" x2 P& w, Z" J8 E1 h
5 O! f- Y8 S0 l3 S; L〖课程介绍〗1 K+ G( U7 w P5 E
适用人群:
! m6 v7 @. {( _数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。
1 E5 {( M5 e, e, j' A/ x7 T7 @! z0 O9 m2 U [! ]/ U
课程概述：. G% b7 C* _" I4 j. 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。* p9 Y$ C' w8 z n& M' y
; a6 G; K+ c0 i$ [0 L0 ^) z
课程特色：
" N3 Q) N' {) m, G: s) T1.通俗易懂，快速入门
. G" s N: r' J" t4 l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。* W6 ]& h% N; G0 C, o8 C1 u
2. Python主导，实用高效/ @4 s: x6 C @8 S2 q
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。
* l7 o" q( d% G: T9 \4 k3.案例为师，实战护航
4 w- Z7 [- q: j7 M% [/ s Y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。, F# ^% V% G* p, O& L! }2 j9 X( n! c4 p
4. 持续更新，一劳永逸
3 G4 Q9 M" m" n: |, g: RPython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。% P, H$ k, y8 l% ]7 ]8 B
. y2 h! L) q% k0 v, j4 A3 Q' ~: c〖课程目录〗2 h1 j% h/ `3 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）11:14' I c5 q* R9 E4 P
课时2AI时代首选Python09:206 k# p' ^' f8 F+ E, M+ F& _2 c
课时3Python我该怎么学04:218 z7 k, z( d& _# K
课时4人工智能的核心-机器学习10:356 _! o6 m- U7 ~9 M4 [ o" r/ p# t5 ^
课时5机器学习怎么学？08:37
* v. J4 i( h/ A3 |课时6算法推导与案例08:19* |( o! r* ?3 |. ~6 O$ t/ W
; A0 [ |, L/ `0 |
章节2 ython科学计算库-Numpy（课程代码在目录）
. k& G7 ~9 l8 z e$ v课时7课程环境配置05:384 ?5 x9 I9 i+ A' J
课时8Numpy工具包概述09:59
6 j. |9 m4 |" J) G3 G* }2 ~( J课时9数组结构08:35 ?' T7 `% E8 c6 e" [$ P- j, g1 v
课时10属性与赋值操作10:30
! `0 `* k- n5 L r9 l6 i: H课时11数据索引方法11:00, Z3 U7 ^0 u* c: u8 [" l* \
课时12数值计算方法08:152 L% r: @% _, N& r( E, a
课时13排序操作04:517 @" \8 M5 r5 g; ?9 x
课时14数组形状06:363 ]& P" x4 k) J( ?5 l
课时15数组生成常用函数08:25
& d; a* {) Q- Q( R# o, m0 k. z! x1 }8 t q课时16随机模块05:33; p/ _: v* q! Q& n8 w
课时17读写模块05:565 P/ s' w% y, V. p# A$ ]
课时18本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
3 h; ]# ]6 {7 J) ~
5 Y: N8 |4 m* S+ c( ^章节3:python数据分析处理库-Pandas
* V: f9 M0 L& i) a% I) U. K课时19Pandas工具包使用简介08:32* Z, W4 D( V* \4 s
课时20数据信息读取与展示12:05
7 f9 K7 g- L( ]$ Y: X; c课时21索引方法04:34. `( q" R, Q0 |
课时22groupby函数使用方法05:22
: [6 O I2 P- ?0 @' A1 r4 ~课时23数值运算11:15
4 n( l5 n2 I) c& c# Q课时24merge合并操作07:145 b8 N) ^/ y/ |7 w+ t9 ]0 ?
课时25pivot数据透视表10:028 \- W% T1 O( O4 t8 d
课时26时间操作10:18$ ^/ J3 r4 _9 ?- D+ \1 h
课时27apply自定义函数08:58; |# C' J1 p5 _+ D' T4 n2 S+ f
课时28常用操作06:43
% e3 Z7 P( `5 ~# n课时29字符串操作07:32; W" K# b# t8 S/ O. O L
课时30本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)( c: t( N: S) c# P5 q- t3 @2 y$ y
3 \3 I9 K+ F1 {. T2 H
章节4ython数据可视化库-Matplotlib
4 D( k: R( I/ P, h+ l9 r0 i9 A课时31Matplotlib概述11:44% { _" b5 k' i% k
课时32子图与标注21:16
( e( @/ z( R) {+ |- {( v课时33风格设置04:508 J1 s5 i" n4 M' C' O
课时34条形图14:48
- p/ q% v1 M4 j6 {8 M- W [& ^课时35条形图细节15:14
& m( ]% M% d+ ]6 n( T- |课时36条形图外观15:40
5 k: }' c1 E1 q5 x/ [$ v课时37盒图绘制09:095 s0 k( i8 o- n# e2 I! X' r" b+ o+ {
课时38盒图细节14:41
) L! Z* }0 F% [2 }+ H# r8 \课时39绘图细节设置13:48% v2 @/ s6 M- c4 a0 l2 N! R _
课时40绘图细节设置212:36
% M: S O" Q" y Q课时41直方图与散点图18:05
% L$ {. T4 N+ r& ~7 \" ~4 z6 [7 B' M课时423D图绘制20:05
. G; m& }* d, U3 `7 h$ z+ D课时43pie图15:000 a/ a5 W, v+ @/ b( q- A, s6 H
课时44子图布局14:396 ~9 H1 m) h# @( O) s" f3 \5 |
课时45结合pandas与sklearn14:03/ X$ i& D" a6 n' \/ k& v
课时46本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)7 d! u/ g! K$ W; T6 I
, m3 T5 j" o7 ?" {1 _; f+ w1 k! k章节5ython可视化库Seaborn
0 Y; A# M) o: t6 w& Y课时47Seaborn简介02:44
- e Z O: ~2 |' B7 e课时48整体布局风格设置07:47+ i# b4 t0 }" p7 \0 D) H' d
课时49风格细节设置06:49, P; S* ?7 l; Y0 w$ h% |- O# x
课时50调色板10:39
8 f( J+ H& K$ Y% b5 Z# B课时51调色板颜色设置08:17
- N, b7 V4 T5 @课时52单变量分析绘图09:37: M5 ` I2 J3 e5 o! S7 M9 F& J
课时53回归分析绘图08:53; R4 r' I+ v8 I+ J: E
课时54多变量分析绘图10:369 k7 ], M$ R% P9 {7 H$ t
课时55分类属性绘图09:40
7 }2 h4 `- q6 B, X4 R, y课时56Facetgrid使用方法08:49
* g) o1 ?9 l/ x4 `; b2 \课时57Facetgrid绘制多变量08:29
$ j3 G9 D7 l5 t. 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), z3 c0 z# j6 B+ e4 D) T
课时59热度图绘制14:19/ A4 }8 @( m/ X# d" b
# R. I3 W/ n4 `" p0 G
章节6:K近邻算法实战
: C) L& C9 Z4 ]课时60K近邻算法概述15:47
, B% e; h% @' u" X; E课时61模型的评估10:39' @5 R2 K5 o2 j7 V o
课时62数据预处理11:25
4 ?# D( Y3 `4 P5 \2 ^课时63本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
: b% k- Z' i$ l课时64sklearn库与功能14:423 W% z) y: A4 ]8 w4 U
课时65多变量KNN模型16:37
+ [6 x; j9 |# }- _: m
: d" s; `% F5 S6 I) G- y章节7:线性回归算法原理推导
7 e& f# S9 }* f8 ?课时66回归问题概述07:11
. U2 H3 O( a* V9 h" w课时67误差项定义09:41
9 ?$ V% e. U& U1 o课时68独立同分布的意义07:32& @5 U9 A* C# b, Y$ O1 c
课时69似然函数的作用10:50
* D/ a7 f* g' ~4 R/ {* f课时70参数求解11:111 `6 I0 Q: F1 s& S9 r. [" C3 E
课时71所有算法PPT汇总下载
8 a: d+ w* z$ g4 h1 e( t _( J; z, Y1 k4 k( k- b+ a h) @
章节8:梯度下降策略! S& B( i& |7 L4 o b
课时72梯度下降通俗解释08:34$ s- F4 f0 o( [
课时73参数更新方法08:17
* u+ ~, i" G3 N3 p; b8 X课时74优化参数设置08:51" K* B/ v6 h& ?6 F& Z
2 L! ^, l1 M/ [, M( q- m章节9:逻辑回归算法
, N/ Z) w) I0 j9 A课时75逻辑回归算法原理08:23
2 U+ d9 X( _5 J# \1 C课时76化简与求解09:09& ^, O i0 Y# c1 b3 @* }
9 N' M* m) |5 x! O. X, J, \
章节10:案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略2 h0 Z3 V' k1 c, B( `: x3 ~
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 }! V1 Y8 u2 s7 Z6 T课时78Python实现逻辑回归任务概述07:34
7 X& y/ p9 c1 [, C课时79完成梯度下降模块12:51; g* j9 E) Z- p' @
课时80停止策略与梯度下降案例10:552 ^; E( H1 k2 ~" m/ F/ Y7 C
课时81实验对比效果10:25# f% x7 G I! Z9 ^- R
# K5 y+ a& y8 \+ V' O章节11:项目实战-交易数据异常检测1 ?1 `8 n0 Z# v0 w
课时82任务目标解读08:09
: i$ ]- B1 i' r4 y! A课时83项目挑战与解决方案制定12:361 G: w5 u/ X8 Y% D( R* S
课时84数据标准化处理11:20! K/ f% ^! z; a+ R& h1 K3 [
课时85下采样数据集制作06:08- O6 c1 N& ?% a; O' V, Z' j
课时86交叉验证07:16: L1 j# y2 n. W
课时87数据集切分06:00
0 Y( p$ E) C4 H) |$ {课时88模型评估方法与召回率10:30
; X C% o. V8 W7 e0 ?. K8 E0 u" t课时89正则化惩罚项11:48
9 L$ }8 b" |: @8 k1 E8 [6 b课时90训练逻辑回归模型11:20! {/ V8 f b) E& r: U6 [
课时91混淆矩阵评估分析10:22
' G- D( o( E9 b; |: g课时92测试集遇到的问题05:20, H! @$ I' i G" ~7 @
课时93阈值对结果的影响10:34
1 j) r3 Z; u# D0 y& }课时94SMOTE样本生成策略07:38
! u1 v9 e! Q$ y! ?! g* _2 V课时95过采样效果与项目总结08:00
" p! J" f# M% ^/ ~: J+ 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); A X" n! q+ G% Y, \
& {0 u* `8 c$ H5 K. c
章节12:决策树算法
7 e% U+ O: P6 \7 m3 ~; X课时97决策树算法概述08:29
( j/ ~" h$ e5 x( D% X4 r课时98熵的作用06:390 B% U" p3 e! N" {+ N+ v5 p
课时99信息增益原理08:41
6 m2 W" v& R- v课时100决策树构造实例07:40
" m( ~- O- _; i$ }' x课时101信息增益率与gini系数06:076 t+ R9 v2 B4 F: r1 V
课时102预剪枝方法08:024 q) b/ W: J. }+ y+ E4 ~
课时103后剪枝方法06:54
* A, b+ B: s- j+ d课时104回归问题解决05:54
/ k4 B& {1 i5 p; ]
8 G6 Q! T# R) h章节13:案例实战：使用sklearn构造决策树模型' c: w* A) {) r# y. i8 V
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 e4 k/ d( q2 C# v' C s% t
课时106决策树复习08:554 ^" a1 V) j9 i
课时107决策树涉及参数11:09
2 t2 C, j7 M3 P7 N课时108树可视化与sklearn库简介18:146 J& U3 _9 H% s) B8 R! U, U
课时109sklearn参数选择11:46: _8 U4 Y) t3 i% }& R; A! F; _
. t1 ?# X% o9 w6 c; N章节14:集成算法与随机森林$ b9 B* a+ H+ `. ]4 M1 X3 f' t4 \8 A& O
课时110集成算法-随机森林12:03
# n. n: k; Q+ R& S9 C9 H课时111特征重要性衡量13:51
) ?2 y5 q9 y( E# l o% B8 }) a1 `课时112提升模型11:15$ b4 F& V, A3 P+ }9 J/ d% _
课时113堆叠模型07:09
' M! }3 D4 N0 `2 L9 L: [1 p& ~/ f( q8 t" p& R
章节15:案例实战：集成算法建模实战2 o$ v( H# p1 e$ w
课时114本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)1 M4 F. V. V) [/ o0 q
课时115集成算法实例概述10:51
, u& [9 L% g0 _# e课时116ROC与AUC指标10:03
$ P: C9 t: y1 E, I0 c5 p课时117基础模型09:32+ I( w8 P% g; o3 u
课时118集成实例18:531 W2 Q' R; _, p, u& v- J
课时119Stacking模型14:16
3 S" U! G1 S& E9 j课时120效果改进11:09) }' s9 R; f. } L# A
, g" {4 o* U6 x5 w9 t/ k/ J
章节16:基于随机森林的气温预测
7 J2 n# y* Z) k0 t7 \课时121基于随机森林的气温预测任务概述09:05
4 o4 e1 ?1 z2 Z课时122基本随机森林模型建立09:09
# }4 X* I6 C" l+ o( i: J课时123可视化展示与特征重要性12:58, \6 f$ J! V4 Y
课时124加入新的数据与特征10:24
/ a& {7 {7 x' W9 e) P/ _课时125数据与特征对结果的影响08:245 e; \8 q1 L3 u9 d# d
课时126效率对比分析08:14* _7 g% n- Y. B; G
课时127网格与随机参数选择07:51
+ y! V: E6 F9 u6 M* l; G. ]课时128随机参数选择方法实践09:46/ h; x9 k* G$ i- J/ C7 N% L
课时129调参优化细节10:12
5 P+ T% L8 X2 i. n2 L课时130本章数据代码下载5 O* @' h: ]- r6 s) i
% [' `0 b* z4 Z; D1 E8 L章节17:贝叶斯算法" S8 F) U: r. M" j2 a( r
课时131贝叶斯算法概述06:588 f3 J/ i* |, S* t7 j J% y# z4 _
课时132贝叶斯推导实例07:38
# h( c' P) F9 @/ d+ T* b课时133贝叶斯拼写纠错实例11:46
( s+ M' I: x D) f1 N9 J# V课时134垃圾邮件过滤实例14:10' j- c" y( P# M% ^% ?
课时135贝叶斯实现拼写检查器12:21 ~. {8 ~/ b! h3 d+ ~# S( ?. F
6 N( J2 d# j8 m& r/ J章节18ython文本数据分析：新闻分类任务, N: K! C3 q% G- p2 _
课时136本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
$ @) w3 J# c/ X课时137文本分析与关键词提取12:11
1 [5 A: @4 l1 P9 E \课时138相似度计算11:44' t: q5 N$ S! J, W0 p5 [
课时139新闻数据与任务简介10:20
5 u0 S- A/ X: W; U+ R9 \( |课时140TF-IDF关键词提取13:28
$ `3 i( _% \5 s' |, z& |9 U课时141LDA建模09:102 X$ n' p- @2 B1 @0 w# v
课时142基于贝叶斯算法进行新闻分类14:53, E1 A# o, i* s- T% ~' z$ u& |
' e: E! V- C# L+ u C5 P
章节19:支持向量机3 `& W- U! o y% |$ \: `
课时143支持向量机算法要解决的问06:00% N) ]! T6 j5 K
课时144距离的定义07:05+ M8 ]# [& [ q" N9 P$ k
课时145要优化的目标07:54: u8 b% Z9 r c1 |& ]# y% a2 a
课时146目标函数10:12
# j Q3 D% B. b! n% W* V7 w课时147拉格朗日乘子法08:57* d8 t! y( Z, B9 h; T+ r
课时148SVM求解10:14% W& k) `& {; j
课时149支持向量的作用07:53
E9 D: i# H4 P课时150软间隔问题06:00( W8 n$ [+ _* g1 y
课时151核函数问题11:56
8 d0 U% o7 e5 F, k) L
* R& l2 [0 l c' O8 _章节20:案例：SVM调参实例
7 W+ F8 z) L, l. U3 I& o课时152本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料), Z! d, I) B1 V
课时153支持向量机所能带来的效果08:55) g; E! X* \2 ~7 N3 Q# a' T: ?$ L
课时154决策边界可视化展示09:525 }3 M4 m3 |2 w m8 O: S9 G2 J, P1 G
课时155软间隔的作用10:31
' } x; k! M& t课时156非线性SVM06:529 }, Z+ l! W$ C; Z* U! V
课时157核函数的作用与效果16:15
$ E) }$ g' O( f2 F% m) u" d2 N5 K
- A. I7 w" A8 Y章节21:聚类算法-Kmeans
6 N, v P7 A i8 [. X, [! A3 }7 f课时158KMEANS算法概述11:34& R- [# X+ ^5 ^6 j4 p4 P/ ?$ j% V
课时159KMEANS工作流程09:42 M, ^* H' i8 t+ Z6 t
课时160KMEANS迭代可视化展示08:207 Z# a# U8 w1 Y8 Q
课时161使用Kmeans进行图像压缩07:589 ^5 M+ J$ l! r; I( g
' c7 r# u% S5 d' B
章节22:聚类算法-DBSCAN
6 m7 C: r/ n7 i* T! o$ ]+ G5 `+ P课时162DBSCAN聚类算法11:048 {/ G: b+ {# {/ E# k
课时163DBSCAN工作流程15:039 C4 P6 S+ _0 c+ f7 B
课时164DBSCAN可视化展示08:52* H! Y* P: Z0 h U; _4 ?0 ^( |: }
5 ~* B* H8 `/ U u
章节23:案例实战：聚类实践分析
& l$ |* @. X5 z课时165本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)( C4 M1 F( T) B* x# q( p
课时166Kmenas算法常用操作09:21
3 q. g5 F8 @, `% i4 N/ k; S课时167聚类结果展示04:45
$ E! V7 ^! e& j+ M课时168建模流程解读10:45
s2 ]. V& [+ L. V课时169不稳定结果04:147 h; {5 X- L5 p3 |# e
课时170评估指标-Inertia07:24* k) k' [9 N/ _4 \, Z: ~1 l; U5 d
课时171如何找到合适的K值06:55& t7 N1 `/ V1 N( ]$ \; g. V4 J
课时172轮廓系数的作用09:15
# O. F5 ?+ T& {课时173Kmenas算法存在的问题07:19
* E e& o+ D {% }' S' h" Y课时174应用实例-图像分割13:45
0 \( I# X" N1 c' i' M课时175半监督学习12:23
+ m% g, h# _2 a/ e6 H' P课时176DBSCAN算法08:10! M: ^1 t, g7 O* J0 c8 q
! D0 _5 i5 V" z4 q8 y
章节24:降维算法-PCA主成分分析& R" c7 z- \- V9 O# ?; y0 Y
课时177PCA降维概述08:39) u, f% e6 `5 |& o, X
课时178PCA要优化的目标12:22
/ B9 z! ^; G5 A" y课时179PCA求解10:18
* j/ L4 K" Y- l3 [% K) v课时180PCA实例08:34
% t+ r2 X8 D2 r% }, ~
0 C/ E1 w* S# ~6 o章节25:神经网络- @3 j/ T) L a0 R$ D1 v' B) D
课时181初识神经网络11:28 \& e% Z' r' y0 {% V2 ^
课时182计算机视觉所面临的挑战09:40
! k* Z/ z4 X3 h2 R& I2 ]课时183K近邻尝试图像分类10:01
: @2 P; S; k9 B" I( W/ Q) x! a课时184超参数的作用10:31/ |8 U: ]0 f7 v0 n( u7 u; |
课时185线性分类原理09:35
! e' ^& O; F# w m课时186神经网络-损失函数09:184 z- H" Z: f; r0 \8 P4 [# Y
课时187神经网络-正则化惩罚项07:19# Z7 E8 w& s, f$ |- X+ `2 e4 ~
课时188神经网络-softmax分类器13:39
7 |9 Q4 \6 K* y# ]1 ~9 ~课时189神经网络-最优化形象解读06:47
8 n) E$ x' T; W0 ?* j+ I3 X/ ]3 \课时190神经网络-梯度下降细节问题11:49# k$ s, y# H: p1 ^8 \5 f/ v
课时191神经网络-反向传播15:17
0 \& o; l- z9 R/ X4 t- ~课时192神经网络架构10:11
( c" k+ h$ @* b4 _8 u7 f5 h课时193神经网络实例演示10:39- g W. Y( b; E' \. `7 H' a( \
课时194神经网络过拟合解决方案15:54
! h& L' J- D1 Q6 t7 K6 p' u课时195感受神经网络的强大11:30/ g2 m' x- L9 H6 f) i! J9 W' ~' F* V9 s
$ @# |8 b% F6 D# W章节26:Xgboost集成算法
) [- B8 n6 S$ v+ w课时196集成算法思想05:35/ ^/ z( d# I# e' ~# {
课时197xgboost基本原理11:07
; M5 I* P" j- e* O7 n8 D3 ~课时198xgboost目标函数推导12:18
+ U5 ~9 N, m2 n8 A课时199Xgboost安装06:26
" [# P% u! E$ S5 C8 m7 s, c课时200保险赔偿任务概述13:06) x: P2 }* ^- X8 \4 ?4 e
课时201Xgboost参数定义09:54# Q- x2 `$ o, o7 Y1 W
课时202基础模型定义08:16
, n. L' q$ _8 {9 B* P课时203树结构对结果的影响12:37
& y/ ^% M" M s' ?5 ^1 P课时204学习率与采样对结果的影响13:01' J! T4 r4 L9 B/ p* N* N& H( A! n. c
课时205本章数据代码下载! B& Y$ E, J7 C4 v0 a/ ~% k D+ X) h
) j5 ~6 L2 L" Z% W6 v
章节27:自然语言处理词向量模型-Word2Vec3 ~5 S# {% u' J- I7 \
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