- |$ S' X$ v ?( c7 _: k
3 H7 o1 U" W% ~. e5 U5 \# e5 _〖课程介绍〗& [; t' w, j6 ?4 `+ L( ]. U
适用人群:
' w3 O# {# x) B. T数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。% r* R' k, ?/ z; C% x- ^; Q# G
, E0 j( Y0 n' R- g+ S, i" T/ C! F
课程概述：
, T# y0 u% ]0 l# v# w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。
+ P! R! [( j0 i3 z, N7 [/ _. b; @6 k1 B) Y7 H6 G8 W
课程特色：
; |* P' t. _7 S1 \1.通俗易懂，快速入门! K1 r: q8 T8 h' q0 J& D
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。
6 C9 m/ p% X0 |) F" }/ u2. Python主导，实用高效
8 B3 A5 x2 }, M# K0 E0 \( r5 @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。
$ d" M' v( L* [3.案例为师，实战护航6 n; R) c: i+ I: \2 D
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 G- T: w( v+ F1 h1 v, p. f5 G
4. 持续更新，一劳永逸
, O) ~, ~& R4 u1 x& w8 pPython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 |2 q6 x& Q t7 J) e 4 D. g/ v9 K& s, `: v3 m( Z
〖课程目录〗! _8 J l" P S8 _ r* }5 j6 x3 ~
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
* W4 K" }' p% B+ r: ]2 T* X课时2AI时代首选Python09:20) `- e$ h6 w. i7 C, c& g
课时3Python我该怎么学04:21
! H4 F" j; A7 C9 I. {0 J; S课时4人工智能的核心-机器学习10:35
7 Q$ Z/ Z0 o/ f5 x: }' c* t3 Q, u课时5机器学习怎么学？08:37
, E B0 R! w/ q$ l课时6算法推导与案例08:194 U$ ]* u& @9 L9 g8 L9 T8 ?
2 D& D ]1 t/ _1 Q, `章节2 ython科学计算库-Numpy（课程代码在目录）2 t6 a8 F% s8 l% i9 @6 N
课时7课程环境配置05:38
9 _# l. [3 `5 _课时8Numpy工具包概述09:59
/ G x& N7 j8 D: D' F# X/ s课时9数组结构08:350 \" z5 I! W; `9 }. E' s- m
课时10属性与赋值操作10:30" S3 j/ C4 `% j0 c
课时11数据索引方法11:00
7 T5 }1 ?5 k2 w$ ?: T9 `% y; n1 M课时12数值计算方法08:15+ r: b7 Z. p+ H9 t4 F
课时13排序操作04:51; ^1 U0 C- B+ |
课时14数组形状06:36
3 [1 ]; k4 N: k' k6 O课时15数组生成常用函数08:25
# O5 v4 a& n: R% V; `课时16随机模块05:33
/ B+ y2 \9 [# z! |% w. x( L课时17读写模块05:56! }0 r8 z/ q6 B0 z0 K. k/ E( d
课时18本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料). i5 _3 v) I: W# g5 _/ \
" b' O5 W, j" h" [: I2 \章节3:python数据分析处理库-Pandas$ s' M1 Q/ o. X! N
课时19Pandas工具包使用简介08:32# ^% o9 J4 F3 c h2 c5 \5 u
课时20数据信息读取与展示12:057 x8 f [5 u2 Y4 T* g0 y
课时21索引方法04:34
/ \- v; I5 X2 \5 e# X- D( W课时22groupby函数使用方法05:22
/ D& n: @& L! p+ ]8 w( v7 ]' N课时23数值运算11:15/ F& t8 E7 ^- D7 v* v4 J4 \1 \$ [
课时24merge合并操作07:141 a5 o2 k7 l+ l" N
课时25pivot数据透视表10:02! `( O4 F; T! s' ]2 n- P
课时26时间操作10:18
2 L% T! M: t) Z' V; W; K课时27apply自定义函数08:58
7 [& U2 g' J7 O1 h3 u/ d课时28常用操作06:43% `" J7 C; S- s& N" W- \& A
课时29字符串操作07:326 _. m/ M* y* ~) z2 u2 ~
课时30本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)& Y1 J; U, }: J7 ?& `& W
" f9 L% e4 |1 S* z2 N7 O
章节4ython数据可视化库-Matplotlib
* X; E- T& L) Y$ ~课时31Matplotlib概述11:44; _: _) | d% ]/ m6 |
课时32子图与标注21:16
$ O( ?& w9 J+ ^, z" H( U课时33风格设置04:50
% V$ N; c7 A% l. p课时34条形图14:483 }' Y& A" o! x Z7 q2 w: n
课时35条形图细节15:14" F* _' D" K3 W% f
课时36条形图外观15:40' H0 w% k0 c3 O5 F T$ D, z
课时37盒图绘制09:091 E p0 q% e$ D- @' E/ d* n
课时38盒图细节14:41
4 Z! j5 h7 C; S w+ [课时39绘图细节设置13:48
( ]5 P- ?; g& b/ H% l$ A: Q* V6 m课时40绘图细节设置212:36$ W4 [/ b7 R' l8 C c
课时41直方图与散点图18:05
' r" x+ N+ j2 a4 ?课时423D图绘制20:05
& G) _' j& K/ f, X课时43pie图15:002 A9 g; B( C& i: U
课时44子图布局14:391 B) C& A! @, w" w, C) W- ~
课时45结合pandas与sklearn14:03
9 e }* T3 B& Y9 W8 K! L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 R% D% E4 U3 I
% _- L7 M) X- W, R6 k. B- L章节5ython可视化库Seaborn
5 x6 o" r( L% E" F/ o5 ~% n) Y课时47Seaborn简介02:44& T2 X7 k2 X. S; L+ u! k! f
课时48整体布局风格设置07:47: [6 r a4 f/ s- U
课时49风格细节设置06:49/ V" ~9 Q# ?' Q
课时50调色板10:39
5 B7 y: x5 d) [5 X, k* o课时51调色板颜色设置08:17
/ ^ e' u2 [$ R2 |. \课时52单变量分析绘图09:37
6 W$ X& s/ t4 ?7 z4 y9 ^- M* J课时53回归分析绘图08:53& o$ I( u: ~) V0 s- v l& R
课时54多变量分析绘图10:36
, S$ `# j N, h, r课时55分类属性绘图09:40+ v9 U* u3 y5 y4 v* Z: \
课时56Facetgrid使用方法08:49& G8 u/ f+ P4 m/ g9 X9 D* O! A
课时57Facetgrid绘制多变量08:296 u, N p* \( }) n" T; ]! A, y
课时58本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
* n% h( c" l# a% u课时59热度图绘制14:19& Z# A8 b. {4 E
' s" g \3 q) t3 D3 k+ R7 q
章节6:K近邻算法实战% \4 g& `2 S, B4 n# ~* X
课时60K近邻算法概述15:47& Q9 |/ n* v" G4 S- y
课时61模型的评估10:39* K9 t) D7 T& E9 e8 T0 l9 B! O
课时62数据预处理11:25/ l5 G; b+ {' E6 {# e2 T, e& B
课时63本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)3 G3 b, d! i1 {; p/ T' H
课时64sklearn库与功能14:42
* n& {+ v* n* J7 P课时65多变量KNN模型16:37/ [2 _! u2 l# c8 l0 @8 r: Z
% x! _) Y7 e% _( U8 L章节7:线性回归算法原理推导3 { t* u( {* u/ u+ F% b
课时66回归问题概述07:116 o4 k) g) ^: ]3 b* O4 g# K( s. I
课时67误差项定义09:41
, m u. d G- l9 U课时68独立同分布的意义07:322 t0 h$ g: x5 T N8 A+ a1 \, G
课时69似然函数的作用10:50
' l; j" N S2 O( c, ?课时70参数求解11:11
, T# S: W0 | n2 h2 k& C2 K课时71所有算法PPT汇总下载
) ~ R+ J; H0 {$ U+ W0 f' V% y6 e) |' r/ n& f: [6 z
章节8:梯度下降策略
" n' W/ I$ j6 P9 a! l" u; @, i课时72梯度下降通俗解释08:342 B7 |5 ?2 w/ T5 {- Z
课时73参数更新方法08:174 H% R& a: I* W
课时74优化参数设置08:51
# K8 h" m S% `1 Z
: y. n; e3 {# x7 ~$ c章节9:逻辑回归算法
/ I; O! q0 a$ p: M7 ~" B/ g, q课时75逻辑回归算法原理08:23% u3 q( W. N' | C( \
课时76化简与求解09:09
# K0 S& ?* C# C* O* B- G8 _ y% N; r1 }% b+ L# d
章节10:案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略
9 }+ m j( L1 Y8 ^' w3 t: z9 ~课时77本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
1 Q" R* Z2 ?0 H课时78Python实现逻辑回归任务概述07:34, k3 D1 e+ s- u8 q
课时79完成梯度下降模块12:51
6 D$ q1 a" V+ E5 j课时80停止策略与梯度下降案例10:55/ o$ @; ?0 W# o1 y L# U) M' u8 C
课时81实验对比效果10:25
( E" W7 v& o7 V E+ Q; [
! S! b6 f: u$ Q, E: l" Y章节11:项目实战-交易数据异常检测
+ F$ Q0 i5 B2 S( X课时82任务目标解读08:093 h& E2 S% l. X& I( P0 J
课时83项目挑战与解决方案制定12:36/ L8 L/ o' E6 a
课时84数据标准化处理11:20* T4 g, w* {7 C
课时85下采样数据集制作06:087 A& s, e0 |/ F" `2 _+ N, x: C
课时86交叉验证07:16
- F7 i: t0 E) Y0 b. ^( |- @7 X课时87数据集切分06:00
$ f4 S* ] U2 D; F课时88模型评估方法与召回率10:30
* M1 K/ ]$ s; ]$ J E$ T2 o! d课时89正则化惩罚项11:48
1 u* k5 K+ j8 f9 j( W# G课时90训练逻辑回归模型11:20) s" |# [ v! c3 y3 q/ C! r; M
课时91混淆矩阵评估分析10:22( ^9 b: T4 c9 v& u/ M
课时92测试集遇到的问题05:20% h `2 [6 x1 k8 n i \ I& ^
课时93阈值对结果的影响10:34
$ t. w0 i8 s0 X7 V# ~; H; U课时94SMOTE样本生成策略07:38, O% y( F- c: b
课时95过采样效果与项目总结08:00; o- M" v: y9 z% {8 T& C
课时96本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)2 [/ ]1 H& C* a; n; z7 O! u
' X7 Q; U. s$ U2 d- Q3 z5 d, U章节12:决策树算法3 _. q' K% \ I( }0 Y a+ {
课时97决策树算法概述08:29 ^- I9 Q* Q/ k, ?) V' f$ ?0 M
课时98熵的作用06:39
+ Q. n! g: s9 w! s: \3 _3 Y课时99信息增益原理08:41
) @" N! O0 O( \* V% }( b$ b6 l课时100决策树构造实例07:40
0 o, D; c% k* i/ T: V# Q4 K课时101信息增益率与gini系数06:07
+ d. L8 [6 _6 S. W( `6 g' Z# k课时102预剪枝方法08:02
' h- K4 o1 Y: I6 m9 _ G课时103后剪枝方法06:54
[0 e& t8 o: O& n课时104回归问题解决05:54# X h/ ~( R+ y
4 `0 W$ H3 X# H( g
章节13:案例实战：使用sklearn构造决策树模型, b/ r/ @" _, I9 }" i M- f& b
课时105本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)* C& J$ m% i4 }- o6 |3 _2 u
课时106决策树复习08:55
( s; V. S* m( ^2 J课时107决策树涉及参数11:09
2 Y+ q; G6 _ I$ ^/ X8 b课时108树可视化与sklearn库简介18:14/ V. B+ o% t0 j) Q& I0 n
课时109sklearn参数选择11:46
) d; m0 Z* o7 H; G. a" _/ H
J* M/ z( U M1 t) u m章节14:集成算法与随机森林
$ X: \* P5 [; c* V- u3 O课时110集成算法-随机森林12:03/ O( F& H0 \+ w, P
课时111特征重要性衡量13:51" _7 Z+ Y$ o" N5 Y$ I! c6 f+ j
课时112提升模型11:15
, k8 @$ f) O& g6 A# V课时113堆叠模型07:09
( x/ O6 c" l9 f) D. |
o' i0 n' \" F V4 v& L1 K章节15:案例实战：集成算法建模实战7 T% r' O! Y! 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)/ t$ k5 \6 p, B8 Z& h
课时115集成算法实例概述10:51
& w* p1 B b O0 H, B3 Y: J课时116ROC与AUC指标10:03. l3 n. H9 g# o4 Q: d0 Y/ c
课时117基础模型09:321 w9 N; }$ l9 K0 ~7 w* E7 n
课时118集成实例18:530 _' w/ \4 P" ~0 d
课时119Stacking模型14:16, x# l* Y! Y% [* |7 K' o+ n9 e
课时120效果改进11:09$ j. s" h$ ^+ f" O3 i
" N) [. K0 V% Z- W4 ~" c) ?章节16:基于随机森林的气温预测! @" S2 g+ L3 l
课时121基于随机森林的气温预测任务概述09:05
9 H U1 o# I. ~& Z课时122基本随机森林模型建立09:09
# J; d, ?, @$ Q' ^0 A课时123可视化展示与特征重要性12:58* `' h1 _+ ]( z: X6 [- B
课时124加入新的数据与特征10:24% R+ [) I _$ e& [. _+ U
课时125数据与特征对结果的影响08:246 S9 R/ S2 m4 P3 {7 g7 w
课时126效率对比分析08:14
# v- M5 B- o! l课时127网格与随机参数选择07:51
# m* y% b. W4 k: u( m+ z* y( s- C课时128随机参数选择方法实践09:46
0 v, d& d' `- }9 z课时129调参优化细节10:12
6 h; W6 \: K S9 t& f6 J课时130本章数据代码下载. ?4 n* q) O ^7 p) j
, w1 a6 p* p5 Z6 ?, F# ]" v2 E; w
章节17:贝叶斯算法7 e" \& |; m# G, ]7 c7 N6 ^8 M
课时131贝叶斯算法概述06:58
i' P& t+ ~4 A! m5 Z课时132贝叶斯推导实例07:38, r. }4 w7 P* M4 I+ ]
课时133贝叶斯拼写纠错实例11:46
6 P" t! X% r3 `课时134垃圾邮件过滤实例14:10
, f! H( b5 t" y5 B% c- I7 y3 S课时135贝叶斯实现拼写检查器12:21# @" X/ o" ?1 P7 k
h2 U" f9 I3 T0 [8 ^% B$ \章节18ython文本数据分析：新闻分类任务
* N! k1 I3 S6 N+ Z7 ?% P. |课时136本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)1 Y# t% j2 L' S' `) Y0 M
课时137文本分析与关键词提取12:11
5 M$ \1 f0 m3 F; R, y; I$ v课时138相似度计算11:44
( S+ u9 I: f* ^& j0 ~5 x* t4 }: y课时139新闻数据与任务简介10:20; n- c3 m3 O- [- b6 p7 o3 m
课时140TF-IDF关键词提取13:28
! ~1 @( f8 W; ]9 b) q课时141LDA建模09:10
' i! w0 l' I2 O4 n; F3 N8 A2 i课时142基于贝叶斯算法进行新闻分类14:53
) Q: e/ i6 k6 P/ |, o+ E% Y/ w2 j0 d; T. e- r9 a
章节19:支持向量机8 b4 G% w/ w- A( U0 K
课时143支持向量机算法要解决的问06:00
- U) c* O1 p9 u. y9 A2 X课时144距离的定义07:05 b2 ?4 O' v# S* _
课时145要优化的目标07:54 t* A$ p! j5 I% J( {! E/ j: u
课时146目标函数10:12
; \1 @, [ o D) h* Y) q: `课时147拉格朗日乘子法08:57
9 D6 o* p' H! h- @8 ~' d! {+ h课时148SVM求解10:145 y8 W/ A% J# A. P' [2 ^
课时149支持向量的作用07:539 ^5 i2 [8 h9 y/ _2 L9 `8 z
课时150软间隔问题06:00
( q- K, O% H6 {2 a" [课时151核函数问题11:56
5 w& H- i4 Y( [2 g6 N% M! ]3 U# A# {/ i9 `7 w" Q
章节20:案例：SVM调参实例
2 N! x" J7 U$ H# f# Y课时152本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)6 A+ ~; E6 j6 A0 B+ E& d
课时153支持向量机所能带来的效果08:55
% r* N9 F' ^- b课时154决策边界可视化展示09:52
0 l Y2 [! n2 {2 R课时155软间隔的作用10:319 l- v9 O- I9 x" O
课时156非线性SVM06:52
+ U- E; T# G+ T* a课时157核函数的作用与效果16:15
# A8 a: A9 g+ i1 Z1 `6 w. L' g" {+ ~ }& z% a+ H
章节21:聚类算法-Kmeans
9 _9 Y# ^0 ^1 J/ y3 Z课时158KMEANS算法概述11:34$ j6 p! {4 R( V
课时159KMEANS工作流程09:42: o6 {, v L5 p4 k& q5 A
课时160KMEANS迭代可视化展示08:20
9 X- L& Z! |/ N0 j( @课时161使用Kmeans进行图像压缩07:58
4 l* h' o! x2 \1 U# _- V- d8 k) g- P6 i
章节22:聚类算法-DBSCAN6 e! T4 i( E( ~! {2 H: k
课时162DBSCAN聚类算法11:04
: H7 Y2 r/ y; _课时163DBSCAN工作流程15:03/ G" X: w6 f. M
课时164DBSCAN可视化展示08:52
4 m( N/ e3 [# V# e6 b: a+ S9 r9 w* S& G
章节23:案例实战：聚类实践分析
* l. U: G8 t1 R* O$ w( K; d( J' W4 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); q7 C6 J: u V) F- U
课时166Kmenas算法常用操作09:21
J" p: g2 R7 J" e; |0 T; e课时167聚类结果展示04:45) y: z2 a& R) L
课时168建模流程解读10:45
: Y6 d4 D4 J; }课时169不稳定结果04:14- e. [* t) t% N8 C& \& I
课时170评估指标-Inertia07:24
2 g. f, P2 X1 ~; c2 B$ j! b# X课时171如何找到合适的K值06:55& {: f1 l& K5 Z: U
课时172轮廓系数的作用09:15
% R9 H! j5 v/ f- ?课时173Kmenas算法存在的问题07:190 z$ f8 {, f6 H* T* v4 J
课时174应用实例-图像分割13:45+ o6 c6 q5 S6 R6 V0 g
课时175半监督学习12:231 K. g, f" O& h0 ]6 {. u
课时176DBSCAN算法08:10
) R: Y2 c `- J$ W, ?& L/ z' C/ U- y. s! S$ @7 E3 s7 ?
章节24:降维算法-PCA主成分分析
$ d! l# f) x4 F8 D课时177PCA降维概述08:39
3 c. P8 w4 i# h* B" S课时178PCA要优化的目标12:22* r s% Q2 m* p: m% x/ I
课时179PCA求解10:18
. }$ A. v5 O! ?课时180PCA实例08:34! z! h2 S6 J$ q3 _5 y2 h
0 ^$ X0 S) u- S章节25:神经网络8 Y3 w2 D4 Z/ }1 p
课时181初识神经网络11:28 e& ~" F/ A4 p; d
课时182计算机视觉所面临的挑战09:40
, D6 k! F0 ~' U/ d课时183K近邻尝试图像分类10:01
) @) y, \" o2 w; B& b课时184超参数的作用10:310 G% D0 p9 t( f7 ^
课时185线性分类原理09:35
- q1 U9 }( D7 j课时186神经网络-损失函数09:18
: Q V2 k8 m, a# E1 u课时187神经网络-正则化惩罚项07:195 z2 g- Y' p+ j* e- V& M2 T. @
课时188神经网络-softmax分类器13:39
, I3 _9 x8 G/ b9 p6 s课时189神经网络-最优化形象解读06:478 c, ^) b- P+ \4 P# f% w# U! R
课时190神经网络-梯度下降细节问题11:490 w" }) D8 s4 Q/ r) j
课时191神经网络-反向传播15:17
7 X) V7 {: V7 p0 K课时192神经网络架构10:11/ W: W* R6 _( m1 C/ r7 e" V1 _
课时193神经网络实例演示10:39
) j6 l8 z* y! J课时194神经网络过拟合解决方案15:54- E& q) Z' a- s: y) D
课时195感受神经网络的强大11:30
8 J7 Y* n) ~# i6 h; L+ T7 G3 r6 i& b X P4 B' \/ s+ x8 o
章节26:Xgboost集成算法
, I+ A" F# Y! c1 m3 m$ I& s8 \课时196集成算法思想05:350 g) r/ M' J* `1 G
课时197xgboost基本原理11:07
) Q" P/ K0 }6 p8 M9 A4 k课时198xgboost目标函数推导12:18
* J) _5 Y. ]3 e. o9 U课时199Xgboost安装06:26 L5 F) R1 M9 A) [, H1 u
课时200保险赔偿任务概述13:06
( y- }) v1 A N5 E' G: B: N0 T/ @! v! o课时201Xgboost参数定义09:54
- X r7 h8 J9 z6 o- [* g% Y) ?$ u$ l课时202基础模型定义08:16
, H( t5 V* L5 l1 @) t! S0 l课时203树结构对结果的影响12:37
: n0 W! Z: X0 Y$ {: H0 Z9 E( k课时204学习率与采样对结果的影响13:01
7 C, A. Z% |& U; B" }& C( r课时205本章数据代码下载
8 d; N9 w4 e, N8 c- g3 t; n1 u# Y' g& p* e% ?8 P$ q9 m
章节27:自然语言处理词向量模型-Word2Vec; U5 D; S D4 x' N+ K
课时206自然语言处理与深度学习11:58% X0 u( q6 ?5 T1 J: d9 M# W2 O
课时207语言模型06:16
4 o( p8 v! b+ P' P课时208-N-gram模型08:32
, }8 F. z! b1 i2 a3 C课时209词向量09:28
( ?& y: ^2 O9 W! s/ N课时210神经网络模型10:03
( w5 S7 b# H, }. K& N$ A/ S+ G1 d1 [课时211Hierarchical Softmax10:01
) k; a2 v: k( e" H, v+ `课时212CBOW模型实例11:21, ]) [: d0 U# r5 J# H; I4 V9 j
课时213CBOW求解目标05:395 F. x& l1 u4 g+ _: [7 d
课时214梯度上升求解10:110 i) ]7 U# i7 n+ D7 ^
课时215负采样模型07:157 n/ [. F' L9 d
; ]0 ` P x- P' ^2 r$ f1 H) w8 a章节28:使用Gensim库构造中文维基百度数据词向量模型$ `0 C% [5 t; B, f6 u$ q
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课时217使用Gensim库构造词向量06:22/ V6 N# l: ]" Y E$ u
课时218维基百科中文数据处理10:27
5 J! p! a. P% I( o课时219Gensim构造word2vec模型08:52
) M8 J1 K0 `4 d0 n- l9 P% t. }& |课时220测试模型相似度结果07:42, X7 ^ _: j& h O
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章节29:模型评估方法7 k) i4 V6 e2 u `+ W
课时221Sklearn工具包简介04:56
' t% j8 ]/ Q( @& A* K) B课时222数据集切分07:15
9 k1 a4 h* l% C, Q5 v B课时223交叉验证的作用11:03
1 [. B( i! t( G L. `课时224交叉验证实验分析14:51- g6 m$ ]3 M* i" v z- Z J
课时225混淆矩阵07:521 J$ P( A' F! b- i1 i
课时226评估指标对比分析12:13
# X. h9 t0 j2 }/ p课时227阈值对结果的影响08:26
1 M/ K" i' }- C3 e* E课时228ROC曲线08:58+ y3 O1 y# O. {! e0 j, V7 ~
课时229本章数据代码下载
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k- N3 [. h6 C7 W% B& Y8 d0 b章节30ython库分析科比生涯数据
" U7 K$ W$ F& }7 W. K: p$ c课时230本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料) ~$ y: F; ]# |; ^
课时231Kobe Bryan生涯数据读取与简介07:45
6 Q" [% {# o/ I I1 Q: l课时232特征数据可视化展示11:41; f- Y! x9 M( u3 A& l( W- Q
课时233数据预处理12:32: ]3 \& g7 W9 O
课时234使用Scikit-learn建立模型10:12
* v8 F0 X+ l, L
( q+ ]# `, n8 A! u章节31ython时间序列分析
5 a9 q8 @; c7 J9 D5 z+ P课时235本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
2 j* u/ b* b3 z1 ]% a% \* h课时236章节简介01:03# F2 m- X: l( j- z! U; b S
课时237Pandas生成时间序列11:283 }+ g4 g; ]' i+ e
课时238Pandas数据重采样09:22
9 w1 X+ Y$ |+ i+ {! G课时239Pandas滑动窗口07:47
. ]0 g2 o8 i% [课时240数据平稳性与差分法11:100 U0 e( t6 |, W n5 C
课时241ARIMA模型10:34, F; Z4 x+ e4 l
课时242相关函数评估方法10:46
5 U, Z, E" p/ x# U! p课时243建立ARIMA模型07:48: G5 i3 O, c! Y
课时244参数选择12:40
' u. A& ^/ L' a* a) r8 R3 G/ g/ F课时245股票预测案例09:572 b2 Y2 j4 }4 m
课时246使用tsfresh库进行分类任务12:04
$ h0 ?) c% {' v* `8 O) ?课时247维基百科词条EDA14:30
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_2 R/ x, @+ w f. Z& f6 H章节32:机器学习项目实战-贷款申请最大化利润( ~ g- u. e v
课时248本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
6 ]( ?! K1 {6 i( p* ~1 {$ ~; D课时249数据清洗过滤无用特征12:08* c F& s* c- X$ f+ c6 E
课时250数据预处理10:129 P- L3 ^% j4 X7 w& F8 [1 _! W: h
课时251获得最大利润的条件与做法13:268 }* \4 M& B3 v' }; {5 }6 v! S+ u
课时252预测结果并解决样本不均衡问题12:477 ], d3 |$ @" ^# @
+ ?' Y4 z4 \. V& s+ K
章节33:机器学习项目实战-用户流失预警
: K& |1 } m( O% y B$ u1 d) }课时253本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
; Q% N% T1 U0 g课时254数据背景介绍06:355 V5 f$ U/ p) `2 v1 h$ p: `! g+ R' Y( N
课时255数据预处理10:05% k/ U( E- P* d
课时256尝试多种分类器效果08:32: @( |( `. @8 _2 @
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2 K( c7 b r7 a$ C; y课时258应用阈值得出结果06:26
' H: D1 |4 j& a. Y2 s% r1 ^- l, ]4 V% q) n* i! p3 `( k
章节34:探索性数据分析-足球赛事数据集
3 ?7 i0 e# N0 Y% B& u I' T$ F课时259本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)7 X* c* u( a* V% H* u- N5 q0 f
课时260内容简介02:13
8 ~) r5 F, w) A" s) b课时261数据背景介绍10:30
4 U2 z2 [9 P9 _1 U课时262数据读取与预处理13:09
6 a2 e6 _5 b$ u3 w$ m课时263数据切分模块14:42
# M7 W/ S6 j; z+ S" y课时264缺失值可视化分析13:27: ~" Z, V3 d9 M" M' [$ D
课时265特征可视化展示12:23
3 Q% B; ~) \/ ~2 v课时266多特征之间关系分析11:21
. Z9 N! Y( C0 O, G课时267报表可视化分析10:38$ W& _" @6 {* r
课时268红牌和肤色的关系17:16
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+ n+ H" q- {# a" ?章节35:探索性数据分析-农粮组织数据集
4 v7 r% K p8 J" h# h3 f3 q课时269数据背景简介11:05" u7 S( q3 ^2 F9 Y) A- g
课时270数据切片分析17:26, v! f6 D% N( V8 G
课时271单变量分析15:21
, V' g9 S4 Q& _2 j+ ?' R9 b- X4 }课时272峰度与偏度11:37# |" ?. u/ `; N w1 X
课时273数据对数变换09:43
$ l" d8 o `7 t9 C) I课时274数据分析维度06:55
7 o7 Z+ }7 G; b( X4 z3 U课时275变量关系可视化展示12:22( d% g$ m! t. o4 o6 Z
5 ?& `9 ^# b1 V+ J$ f4 p章节36:机器学习项目实战-HTTP日志聚类分析
8 q, d. Q$ | ~; l课时276建立特征工程17:251 E" A \1 l+ a2 _) n
课时277特征数据预处理10:34% D8 q4 h) x+ | u
课时278应用聚类算法得出异常IP点17:59
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