' e, C% r( {+ E% I3 l% E- S1 M
8 F: k F" k O, F9 \% z
〖课程介绍〗
4 X7 z5 Q0 N# Q$ W& X) g! n) R4 x适用人群:5 d9 f/ a" M6 U6 Y6 v
数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。3 `' d& i7 j4 u1 _
3 e! h& g$ A0 c* l课程概述：
3 v8 r5 A% b4 k0 E- v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。
: R5 q5 m0 ?$ G* A* H$ O5 [- l0 e! z1 k+ c& T
课程特色：
2 ~- }$ T3 y9 m& f1 w1 b$ W2 o( z1.通俗易懂，快速入门" P" Y9 X' |/ \& f: H/ j5 ?* C/ A
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。. I4 k. I l# v1 L" z
2. Python主导，实用高效
- t- z( v9 X8 u& c9 ?2 v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。; c n) j4 H* A. m% R
3.案例为师，实战护航
7 P0 _3 D( p9 s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。
) L7 C( t% c2 ^# z' Q$ O4. 持续更新，一劳永逸 T* W8 V4 w: ~" }5 R. A8 v
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。
+ f8 @( b+ x7 g- a \6 A) x 2 `$ M, X* A' J5 @
〖课程目录〗
3 v0 V1 V& H( }" v! _ 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
. \5 M# ^6 X% D9 [, L8 u8 h课时2AI时代首选Python09:203 r B8 t U5 m3 ]4 z' e9 g
课时3Python我该怎么学04:21: `% W2 T5 _" F5 u3 ?+ {, I$ j
课时4人工智能的核心-机器学习10:35' S0 p# X3 R0 y5 O
课时5机器学习怎么学？08:37
3 e4 j3 ]6 U6 N* w课时6算法推导与案例08:19
8 z* J% c$ e& z! }7 _" D: C
/ l' x% A/ P$ J章节2 ython科学计算库-Numpy（课程代码在目录）
% {1 Z4 ]7 q: \0 t9 ^; x课时7课程环境配置05:38
4 e- q7 y! D6 |- [4 h2 ?课时8Numpy工具包概述09:598 C' Y$ M6 e* J9 Y( [
课时9数组结构08:35
0 Z: r: Q/ e8 d' `课时10属性与赋值操作10:30
" g [1 {. g+ B+ k课时11数据索引方法11:00
; ^" C: E- Z" }+ ~8 u7 @* z/ L课时12数值计算方法08:158 X/ a, O( P4 w+ Q/ ~, I1 }
课时13排序操作04:51
: e! U2 ~) H, ^* U9 r课时14数组形状06:362 B7 P' a ]: K$ m4 S$ ]6 m- |: L
课时15数组生成常用函数08:25
$ }; O" o% Z. L' w0 ] @课时16随机模块05:33
& O) r9 L: G1 X0 n2 `# L. W! \课时17读写模块05:564 R% A7 s( d: t Z0 m+ |
课时18本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)" r5 n+ M* O4 D% _
2 V6 r9 c; u2 J+ h3 ^章节3:python数据分析处理库-Pandas+ S. [$ I3 j, @3 x% b8 |
课时19Pandas工具包使用简介08:322 u3 e) _! x. V* E
课时20数据信息读取与展示12:05
- A b; ^0 }+ e/ l! T课时21索引方法04:34 m) p/ O( e8 S7 a
课时22groupby函数使用方法05:22) H7 _8 a! ?* ^
课时23数值运算11:15
5 s3 V& D2 X/ c6 V/ D* a# V$ a课时24merge合并操作07:14
0 Q# m: K3 F9 O* z# l9 `课时25pivot数据透视表10:02& Y. W) i, I* H1 _6 s5 Y2 F' Y
课时26时间操作10:189 M! l6 ]3 ^- g) D& n- h
课时27apply自定义函数08:58
E2 z! o E: {% G课时28常用操作06:434 Y' M$ w) o7 K+ Q& D/ J
课时29字符串操作07:328 q4 W" g8 E7 m& Z6 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)
* s5 Q/ {0 l& Z) @% M( P( q0 O
1 V& @1 U, z; I章节4ython数据可视化库-Matplotlib1 t' d/ a1 ^# ^3 c
课时31Matplotlib概述11:44
; D6 e: p9 j3 O1 Z9 z/ ^课时32子图与标注21:16
2 M& \8 A. k* m2 O% F" u课时33风格设置04:50
8 d9 o+ c K+ x. y: S/ X; K/ K! r1 L课时34条形图14:48 r% H1 F0 Y" ~: y1 S, ]( V
课时35条形图细节15:14
" U6 ?8 z0 g5 h' }9 Y0 w: S课时36条形图外观15:40
) Z) b8 S. X% d- @! }课时37盒图绘制09:09
, a: ~( d* ^1 O+ A4 U. y) e; ]- e+ S课时38盒图细节14:416 R4 B- }3 V! ~- `
课时39绘图细节设置13:482 u0 u v- M3 h4 W* r8 o" } `
课时40绘图细节设置212:367 O0 h, b E' M# k9 ?; \* A: E
课时41直方图与散点图18:052 \% g, g4 H( a( s* Z! q
课时423D图绘制20:05: c4 b$ f! ^3 {2 h J4 x
课时43pie图15:00
4 H% i7 B! `; F0 ~课时44子图布局14:39
8 P' |5 O# R E课时45结合pandas与sklearn14:03
9 p4 G$ f8 r) \, ^课时46本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
5 }% B( z7 R/ |' P0 [# ?1 [% x2 V. H s
章节5ython可视化库Seaborn, z6 J- Z" f5 o! d8 _9 \* i
课时47Seaborn简介02:44
, w9 W. {8 R" _ D$ [课时48整体布局风格设置07:47
4 f# S- S! m3 |6 A) E课时49风格细节设置06:49
3 p% c) E) w7 R5 {- V8 |课时50调色板10:39, ?% u( @- L: U6 n5 g* |
课时51调色板颜色设置08:176 Y( e" f* Q7 N/ W0 ]0 o: R) d( D
课时52单变量分析绘图09:37! `# M& K* t% i" @. s
课时53回归分析绘图08:53; L8 y5 m$ v& W) \8 A. c% W
课时54多变量分析绘图10:36& N6 K F' H; o5 v
课时55分类属性绘图09:40$ J( X. p0 I1 i+ e, e2 P
课时56Facetgrid使用方法08:49
0 j' V3 s3 q- ^# P1 d课时57Facetgrid绘制多变量08:29
1 y$ F6 o% V6 V; Y: s课时58本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
1 G( ^. j4 G" w7 x课时59热度图绘制14:19
% G1 i. |. ^: S/ |) G
% m) x% v1 U3 y' ?& C8 b0 j章节6:K近邻算法实战
$ h' r- ^ W {# u: T课时60K近邻算法概述15:47! r/ T& j) ~+ ?, Z i/ N! \$ l
课时61模型的评估10:39: u" o6 \9 f2 _% C+ C3 `% B
课时62数据预处理11:25
; ^+ S8 j8 W" c3 H% W! 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)
" Z6 m" n/ C' ?/ a9 T课时64sklearn库与功能14:42
8 M9 Z. {# ^5 t& q+ C9 r# P: s课时65多变量KNN模型16:379 B7 O6 Z# j. W7 z
& _ c) R) M; y: `' x# N( M
章节7:线性回归算法原理推导. a- I w. q- y% q" A
课时66回归问题概述07:11
4 i A, ~* @6 m1 q1 Z课时67误差项定义09:419 [; H4 ]- V, K' N- b$ F5 J, z4 @/ O
课时68独立同分布的意义07:32! f+ N- W) ~7 j' A
课时69似然函数的作用10:508 G. F/ k: ]" Y- m% V
课时70参数求解11:11/ p: H7 f, m" D* b2 p* P, c
课时71所有算法PPT汇总下载
# `5 c* K$ i) C# g8 N
$ A. M G U3 |1 A& l5 n章节8:梯度下降策略: R: J$ a) ?& G5 g. f' D
课时72梯度下降通俗解释08:34& h% ~9 [8 R1 ~) t0 d% z- i: L
课时73参数更新方法08:17! b! e7 d8 h4 T
课时74优化参数设置08:517 n }! D) C* }% h9 X5 N
! U9 K1 `) d# k9 _# p+ R
章节9:逻辑回归算法8 M0 O* Q1 n, N! X6 m
课时75逻辑回归算法原理08:23" a8 u6 i( u3 P' t: t) x/ t3 n
课时76化简与求解09:09
7 C, d# x+ }7 c! R9 t
( |7 N! d& X' j! P* j- Y$ p0 _章节10:案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略
7 {7 |, a; O9 b+ @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 A9 p) W. P% S [7 |! N4 B
课时78Python实现逻辑回归任务概述07:34
9 ]6 O; N$ E; O/ p5 {' Y# s课时79完成梯度下降模块12:51
) p! s- O; F9 u课时80停止策略与梯度下降案例10:55
( ` I$ Z# W( @; _3 W课时81实验对比效果10:25
# Q$ ?, o( r" I
/ T6 K) y+ E- L; W) t章节11:项目实战-交易数据异常检测
) z4 p; w6 @ D( X% X, M7 Q1 ]' W课时82任务目标解读08:09
: y9 K# o9 p) u# h3 ~( }( m- ]课时83项目挑战与解决方案制定12:36
, `" u9 \3 |7 }' f2 R课时84数据标准化处理11:20
' Q( g3 H6 z% `" G; t8 G课时85下采样数据集制作06:08, y$ I6 Z/ L/ E# a1 q. ]3 v
课时86交叉验证07:16/ C1 H$ e: b9 B$ }" C
课时87数据集切分06:00
]" @. u* A/ x' P$ @' N课时88模型评估方法与召回率10:30
7 g. o! J/ s1 Z8 c4 C1 B6 k- s, G课时89正则化惩罚项11:48* P- B7 E- X8 H6 I- x% \% w4 S! H. N7 e
课时90训练逻辑回归模型11:20+ |+ I$ t5 W! G# h
课时91混淆矩阵评估分析10:22
( E _! {9 Q# P课时92测试集遇到的问题05:20
( P* |) q6 s) o3 t( v' H5 p# _! V课时93阈值对结果的影响10:34
6 |( M. x5 o8 r6 d5 Y课时94SMOTE样本生成策略07:38" T0 g/ S7 O6 S! a+ s% h
课时95过采样效果与项目总结08:006 f2 S& J: V1 _. f
课时96本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)" N8 d/ w( d; c/ X* L% V
- \6 F; e2 U& ?" L/ o" _9 @章节12:决策树算法
- X$ k( i' C8 u( I! V/ l# a课时97决策树算法概述08:29
& Q1 X* R( @6 b' M; ^& b, g4 f课时98熵的作用06:39
, S/ h3 a* O! n6 U# X: D1 e课时99信息增益原理08:41# H: i; v7 x4 |" F7 D' U f
课时100决策树构造实例07:40( C! p; v8 @6 B, a( \, Y H; R
课时101信息增益率与gini系数06:07
. B/ X7 i, X, d* M w- e课时102预剪枝方法08:026 a. C9 @, F/ d+ G: z* Z1 _
课时103后剪枝方法06:54
4 [, w8 O1 o/ a9 L$ C& b课时104回归问题解决05:540 P% L9 V9 w. l4 @& \% i E+ F m; ]
9 ?# y- I, l7 V/ N章节13:案例实战：使用sklearn构造决策树模型
; I; d K! `6 f2 B0 G课时105本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)5 w6 N' R& M4 F, u C9 H( g' b5 v
课时106决策树复习08:55
) i: F- Y) {- S. w课时107决策树涉及参数11:09. W6 w3 ]6 O3 L( M% p
课时108树可视化与sklearn库简介18:14
( q& W8 N" x: [) g( C课时109sklearn参数选择11:462 t/ [5 {, H. w7 b& b# \
! ?6 R* w& Z* D. p+ Y# {1 p, T. S) V章节14:集成算法与随机森林
# R- ?! S/ M2 G& @# R7 ^课时110集成算法-随机森林12:03; G) s. _. E; z5 A( t' w/ o
课时111特征重要性衡量13:51
: h$ R" x- Q8 w$ p" I课时112提升模型11:15+ T) ~9 v) Y! m) z
课时113堆叠模型07:09
! K" w. a4 f" Q% x* J3 Z5 ?2 o' V7 o% S% ]# r9 H1 p& P
章节15:案例实战：集成算法建模实战4 l' h6 |7 [/ p; E1 t8 F- p
课时114本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料): b9 ^' d8 [! k" M5 F
课时115集成算法实例概述10:51
# l7 n$ g3 E- V9 e课时116ROC与AUC指标10:03
6 V6 l! @9 d, @课时117基础模型09:328 p" u$ ]; D! A1 N# M/ p" [& g4 J& m
课时118集成实例18:53
0 ~& x1 O% K6 Q课时119Stacking模型14:16! Y; g/ h) {2 M+ Y' ?- w! R6 ^! S
课时120效果改进11:09
2 r" I2 q5 \0 H4 S2 s6 {5 b9 P& k. u4 g
章节16:基于随机森林的气温预测5 M) O2 D; L* b+ |" K0 z
课时121基于随机森林的气温预测任务概述09:05& u7 }$ }$ N$ Y% }
课时122基本随机森林模型建立09:093 b9 i# \9 n) @& M, M) H7 G1 D
课时123可视化展示与特征重要性12:58/ z# x/ p n H$ m. I2 {& I7 L
课时124加入新的数据与特征10:24
4 d! e: `% f% P! i3 n课时125数据与特征对结果的影响08:247 A7 F1 }: {5 }+ c
课时126效率对比分析08:143 @$ }9 ~: x; |* a
课时127网格与随机参数选择07:51/ V! Z2 c3 u( n/ W6 l
课时128随机参数选择方法实践09:46
4 M) [; _ ~0 ?) G& N课时129调参优化细节10:12
- W3 V" }! |" f- a+ s* `课时130本章数据代码下载
2 a" Y7 L/ u9 q" u
3 F6 |) {/ x" W6 D- e章节17:贝叶斯算法
0 G/ J' \9 }$ ^' F- _* H课时131贝叶斯算法概述06:58
4 X3 O& c6 g' M1 D' p课时132贝叶斯推导实例07:38
$ a1 P9 f9 T8 U课时133贝叶斯拼写纠错实例11:46+ t8 i& X' z2 L L3 q, l$ `3 K
课时134垃圾邮件过滤实例14:104 E8 T) C& Y$ Z5 B* D6 R/ p9 M8 G
课时135贝叶斯实现拼写检查器12:21
) J9 j/ O. y, Z. y8 L
) o( }) n/ ]7 n# g1 M5 K: a9 ?% T" R/ n f章节18ython文本数据分析：新闻分类任务
' C. T4 E" m" w0 q. p9 h1 E+ f0 g0 t课时136本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)# x9 C9 f7 Y' R
课时137文本分析与关键词提取12:11
9 _7 Z6 K, H. b2 `% X7 G- ?3 d+ v课时138相似度计算11:44
" }' C% S5 C% D& L' [% }) R/ Z课时139新闻数据与任务简介10:20
/ x" K0 L1 b3 X5 @. @! j课时140TF-IDF关键词提取13:28
$ V/ Y' V+ ^( W课时141LDA建模09:109 [* A7 }" D! x$ C8 K
课时142基于贝叶斯算法进行新闻分类14:53
& ~1 \ V5 o/ ?: l9 \; H3 j; `% ~5 {! Z$ ]3 |0 L/ l! A
章节19:支持向量机
& x& |- z. G7 b课时143支持向量机算法要解决的问06:00
7 X& y* ~) [ i, B! w" u课时144距离的定义07:05
1 a: y. _( D4 j( g9 H. X课时145要优化的目标07:54
4 w% ?" j$ G0 l0 X* ^- `9 `( b课时146目标函数10:12
2 w! Y1 Y. S" r' u3 b! C7 O( j7 N' k0 K, h课时147拉格朗日乘子法08:57! H" f6 Q1 C, G0 n
课时148SVM求解10:14
( [; B- z m: m; }课时149支持向量的作用07:53. ]' K% }' C" t1 S) ~
课时150软间隔问题06:00
$ j8 O4 J8 Q- M. N, W: R) G& f课时151核函数问题11:56# }; w7 w, Z% f5 c( W
& K4 v& a5 T- Y* D% i章节20:案例：SVM调参实例
+ l% M$ I; w* }+ 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)
3 o ?; J. e5 ?1 ]( t. a1 j. X课时153支持向量机所能带来的效果08:55' V: a g* {/ c
课时154决策边界可视化展示09:52' p' |0 L. M' t* L! S) L! F
课时155软间隔的作用10:31
& q* r' S/ p; Y6 G7 ]9 A课时156非线性SVM06:52
/ |' k, C* E, @4 G课时157核函数的作用与效果16:15: ~0 J4 [! T6 _9 ^3 C
0 V0 L) T- n7 o5 ]# k
章节21:聚类算法-Kmeans- b+ m Q9 y1 r9 {! N1 t8 k
课时158KMEANS算法概述11:34! _: U8 E5 ~; m/ P5 i7 Z
课时159KMEANS工作流程09:42
4 u% g) r( Z+ S: c+ g+ |课时160KMEANS迭代可视化展示08:20( O& `# c. a' j( v8 g) D$ H& O4 i
课时161使用Kmeans进行图像压缩07:58
8 K# L8 w2 ]$ [+ f
5 ~7 ~$ T. G- f, H& ?5 [* C7 P章节22:聚类算法-DBSCAN
! g0 M0 N8 P( H9 M8 `3 j3 B$ Q1 `课时162DBSCAN聚类算法11:04 R6 F+ V' j1 [1 |& I5 @$ ?
课时163DBSCAN工作流程15:03
7 w, {2 Q, k# {7 ? D$ A$ J3 j课时164DBSCAN可视化展示08:52
! W q1 T* d9 ] T1 r( @3 @4 P: R- A
章节23:案例实战：聚类实践分析8 e" i1 d j8 c! [+ X- Q9 ^0 |
课时165本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)9 a9 N- S" J& s
课时166Kmenas算法常用操作09:21; @; e, v. g; k& N9 w# o
课时167聚类结果展示04:45, E [5 s$ @. ?- u. U7 x, c
课时168建模流程解读10:45
( J' E3 A/ F# t7 [课时169不稳定结果04:14
7 F/ Z& n1 _4 d' q) z- S% e3 ?- ?课时170评估指标-Inertia07:24
6 U1 T, X( \* f7 r: s; ~- ^0 b课时171如何找到合适的K值06:55
, Q# p9 `. b- m8 L5 a9 L课时172轮廓系数的作用09:151 M/ o% C9 M' `7 w" x
课时173Kmenas算法存在的问题07:19
& _+ q! e# X& X1 S- c5 ^5 z* ~课时174应用实例-图像分割13:45- Z- A8 o3 Y; C; v
课时175半监督学习12:23
. X7 P. J' V2 Q( z课时176DBSCAN算法08:10% j5 Z) o! f. r6 e1 u; @; M
9 j0 S3 U2 x) M+ C1 v1 ~- H
章节24:降维算法-PCA主成分分析
6 s/ |7 m& F' p5 y3 J4 C课时177PCA降维概述08:39
$ b: w; [, \5 a- r( X9 l2 t课时178PCA要优化的目标12:22! l# o5 k5 g! R0 I" o7 f/ T* u! p
课时179PCA求解10:18
; W# @1 u9 U4 Z课时180PCA实例08:34
: T+ d' K& J. _# S- f2 m/ t# F8 s1 a
" I8 S( w- v7 p+ |) M章节25:神经网络
& t$ ~" ], A# O0 Z) C4 c课时181初识神经网络11:28
8 }. F* Q$ D2 _& d; ?( T; V, D1 {课时182计算机视觉所面临的挑战09:40+ _8 q3 A: X9 F* D$ g
课时183K近邻尝试图像分类10:018 B- j3 W: L5 d3 l
课时184超参数的作用10:31% T9 S4 K- D) k6 H
课时185线性分类原理09:35; N2 s% ^, P: v9 S
课时186神经网络-损失函数09:18
- D; _4 A' z `1 n" J6 [- L6 e课时187神经网络-正则化惩罚项07:19
( d8 o% `7 r8 x( A. e5 i课时188神经网络-softmax分类器13:39% k: Q l) g' q+ q \% u6 `
课时189神经网络-最优化形象解读06:47
4 n8 M* j8 z, L( n9 o课时190神经网络-梯度下降细节问题11:49
+ [0 @% z' R5 e课时191神经网络-反向传播15:17
0 P6 z$ g' C/ l1 c5 w5 L课时192神经网络架构10:11& G, i, i- [- ]# w# t* s, ]2 e% \
课时193神经网络实例演示10:39% O2 J$ g6 n0 N6 u; G* F" u1 z" z: f
课时194神经网络过拟合解决方案15:54
5 M# }$ a% g o; ?8 l2 b( r, P课时195感受神经网络的强大11:30. j! ]3 Q, ^5 \- ^/ i
; g: z) \* K* J/ K, o0 H章节26:Xgboost集成算法* x! w, Q. Y! c0 X4 F4 r# h/ F r
课时196集成算法思想05:35
# S' L- @( H( N课时197xgboost基本原理11:07
9 G; X D. {, I" [课时198xgboost目标函数推导12:18! E7 Z* L6 Z! k7 V0 E0 A
课时199Xgboost安装06:26' P7 C8 u7 ~+ c6 A
课时200保险赔偿任务概述13:06
% q; U# Q5 Q* W2 {4 C% O课时201Xgboost参数定义09:54
1 Z5 F) }, Y& ]( ?课时202基础模型定义08:16 ]. W1 B0 Y A( X/ L3 e0 @; _
课时203树结构对结果的影响12:37
" `! r: m4 z2 |! Y; J课时204学习率与采样对结果的影响13:013 C; C* ^& |$ u# J2 q' Z
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