3 q* B9 x( u! U2 ^0 Q4 z. H+ L+ E课时62数据预处理11:250 A( q3 J$ D! i8 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)
9 p' ?- }, z0 F. J课时64sklearn库与功能14:42
% t3 X5 g, x- o. b, K) O( O课时65多变量KNN模型16:37
. O3 L" t O* u- j* ?) T
* C3 l- _( b# V: c" s7 [) b章节7:线性回归算法原理推导
* a! x+ i6 ]8 F课时66回归问题概述07:11
) d1 t& i. L% A0 [& ]课时67误差项定义09:414 }) G4 Q0 H' [% v0 V$ y
课时68独立同分布的意义07:32, s+ I6 L1 L M
课时69似然函数的作用10:50
! ^" M8 @# J# a, t6 e4 ~. I' a课时70参数求解11:11
. o: f7 o8 ^, ~) u课时71所有算法PPT汇总下载& d5 ~ b* d, G- G
: L# s) l5 j' g( i+ Z
章节8:梯度下降策略
9 m! ?+ y0 O3 f1 V0 a v' o课时72梯度下降通俗解释08:34
3 c' a1 g' c# q课时73参数更新方法08:170 K7 c3 m+ i/ S
课时74优化参数设置08:51
. ?. H! ^" L! P5 o6 f5 A, m2 W$ {$ [& T- w1 M/ \$ g
章节9:逻辑回归算法& C3 [* {) M& b
课时75逻辑回归算法原理08:237 b8 q8 s& z2 z7 N8 c4 c3 S
课时76化简与求解09:09. t/ x' S* j! i! s
2 W- {" P& Q( a, S+ w
章节10:案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略4 } `$ Q& Y6 l$ u- {
课时77本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)3 r$ {" x2 L+ R5 c" z( v
课时78Python实现逻辑回归任务概述07:34
& o# I8 j$ v* [& w( R9 D( d5 |课时79完成梯度下降模块12:510 V6 Q( k) p8 i8 b1 o- ] M
课时80停止策略与梯度下降案例10:55% P3 C3 ?6 f) X& R( f2 J( V% i: _
课时81实验对比效果10:252 l9 f0 }0 z/ V# B7 @
' u0 h4 e0 H* V8 a( G
章节11:项目实战-交易数据异常检测
* j2 m% R- E( V1 j# ~ p$ I课时82任务目标解读08:09
8 @7 r' ^' }0 Q" \/ k4 s; a课时83项目挑战与解决方案制定12:363 {: x7 E1 d& d
课时84数据标准化处理11:20
3 T4 f) J0 K/ `& i% D3 |课时85下采样数据集制作06:08 }7 o' J: M. B, U/ t) X
课时86交叉验证07:16
/ i/ n& d$ b y课时87数据集切分06:00
3 ^( x& M) W! T. u8 W7 l! S0 A4 I L课时88模型评估方法与召回率10:30
) J# F/ U# j8 I m1 D课时89正则化惩罚项11:48: l& M1 W- Z, w$ ?, n$ _1 Y/ i
课时90训练逻辑回归模型11:200 y* N/ ?* q+ l; w
课时91混淆矩阵评估分析10:22+ M) ]3 ]) }- [
课时92测试集遇到的问题05:203 Z" L% q( a$ y( `" b% q
课时93阈值对结果的影响10:34
( m/ l3 b; u. I1 w* N课时94SMOTE样本生成策略07:38
9 B% I7 O- y' K2 G0 n9 Y" x课时95过采样效果与项目总结08:00
6 R6 {! T& }9 m6 B课时96本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
* K! T. w6 V; v9 f9 a' n5 s3 N% H, `2 w- [2 {
章节12:决策树算法
5 U( W+ p/ j0 j. Z& r% S, V( w2 r4 X课时97决策树算法概述08:29
' i. C. V9 T" a' G% I! `" t! J4 j课时98熵的作用06:39
; Z" [! M7 W8 x0 T$ V$ Q+ m课时99信息增益原理08:41/ s$ d, O8 _& x: h+ d& B& `
课时100决策树构造实例07:409 _! V" y/ O. u" P( l. k
课时101信息增益率与gini系数06:07
4 L0 s) J9 x! y. T3 H% ^6 g, \. V课时102预剪枝方法08:02
2 O* i! a4 s* X* E0 y9 a+ u课时103后剪枝方法06:54. j& E' v- c+ K1 q6 E
课时104回归问题解决05:54
; O1 V5 E! u9 C) @6 _3 Q. w+ f( R+ ~+ q
章节13:案例实战：使用sklearn构造决策树模型
& M" y3 v3 N* n, i2 `- Q课时105本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)* ?7 ]" v& ^* U! L
课时106决策树复习08:55; O; \2 C5 b0 o0 K; i5 Z" p
课时107决策树涉及参数11:09
& @2 F0 o7 M7 V: u课时108树可视化与sklearn库简介18:14- Y; B. i& f/ O0 j! f$ u) H9 B
课时109sklearn参数选择11:46
* @5 z7 ?$ {; a: F5 b
Q5 p4 p, F2 @% C; Y/ q5 y章节14:集成算法与随机森林' {1 T& f8 J# c7 s
课时110集成算法-随机森林12:03$ |3 R& U4 {1 V& Z
课时111特征重要性衡量13:51( b. F f3 z: \# X
课时112提升模型11:15
: s* x l( p! }: V; V' ]( @课时113堆叠模型07:09- S8 v$ \) E7 l
4 ]& @" G) }# V3 X! h+ u2 L
章节15:案例实战：集成算法建模实战& w# s2 y a+ J" j& v' j
课时114本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
; S: s% c B: r/ G0 o2 {% t课时115集成算法实例概述10:515 u( F& C' B0 K7 `9 U* A- F0 J
课时116ROC与AUC指标10:03
, `3 O7 k5 @/ H1 h2 v# Y3 [* o' j课时117基础模型09:32
+ v: \8 H& f2 A& v3 b' K5 e8 t6 R课时118集成实例18:53- y, `+ ^2 ?6 S9 ?( u
课时119Stacking模型14:16+ C( g3 _, ?# [
课时120效果改进11:09
" |( C4 n: U; ]! Q2 f1 r# V( }0 h) g, q& i- e! [# G
章节16:基于随机森林的气温预测" }/ e% A2 y! _( S
课时121基于随机森林的气温预测任务概述09:05
+ c5 N' }- F# i2 R课时122基本随机森林模型建立09:09
; f( X, P+ S8 w3 d课时123可视化展示与特征重要性12:58
# e2 d% ^0 y* \1 D7 R$ T课时124加入新的数据与特征10:245 I* U* C% D$ M: t6 _$ W
课时125数据与特征对结果的影响08:245 z, p% N2 s- m6 e( f9 Z" T# d0 Z3 R% C
课时126效率对比分析08:14
( @2 z8 e( I5 u1 ^' _+ Y! o e课时127网格与随机参数选择07:51
0 O2 R" ]. S) y( b课时128随机参数选择方法实践09:46$ J: j/ h: o% [( n$ b9 Z8 S
课时129调参优化细节10:12: H; X- ^" }% x$ k& e$ _0 v
课时130本章数据代码下载9 M5 d. g4 `2 F! F% O
p5 g- j0 r- x0 D$ X& q
章节17:贝叶斯算法! j# M/ O* n4 l
课时131贝叶斯算法概述06:58" s9 D: Z- M# i( N7 G( W# R6 u
课时132贝叶斯推导实例07:38
! B; ~, w2 E4 }2 x7 \9 f- Q课时133贝叶斯拼写纠错实例11:46
) G( ?" [# f+ j& G4 u" N; t课时134垃圾邮件过滤实例14:10
& g- m5 l7 E- t! A& D! W1 M课时135贝叶斯实现拼写检查器12:21
" P) v7 \: ]1 W" b7 L1 W, y# D: Q' [) h
章节18ython文本数据分析：新闻分类任务
5 D( Z# }% C2 s2 P5 D' U课时136本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
+ ?7 k! t& f0 l) [. V6 y课时137文本分析与关键词提取12:11. ]" X6 M/ R0 K; N2 x7 w1 A/ n! n# Z
课时138相似度计算11:44
6 r2 ^6 e8 i( U7 K课时139新闻数据与任务简介10:20
2 v5 p$ k7 \2 g6 A; e" J' e e课时140TF-IDF关键词提取13:28
h7 t2 _" v8 O' D* ? Q# W课时141LDA建模09:10. Q3 r" m$ u; b O
课时142基于贝叶斯算法进行新闻分类14:53
5 |: [& l0 J3 F) g3 N! E. a
' r" r' Y+ P/ v' `. X章节19:支持向量机# x8 e% R9 ]. E# n
课时143支持向量机算法要解决的问06:00
" o0 P# R; [$ t' M课时144距离的定义07:05
1 w. z2 t3 g9 s课时145要优化的目标07:54( U9 |0 n: f4 @
课时146目标函数10:129 Q/ {! \; t+ I' N7 w; n
课时147拉格朗日乘子法08:57
% C) i5 D& A" C4 [" @课时148SVM求解10:14
: V5 h- O+ b6 {6 }% I1 Z0 A8 f课时149支持向量的作用07:53
% R( U% T, }) |2 p. a/ s' V- n课时150软间隔问题06:00
( R4 x$ b: |0 B* N: c T课时151核函数问题11:56
3 r7 \- z0 ?* F& [7 H- z) a) w
0 ^# n2 Z+ X4 f, ^- C章节20:案例：SVM调参实例( Q9 M+ x2 {' U" E; h0 A
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 j$ P2 s' t* U" I$ o3 Q
课时153支持向量机所能带来的效果08:55
3 h' g- o& x3 a! T课时154决策边界可视化展示09:52
; f( M7 z# j$ N- T: g Y' b: j课时155软间隔的作用10:31$ u) R1 x c& r' h3 z, _3 v$ E
课时156非线性SVM06:521 w' Q- x" i/ q f3 `
课时157核函数的作用与效果16:157 B2 I* W* F/ N% v
7 a/ {/ j: q( ~6 `5 e, g0 `
章节21:聚类算法-Kmeans
0 Z! o8 ~2 y1 s: I5 y课时158KMEANS算法概述11:34
: `* b6 ~1 k* o1 e课时159KMEANS工作流程09:42# \" r3 a3 _4 n% L' ]- @
课时160KMEANS迭代可视化展示08:20
) Q s% K% W$ ^+ j' k9 q课时161使用Kmeans进行图像压缩07:588 S" M; s: I0 A% N7 w# `$ x
' P: `: s Z$ H# a. p ^/ R! B章节22:聚类算法-DBSCAN
9 A/ I: S, D3 O. G8 z% o2 E课时162DBSCAN聚类算法11:04% X' u) g0 v' W* W- v2 B
课时163DBSCAN工作流程15:03
+ s: F: l0 i$ s课时164DBSCAN可视化展示08:52
6 L& i; ]2 k* h! F, B6 L
! {5 T B2 Q* D. B3 A章节23:案例实战：聚类实践分析# |/ N- j$ U, J) 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)2 G( Z; Q7 \* I6 X% i: d
课时166Kmenas算法常用操作09:21
( |& Y& l2 V2 ]% s( |, x! `9 u课时167聚类结果展示04:45) g% Y2 @# v" H3 ?$ a' i" q
课时168建模流程解读10:45
& I5 P- H& a7 F/ W( {课时169不稳定结果04:14
, o9 Q4 r3 B% K1 O7 b- S( i课时170评估指标-Inertia07:24$ f( f9 ~5 e6 o. {( |
课时171如何找到合适的K值06:55
- K6 `; v- s' [7 o课时172轮廓系数的作用09:15
4 A) N5 f/ c, X( a/ K% [# h课时173Kmenas算法存在的问题07:195 [$ t7 n. I5 Q, K; N% C
课时174应用实例-图像分割13:45$ l/ O) I4 j7 e# g2 l; K
课时175半监督学习12:23$ `6 t1 i( \' j$ ~7 H+ D1 I y& X y
课时176DBSCAN算法08:109 ~# I5 A, x' [
+ J( {6 v, Y7 Z {8 D4 Y' c, z+ B3 G
章节24:降维算法-PCA主成分分析, X' s% o$ v8 t# {2 m$ P) }' z
课时177PCA降维概述08:39
T- X, ^5 H4 ?! X+ g6 q课时178PCA要优化的目标12:22
* {8 K/ b6 m. L课时179PCA求解10:18
+ M7 v9 M# P. q! f课时180PCA实例08:34
" c6 v! P8 v m& S8 N4 N
1 x& k: V) I) l) l章节25:神经网络
9 t' y/ v, P- R0 i. A5 Q4 X课时181初识神经网络11:28
5 ]) z4 ?$ z" p. ?. h课时182计算机视觉所面临的挑战09:40* I* C! e4 G2 F2 A) ?/ @1 K0 `8 _* B' {
课时183K近邻尝试图像分类10:01
5 O& D) Y) t, h' u0 s0 i课时184超参数的作用10:31- R" K5 |9 a% E8 {0 Q
课时185线性分类原理09:35
: ]1 b* [2 U, {" E* i8 h I- w课时186神经网络-损失函数09:18- a7 O( z" N }& c7 f7 b
课时187神经网络-正则化惩罚项07:19
2 a1 }/ {/ A$ N课时188神经网络-softmax分类器13:398 t. X3 r9 s* Y: t, r' y
课时189神经网络-最优化形象解读06:47" h' A! x9 j, t
课时190神经网络-梯度下降细节问题11:49- [2 g) R- d- v" @9 d) |- `
课时191神经网络-反向传播15:17
2 @ e. m2 U7 ~课时192神经网络架构10:11
! z. e& { {% ^. U+ p课时193神经网络实例演示10:39 a% Z9 u( f' I, S
课时194神经网络过拟合解决方案15:54
0 f. K: X/ y; z, O课时195感受神经网络的强大11:30* S4 V; F C, ^! n2 ?8 c9 |& R
: Y) p- f; n4 x$ G. B1 [( j
章节26:Xgboost集成算法
' B! M1 }/ x5 {; c7 u3 X( J课时196集成算法思想05:35
7 J' c8 J& N/ h课时197xgboost基本原理11:07
3 s" |8 j0 s' B8 t+ e! f. b课时198xgboost目标函数推导12:186 r- n/ ^! E7 ~' y! |
课时199Xgboost安装06:26
; i9 J7 _9 a/ s( k+ ^课时200保险赔偿任务概述13:06. S1 ]. S1 ~" e
课时201Xgboost参数定义09:54
+ X) S, H! E3 {7 p课时202基础模型定义08:16
O# d& o# ]! E- `1 i8 G课时203树结构对结果的影响12:37
% V/ o% j4 V" A4 J课时204学习率与采样对结果的影响13:01" h0 ]) R2 x6 O- g" A
课时205本章数据代码下载& M& F4 y' }/ R+ n' e/ s+ n4 s. N
' a6 R7 n9 v# ?章节27:自然语言处理词向量模型-Word2Vec/ Z3 W' v7 j% O# c$ p
课时206自然语言处理与深度学习11:58
2 o4 H4 m% o1 L$ T课时207语言模型06:16
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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
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n. l& S& r5 ~: s3 a2 d〖下载地址〗:
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