2 w$ ?; F6 \1 G) M4 m% {
* G$ N* A, H. b
〖课程介绍〗! ~) x) W B2 i. n
适用人群:6 P0 p: Y9 f$ I/ f7 A$ m
数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。! W5 R( J% I: |' k7 a' t5 m0 e
# a! F* y: i; L+ B% F
课程概述：& o0 i2 x; q" I3 _+ F5 _, \4 e# m
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& l% |6 }' L: s( w0 e- q' r& L( G/ c1 d! i
课程特色：3 y) E0 ^: M, A" h5 X
1.通俗易懂，快速入门
3 X7 x- I: `$ ]5 t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。- Y' l) h: D6 y" w* z- c! h
2. Python主导，实用高效
; y# \- |4 }) z+ Y7 c# g8 y& g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。
& x, m: G4 d4 p8 _. t3 E3.案例为师，实战护航0 N; p Q7 u b- a# M
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。
+ q: s' I+ r6 c- S& S$ B+ q4. 持续更新，一劳永逸
* U6 R0 F0 U% c7 {$ nPython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。
4 B. `' P* U! t. ?: Y" @" q- Y5 t 6 \7 y" G9 c! l* ?" B
〖课程目录〗% D; P; {9 }# ]& ` {4 ~ D$ i
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
! \9 i- s1 B' S1 ]: n: D7 |课时2AI时代首选Python09:20- V: V) K C7 r; r0 |6 m7 `
课时3Python我该怎么学04:21
, |/ I2 H+ k7 k" K) ]0 L3 A& a课时4人工智能的核心-机器学习10:35
% o! ?5 K; j! V课时5机器学习怎么学？08:375 d3 y: H' W/ L3 \: l
课时6算法推导与案例08:19- C! w' Q; b% A' H
`* {7 r* y3 [( f, F1 |4 g7 K章节2 ython科学计算库-Numpy（课程代码在目录）6 c c0 i" N: J+ c: x
课时7课程环境配置05:38+ T: s) q( H3 b4 @! H/ H
课时8Numpy工具包概述09:59
9 z0 N7 C9 L, L8 P7 m2 F7 W课时9数组结构08:35
* {( e5 f U' y4 T课时10属性与赋值操作10:308 l0 L1 L8 j9 {3 t
课时11数据索引方法11:00
9 B( w6 V& F4 A' h! N: u课时12数值计算方法08:15
& [8 n4 j6 S+ T8 k. T课时13排序操作04:51* i! h, y0 `! l, M4 ?
课时14数组形状06:365 U+ Z( g% \8 y9 [0 O5 X$ h7 P, X
课时15数组生成常用函数08:25
/ r3 L0 A4 {; r1 e7 A( Y0 ~, c课时16随机模块05:33
/ Z2 Z) }) o9 a8 K课时17读写模块05:56
9 l7 E0 k$ o) j! I) L4 t! T课时18本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
\6 E0 I1 h& [4 q, F; k+ n3 a [$ r# I& _' x4 r( R R- g7 d
章节3:python数据分析处理库-Pandas
, n/ h& y4 O/ J; e. I课时19Pandas工具包使用简介08:322 d0 p' N- Q: B/ N/ d. n4 b
课时20数据信息读取与展示12:05
) V6 W" a5 v: G* H2 |* i2 h课时21索引方法04:34
# O6 M! g6 H2 k1 f$ w( N" \课时22groupby函数使用方法05:22
, a [5 k r6 T7 C' R课时23数值运算11:15
) t- e8 [+ Q( `5 w课时24merge合并操作07:14
$ j* Q h2 _+ `: r1 g; Z课时25pivot数据透视表10:02
% x$ o* q" H9 x( b课时26时间操作10:18
. P. z4 W1 A( x8 A7 s课时27apply自定义函数08:58
! o2 G" G* K+ \5 K课时28常用操作06:43. Q: r* \- i% k, P
课时29字符串操作07:32
: i$ ?& Y( J; P9 Q# T1 c课时30本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)3 G- a' |: c! K
; e J. N6 b6 t
章节4ython数据可视化库-Matplotlib h# d. |2 c, l4 D
课时31Matplotlib概述11:44
% Y- c! e6 L" d. y: ~课时32子图与标注21:16% g0 l* m, L( N/ Y& H7 w4 K0 i- G
课时33风格设置04:50
& N3 h- v$ J1 m' x- S课时34条形图14:48
# ^2 K* {7 g# D) g课时35条形图细节15:14
7 ^9 I& R! A& f课时36条形图外观15:405 V9 P% [6 m2 Q g+ T) d
课时37盒图绘制09:094 z* R* U: Z) ^0 t. f6 x1 O
课时38盒图细节14:41" o; w3 `5 w6 a& U
课时39绘图细节设置13:48
7 M9 Z* P1 k _/ }课时40绘图细节设置212:36! Y7 S2 P+ Y; C4 J) X. `1 d
课时41直方图与散点图18:05
+ ?( }) O; P, t/ x# Q+ z1 ~; _' ~课时423D图绘制20:05( C- Z; l4 z0 l1 e9 q% Y
课时43pie图15:00
9 }9 \$ o. J7 v6 N课时44子图布局14:39' @9 b2 I$ F( c: O
课时45结合pandas与sklearn14:03
! D" S" M7 `5 N( B课时46本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)% [/ _$ S& [2 P
, B/ ~8 f" j3 q章节5ython可视化库Seaborn
" R+ n; Q8 m* k0 T课时47Seaborn简介02:44
3 f) R$ R; L2 Y8 j! \课时48整体布局风格设置07:47
1 }# c1 C& O$ |% G6 V; I$ I课时49风格细节设置06:49
( @9 Y8 X. @" u- D' F课时50调色板10:39
5 W; V$ z( j: n- O! O& B$ P课时51调色板颜色设置08:176 s# e6 m# \6 a7 p! B( z
课时52单变量分析绘图09:37
\; {! N! H: J6 C9 f课时53回归分析绘图08:53
0 w( `5 P, @5 n6 E课时54多变量分析绘图10:36$ \; `3 a, l/ {7 W- T% U; _
课时55分类属性绘图09:409 J d+ D+ G* e5 D
课时56Facetgrid使用方法08:49
; p, u, W3 h q. d3 I8 q课时57Facetgrid绘制多变量08:29
/ W3 G9 k- Y {( c6 w1 B课时58本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
% s1 ~0 V0 M4 a; ?% A课时59热度图绘制14:19
0 x& e; g t& `. s# c5 i0 n$ q8 Z @8 s/ T3 j
章节6:K近邻算法实战6 Z" f# [3 T% s, b4 V' A6 m7 t
课时60K近邻算法概述15:47
8 D6 ?3 [4 a' O' u6 u0 X9 L课时61模型的评估10:394 v- h0 p! [: I
课时62数据预处理11:25- I8 t. _( C1 r. Z. ?
课时63本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)" g9 P( \9 I* j5 ?
课时64sklearn库与功能14:42
5 S1 ~8 A4 [, q1 @% e0 O课时65多变量KNN模型16:37( }4 N- ~9 O- o; W: B; o6 o5 a" i" a: G
2 l' c/ ^( o8 ~8 x! d: z4 @8 [! s$ g
章节7:线性回归算法原理推导2 w1 f' J3 a& n6 A; H6 _7 d2 @
课时66回归问题概述07:11
" e) L, j4 f2 V- U3 C( p. d( q3 r4 Q课时67误差项定义09:41
5 ]9 R8 t) W& U0 I P: n0 K! d3 a课时68独立同分布的意义07:32) o: @- d6 |1 r' K% F1 x
课时69似然函数的作用10:50
, ^2 {7 y9 A. B, }& K- k课时70参数求解11:11
- d' s3 Z8 |8 W" F/ a! s课时71所有算法PPT汇总下载
+ B* N$ F3 K4 g j4 e# @* `& B/ O& v0 R2 o) k
章节8:梯度下降策略! Z: i$ l3 w) l! p4 W
课时72梯度下降通俗解释08:34
! c1 g% I4 l0 v3 V/ i- P课时73参数更新方法08:17
( `" Y5 K" ]" I" C8 @2 P4 u8 Z4 W$ j6 K课时74优化参数设置08:51! p( ^3 | |8 g4 ^, h
2 c/ T: ], I; \( l, z章节9:逻辑回归算法
1 Q } x4 Z; U @2 {, Q( h课时75逻辑回归算法原理08:235 S4 o5 n, e( t5 U. S- T
课时76化简与求解09:09# Q$ ^* W' q; W5 X6 c
1 s2 X. w) O+ ?4 ~. ~2 w5 a, U
章节10:案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略2 | [; h4 Z* o( D( U. u' f& Y# K# ?2 T
课时77本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
8 V1 R$ ?. l/ P/ i课时78Python实现逻辑回归任务概述07:34
% [5 F f- \, H* N4 ^7 u3 X课时79完成梯度下降模块12:515 F+ g1 V# M3 t- X2 k
课时80停止策略与梯度下降案例10:55
, b9 X" t- Y- E- c7 i) } B% P" l课时81实验对比效果10:259 k& R- i% i! a& h
) C9 w- X& k8 p3 ~. L+ s6 C
章节11:项目实战-交易数据异常检测5 I# i: I. T$ K
课时82任务目标解读08:09
6 x( t9 x2 q7 t& C# X# r$ X2 D课时83项目挑战与解决方案制定12:36
! ~; H- x! k3 }! n课时84数据标准化处理11:20- _ t! \/ T1 @4 t4 h: Z# c) ]
课时85下采样数据集制作06:08% u4 d& C. x: b( w5 V0 O
课时86交叉验证07:16
; b$ l3 ]; x% H& K, M' |课时87数据集切分06:00
* M) b1 _6 x, E( a7 M课时88模型评估方法与召回率10:30
4 k' w" y j# _6 y0 z$ V- d课时89正则化惩罚项11:48
- p/ w3 f& m- D6 F* |; S) P课时90训练逻辑回归模型11:205 ~3 H2 s% _: }+ D0 `
课时91混淆矩阵评估分析10:229 e; Z3 W1 z4 B8 n% Q. j* l8 l4 f' k
课时92测试集遇到的问题05:20
! n3 Y$ z4 W- K z/ m2 [课时93阈值对结果的影响10:34
- n4 ~, V, P, O2 @8 L+ v# E课时94SMOTE样本生成策略07:383 J5 |; F# z7 U4 ]4 u
课时95过采样效果与项目总结08:008 G% P, l4 d! I2 { t) H
课时96本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
/ Z. ~% K% y( s6 a/ O5 W2 h+ r
- Q- b; [" I" o! [章节12:决策树算法. l* |! U! s& |$ t3 \# m
课时97决策树算法概述08:29
0 y. }# \2 s3 O1 H; T |- ]) K课时98熵的作用06:39: P4 s3 b% q3 W; l! e1 Y6 M
课时99信息增益原理08:412 \6 q O n/ p6 B& U: u. E7 \3 M
课时100决策树构造实例07:40; @2 a# z( m( [( t1 x( \7 c, u# V
课时101信息增益率与gini系数06:073 s8 M" E2 O1 U2 w% q
课时102预剪枝方法08:02
5 d E: c1 h7 r8 H课时103后剪枝方法06:54
# K; Q+ X5 [( t( J1 w$ r- @课时104回归问题解决05:54
u' ~- B* } O* Z: f, G" f" F% A- p* d
章节13:案例实战：使用sklearn构造决策树模型4 m3 F, a% C- E9 }
课时105本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
- ^: U* J6 K S9 X% O% J课时106决策树复习08:55
8 y# e9 y# u! c) V课时107决策树涉及参数11:09
' T# r; N }8 y' {课时108树可视化与sklearn库简介18:146 E* p% N/ t( f @! d2 D* ?( ]/ _
课时109sklearn参数选择11:46* {2 J! R4 B2 U. N! M- ^( m, u1 Z2 x
, [2 X1 Q$ t# r0 r& Q, `7 D( E章节14:集成算法与随机森林
3 O' V0 Y [- z( a课时110集成算法-随机森林12:03) K0 D% A l& B9 X. t
课时111特征重要性衡量13:51
% d3 |" q. w$ A9 R5 K% G& K1 P# O5 Z课时112提升模型11:15
) `, N& I6 b0 e: b课时113堆叠模型07:09
: p" G2 j$ G* h/ A6 h' q
4 [' J4 y& b1 }! g* C章节15:案例实战：集成算法建模实战
! d4 A3 O1 R) \0 [% f* M6 f$ u课时114本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
4 X9 E5 [/ F+ S3 S% W+ M6 {$ P& C课时115集成算法实例概述10:51
# _; ^. a$ ?3 P) v5 l课时116ROC与AUC指标10:037 T( ~4 K4 A1 A6 ~/ s! v! U1 b- g
课时117基础模型09:32
- e G- W* r4 u* z课时118集成实例18:53' Q( U; I5 f3 d: g) Q+ n
课时119Stacking模型14:16
( k7 z7 Y2 r- i5 h1 R课时120效果改进11:09
! |# w3 C; ^4 Y+ v
+ \9 @$ P+ c( I6 P. e章节16:基于随机森林的气温预测2 d- k: P2 |0 A0 l1 n7 t; e
课时121基于随机森林的气温预测任务概述09:053 X0 K, B( Y9 f
课时122基本随机森林模型建立09:093 g5 @. z$ A. r$ ?8 u" a
课时123可视化展示与特征重要性12:58+ w* [9 E r' ?$ f
课时124加入新的数据与特征10:24
; x' L8 n/ X8 d9 o课时125数据与特征对结果的影响08:24
# {4 w. g) @: c- w0 b4 ]5 M" w/ M课时126效率对比分析08:146 I7 T/ q6 }- J& m
课时127网格与随机参数选择07:51
" H" O9 C& y; L课时128随机参数选择方法实践09:46
' A1 y4 w9 V$ ]" [2 {课时129调参优化细节10:12( u @! d: l- ?/ ?
课时130本章数据代码下载1 T3 ~% E2 C+ j7 d
1 q! {8 |+ U' W: O9 [ L
章节17:贝叶斯算法2 z# X0 ^0 j, S- c. u
课时131贝叶斯算法概述06:58: U- r6 w5 ~6 o4 i" s# \; Y; l
课时132贝叶斯推导实例07:38
" O. i+ M' W. `8 R课时133贝叶斯拼写纠错实例11:46 e1 N: T% v, K8 @3 x9 K% z7 s8 i
课时134垃圾邮件过滤实例14:10% Z$ N& P8 _" F* h# ^( o: C- V- O
课时135贝叶斯实现拼写检查器12:21
) x/ r0 `9 u. _4 k8 ` M! Y: I
6 g; W3 c- M/ r7 o章节18ython文本数据分析：新闻分类任务 d' b4 }! J4 c$ v& i1 g
课时136本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)" E2 l. ]9 u' F/ U/ V5 Q
课时137文本分析与关键词提取12:11) c4 k/ @; t# `2 L, {' I) I1 [8 _( ]
课时138相似度计算11:44
' j4 D! l2 @3 I% ?* E5 e+ e ]课时139新闻数据与任务简介10:20
9 Y/ \0 \8 ?& H" L" X课时140TF-IDF关键词提取13:28
f+ h( A. c7 E* ]7 E% s课时141LDA建模09:109 N: h5 W$ q, a
课时142基于贝叶斯算法进行新闻分类14:53) {9 F0 \: Z8 x; @3 q
3 B" G: E/ m( q: u+ A( F3 `6 O
章节19:支持向量机
5 U/ I5 ^+ Q3 Z6 {, E课时143支持向量机算法要解决的问06:007 p( k$ X* ]5 ^7 H* t0 O
课时144距离的定义07:05
+ W7 U" T4 `' J+ ~# {课时145要优化的目标07:54
W& S3 i% u/ c1 q* e/ z0 ?; Y课时146目标函数10:12- O, r) T) A9 J! M0 _
课时147拉格朗日乘子法08:573 d9 U& S: u9 j
课时148SVM求解10:14
/ [& `4 U) x" @! @7 o5 }课时149支持向量的作用07:53
* X% ^0 C+ Q% r. R: j8 b课时150软间隔问题06:007 }3 T6 K J5 M' h7 o2 _+ ^
课时151核函数问题11:56' D, [: b& S% v- D
# P9 ~0 k3 m4 k9 o$ T0 M
章节20:案例：SVM调参实例4 q( m$ T1 G) T) D: C
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 U$ t2 B3 r7 M" [) \( G. K1 w课时153支持向量机所能带来的效果08:55
8 q1 F) x8 u- l课时154决策边界可视化展示09:52; d) k4 n. n/ C7 w
课时155软间隔的作用10:314 L$ Z8 \( s4 U4 @5 x# }+ W/ m3 T- N
课时156非线性SVM06:52: k5 \! p, \+ y/ `+ c- e. c7 ~) ^- b
课时157核函数的作用与效果16:15
% z7 N7 x7 X: \7 z2 Q* d% {/ b. v' i+ @9 q4 E5 M+ R
章节21:聚类算法-Kmeans7 a' Q9 d' n, ]3 ]0 Y6 r& [! h: D/ X
课时158KMEANS算法概述11:34
/ y, O& X( U1 K4 P! n课时159KMEANS工作流程09:427 M; G4 v7 t8 t
课时160KMEANS迭代可视化展示08:208 @) U9 V6 }$ D( q; \2 `) t
课时161使用Kmeans进行图像压缩07:58, a8 c5 M$ e/ p/ I* x
& Y# `8 v" H% N( ?章节22:聚类算法-DBSCAN
' d! \& N% {+ Y) s: e1 [2 f( b, ] w课时162DBSCAN聚类算法11:04. } L) H8 L6 J7 e& l5 |
课时163DBSCAN工作流程15:03) Y, R& O$ e i; x" Y2 z" i7 x
课时164DBSCAN可视化展示08:52" s: c+ i! V+ e% @* A( D
?# |0 D N* i' H& n" D章节23:案例实战：聚类实践分析
" W8 V8 z5 j; t; B$ q课时165本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)- m3 p$ ]6 |; u. T; @5 F
课时166Kmenas算法常用操作09:214 v5 L4 n c6 s5 E8 _. o) ~
课时167聚类结果展示04:45
3 O/ n( v" F& v4 m7 O6 C; V课时168建模流程解读10:454 V5 D7 _4 J/ o; r7 U
课时169不稳定结果04:14
) h |9 C" l6 j# G$ M课时170评估指标-Inertia07:24) }+ t( B# d9 k) _# H0 D
课时171如何找到合适的K值06:554 M5 c4 U% d- U H$ S6 W/ F0 j: B
课时172轮廓系数的作用09:150 J2 h4 Z: s9 O, B0 J: _
课时173Kmenas算法存在的问题07:19
; u" ]6 w9 y& W# J( L* y课时174应用实例-图像分割13:45
" Z* ~: V# z' }. y3 t课时175半监督学习12:23* A" O; I. G; [8 S+ S( b, f( |
课时176DBSCAN算法08:106 P) Z& o7 @: v ~' O
+ Q- i2 @3 v+ z! b m
章节24:降维算法-PCA主成分分析
* C) Z- n0 a- @/ \6 i' O, R课时177PCA降维概述08:39
* h5 M+ l' ~" _ F7 c课时178PCA要优化的目标12:22. i4 a. h& c# b& t$ D
课时179PCA求解10:18
+ u: c" w) A6 ]0 K- x课时180PCA实例08:34
' V5 |" i3 y- Z. }- U ~0 U1 _+ S
6 M3 |# `5 u' J- \' t# a章节25:神经网络
$ _& a! t3 S( i课时181初识神经网络11:28
3 x6 G& J$ S+ C7 p! R课时182计算机视觉所面临的挑战09:40
6 N+ e8 F! ]( W! K3 Z G课时183K近邻尝试图像分类10:01$ g! h! P; ^+ U! V' \
课时184超参数的作用10:31
3 ]7 _% I ~) F4 I# g( J课时185线性分类原理09:35; U8 Z) |6 [0 n1 B: O. m) |
课时186神经网络-损失函数09:18
* n3 {- Z) H6 G* l7 i+ b7 I K课时187神经网络-正则化惩罚项07:19
~$ q7 O4 O! T; B7 X课时188神经网络-softmax分类器13:39
9 ~% f, l) O+ l: N2 }. j课时189神经网络-最优化形象解读06:47
% B/ B6 q2 R+ D& o( Z6 R% w课时190神经网络-梯度下降细节问题11:49
# a3 D& P& J; @" ~课时191神经网络-反向传播15:17" B# V3 _. d0 I- p, e C/ J; \
课时192神经网络架构10:11
4 ?; ^+ C+ V/ _% F& D# E$ C课时193神经网络实例演示10:39
- ]& \5 ]+ `# v m课时194神经网络过拟合解决方案15:54. K3 J1 `: C% p
课时195感受神经网络的强大11:307 |2 I& g+ l6 m. q
2 {/ f8 U( e" Z
章节26:Xgboost集成算法
, E% h! s! o6 y) F- @课时196集成算法思想05:35: z# w! d1 v& r" U3 ^ u- b
课时197xgboost基本原理11:072 ]3 [1 c2 @2 k
课时198xgboost目标函数推导12:18- g( r5 v' D- X" C4 F. m) H
课时199Xgboost安装06:26
, i* j8 c6 s# ^7 |9 U7 ~: ?课时200保险赔偿任务概述13:06
- H5 R# k% s3 s8 W1 n* W) l课时201Xgboost参数定义09:54
3 @5 A. _; E' c/ E! D" `# V7 I. K* o课时202基础模型定义08:16
8 ?, `( o$ |( s% r; p课时203树结构对结果的影响12:371 ^8 P6 ~5 p) Q0 s/ |: n
课时204学习率与采样对结果的影响13:016 b4 h7 J H* |4 d4 V9 J
课时205本章数据代码下载
, d1 P1 l+ W/ v8 q, D, V( d/ e
9 K E& s* p+ G0 ~章节27:自然语言处理词向量模型-Word2Vec
3 x2 z& {: C$ Z' f1 n; H+ E课时206自然语言处理与深度学习11:58, K/ x. U; h2 n2 G4 M& O
课时207语言模型06:160 I* L8 _9 D* `* W( m. c; X2 e/ ~" y
课时208-N-gram模型08:32% k' @/ O) s, t! G+ e9 K
课时209词向量09:28! B m# m! } r. L. z$ S+ Q
课时210神经网络模型10:03
3 p6 J! E1 X/ x1 |" \: e0 W课时211Hierarchical Softmax10:01; E1 _, B" j- @7 |
课时212CBOW模型实例11:21# z$ ^0 M8 V3 `7 h; m
课时213CBOW求解目标05:39% x- B2 P- o' j% S! Q* o
课时214梯度上升求解10:11# n# M' R; k% |+ f/ g4 M1 Z
课时215负采样模型07:15
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+ x) y9 W+ k- w' Y) F* ?章节28:使用Gensim库构造中文维基百度数据词向量模型
- V6 u+ g- ]1 h7 M/ M* u0 O/ m课时216本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)& A4 i- L( k: b7 C9 W9 b! ~
课时217使用Gensim库构造词向量06:22
+ O& M8 X+ {; \1 L n) R9 h+ G7 }课时218维基百科中文数据处理10:27. o5 D! D1 y1 `
课时219Gensim构造word2vec模型08:52% Q- T3 w' s% h( h+ u+ f* A
课时220测试模型相似度结果07:42
- _/ \6 e& z( e* y( O; p- m0 A
, i& x$ \# V: H; i: x- e* \4 v0 f j+ |6 S章节29:模型评估方法1 ~ c" t! e" N2 e; d& L; V
课时221Sklearn工具包简介04:569 ?3 i5 T+ k3 m% f
课时222数据集切分07:15
9 |2 L6 p1 \+ j课时223交叉验证的作用11:038 J! K6 Y$ Y/ N8 x0 r8 w- e
课时224交叉验证实验分析14:51; _5 \' b7 x) B7 f; Z5 \/ V% I
课时225混淆矩阵07:526 U) H. F! N/ o. Q
课时226评估指标对比分析12:13) \, n% y0 r# C$ T* H+ i
课时227阈值对结果的影响08:26
! X# u0 B M# r* k- P, q, x课时228ROC曲线08:581 M2 u# r: A. V* ]! o
课时229本章数据代码下载
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" g+ J% M, G( E' d/ a* E章节30ython库分析科比生涯数据
- E: [4 J: s( Q& b/ J) X1 M- 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)
8 n% a& \- L5 X4 Q课时231Kobe Bryan生涯数据读取与简介07:45! V8 o6 P6 W1 W2 ~7 R" r
课时232特征数据可视化展示11:41, X' V; R! t) h9 N: U# D+ t
课时233数据预处理12:32
5 L7 ~) h; t. Q* S) m课时234使用Scikit-learn建立模型10:12
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章节31ython时间序列分析
' P# b* I7 a( V( }- Y$ 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)7 Y0 ~7 j; j+ ]! ?. {- c, y: S: f
课时236章节简介01:03
8 T+ P6 X; u3 o L课时237Pandas生成时间序列11:28; `# j7 d3 m6 k
课时238Pandas数据重采样09:22/ \0 c9 t, G7 h1 h# A
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/ O0 C8 ~& ^5 J/ N2 x& I8 W$ K- `课时240数据平稳性与差分法11:10# p& ~+ l. u* x7 j
课时241ARIMA模型10:34
) y9 C+ q" X c; x$ M3 ^课时242相关函数评估方法10:46: O4 d9 y& o5 ^( }
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" d: ]" k# S5 o% S7 u v课时246使用tsfresh库进行分类任务12:04
+ R ^+ ~8 U( Z0 y* R! v$ W+ H课时247维基百科词条EDA14:30
7 S- f5 R( P+ Z4 y* c
3 h: J& s9 _6 ]$ D R: D8 x2 a- k7 i章节32:机器学习项目实战-贷款申请最大化利润8 d( F) o8 U5 T0 d! y
课时248本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料); S2 Q& M" j: i$ H
课时249数据清洗过滤无用特征12:08% F* g+ T* Z5 |
课时250数据预处理10:12
- M" k3 a/ z/ x0 H/ l( h2 x" p课时251获得最大利润的条件与做法13:26+ f( U& z5 P4 e% [. d; F0 L+ s
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课时253本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)6 Z: R% T. K% b# S1 Q
课时254数据背景介绍06:356 l r" l" K- a2 P
课时255数据预处理10:05
% |& ~5 G. \4 \课时256尝试多种分类器效果08:320 ^8 D: t z( E0 x( z) K
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章节34:探索性数据分析-足球赛事数据集0 N% q5 f, n: o! [! a h" 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 Q5 e# w( x2 a8 h4 t+ R
课时260内容简介02:13
3 t- C& b T' Q1 L2 e3 m- p8 J课时261数据背景介绍10:30* p) [$ j% Q5 q) b# {
课时262数据读取与预处理13:09
' u& `( _) c" Z/ x0 n2 h2 X课时263数据切分模块14:42
" y( x R7 [- {1 @% i课时264缺失值可视化分析13:27
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$ M3 ?) S7 K5 g8 O) Q7 R$ ?( P! R课时268红牌和肤色的关系17:16; T& B& _% [6 {& P( X) K
U1 Y' q% s# n- B9 ]8 r章节35:探索性数据分析-农粮组织数据集' J( ^) j$ U. W ~2 O
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课时278应用聚类算法得出异常IP点17:59: k4 k( C& G) m1 R
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