( ]6 R' l# H F2 _
/ l. g2 O$ l# B* v! F$ s- j$ Q〖课程介绍〗
( ]+ G: |: m+ u* q; y: T) q. J适用人群:
( o. t- H2 r) `数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。
4 [3 Z: \6 }* b) f( I& F2 H i3 R: T1 ~. z/ P& Z
课程概述：
# p( r ^6 R, R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。) ?5 \' D4 m( s( [% V4 [
! c9 g5 N0 Q: w 课程特色：
6 y3 s$ }2 a" |# G7 I& X4 F4 Q1.通俗易懂，快速入门
2 p" G5 y I7 B, R. o3 V; h/ ^2 }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。
$ \" C8 V6 g6 ^* M5 ~' @2 X2. Python主导，实用高效
9 _& c5 ~9 ~2 r' h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。( C4 D6 m& `# {( R' `0 ~
3.案例为师，实战护航* N& r4 l: v5 e1 V ?! c( S0 j% |
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。. r; R: e/ B2 x! c( K4 q% X
4. 持续更新，一劳永逸
0 P; Y, d! V+ O% f! 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。3 x: E. W4 `" a; c$ K
5 J. E% v# U5 g0 s7 K9 ?7 q
〖课程目录〗- |8 [ p4 K# ]' X
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$ m& p) Y) z: {
课时2AI时代首选Python09:20- @8 G9 x% }) d5 @
课时3Python我该怎么学04:21
0 |3 X/ E+ [4 ?/ \; z5 m课时4人工智能的核心-机器学习10:359 G/ x; v' }# r
课时5机器学习怎么学？08:378 @/ [+ Y3 ?$ O1 K T! A. }$ V7 n: K
课时6算法推导与案例08:197 N5 k$ M3 U1 X5 ?0 E, r1 s" Q
* H' X$ r Q% F* ^' a, U9 C
章节2 ython科学计算库-Numpy（课程代码在目录）
# q* _. M3 x3 {# o课时7课程环境配置05:38
7 d N7 Z2 e4 u$ [# R i$ o& ?4 z课时8Numpy工具包概述09:59
" t" ~" a; |" V% ~课时9数组结构08:35
8 U+ M. O% Y- A' A; |+ P课时10属性与赋值操作10:309 w9 D' A6 E! t, [4 v. l; k
课时11数据索引方法11:00
( E* \, ^( {7 ?" V5 a' t9 o6 P课时12数值计算方法08:15
2 G# @- `7 t# W+ Y" L( |8 F课时13排序操作04:51
( b% Z& `$ F' Q$ m; A% q课时14数组形状06:36
0 ~0 P; J* m, _" O课时15数组生成常用函数08:25) P% A! n- R0 W/ S) t& h$ X/ t
课时16随机模块05:33
+ M0 A% u b6 I5 `' `8 ?+ W( i课时17读写模块05:56
& J! u. H7 Q9 ~$ h* z( A2 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)
4 s0 ~) h/ Q" |# V- w! y3 O& g. r
章节3:python数据分析处理库-Pandas
3 Q: W- e9 c, @课时19Pandas工具包使用简介08:32- @; |7 A+ l2 V/ B1 w& w
课时20数据信息读取与展示12:05
9 N/ o8 x# q% k8 k; L% u$ L `课时21索引方法04:34
& W3 Y' x1 P P! A课时22groupby函数使用方法05:22* S0 h7 U g0 a3 ?- E% U h' O( C. I: C
课时23数值运算11:15
) k9 ]6 [9 U9 d( y$ Y/ _课时24merge合并操作07:14
) H4 H) K+ Q% N1 l2 S: B课时25pivot数据透视表10:02
5 V" P# i3 F5 W0 x: g( { u课时26时间操作10:18
! k8 s" y& b8 o# P/ z0 Q课时27apply自定义函数08:588 ?% ^6 Z6 s5 q# e4 h4 S$ ^
课时28常用操作06:43
4 A- j/ Z3 b' n课时29字符串操作07:32. `. X3 t" b( i% Q: g% |' S
课时30本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)5 Q) I) a+ c# L% N1 j
* i6 J+ O! O# i! v3 E" i4 S9 K
章节4ython数据可视化库-Matplotlib
/ G9 t& j) H- `! ^8 g) Q( v课时31Matplotlib概述11:44
% w" A: }3 X. D9 U: a' |课时32子图与标注21:16
6 r7 H, C4 C# ^3 V" w0 y6 S课时33风格设置04:50/ U. U; o* C* s" d! q9 v! d
课时34条形图14:48
& J, \! v+ u D课时35条形图细节15:14' ~2 |' v% b6 P; y" Z
课时36条形图外观15:40
: G8 n. g8 T8 @课时37盒图绘制09:09
3 H+ ?& h. Z, H6 k, a课时38盒图细节14:418 L, `7 f) v" p; k
课时39绘图细节设置13:485 W* h* d5 v" ^: z a
课时40绘图细节设置212:36) y& O& Z2 X3 y4 r) @! ]
课时41直方图与散点图18:05
. K6 h5 Q0 ?" ?/ B$ h u& C课时423D图绘制20:05
4 S u, v5 I& {0 P0 r5 Q课时43pie图15:004 g0 i5 ~* J( `: E% ^4 i
课时44子图布局14:39% V" b3 c$ p' k! R1 [, O0 E& H
课时45结合pandas与sklearn14:03
; c m; D, _5 a课时46本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)) {* A! ^# K' g( j1 `6 k, B+ l
6 ]4 Y' z0 D+ N6 ^) ^章节5ython可视化库Seaborn# Z( `4 f; P$ \7 ~
课时47Seaborn简介02:44' ~4 U2 ~( Q0 }7 ]" G+ h b$ G
课时48整体布局风格设置07:47! {/ O* D+ k. l# f" u: q0 T @- e
课时49风格细节设置06:494 ~1 Z$ I, Q+ Z5 G/ J: g$ | _
课时50调色板10:39' a3 `& V/ O2 w, x
课时51调色板颜色设置08:175 k6 c" j4 N5 e6 {3 F9 M- }; K
课时52单变量分析绘图09:371 y) O' ]: G1 B- u" W- J: \2 x
课时53回归分析绘图08:53
2 ]+ D/ m- g6 N0 e课时54多变量分析绘图10:36
W+ I: f0 J. V: s% D) K1 ?课时55分类属性绘图09:405 m+ _4 V$ l4 _3 `) d3 ~4 [
课时56Facetgrid使用方法08:49
: X. ^/ G0 [; r7 c课时57Facetgrid绘制多变量08:29
# n ~' u2 ]! x4 D课时58本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
% i5 s4 p8 E8 ~6 ]& A# M$ Z- M课时59热度图绘制14:194 O( y, U3 l& T
% P- G6 G3 H9 g3 F1 }! z/ Q
章节6:K近邻算法实战
3 b- V5 o" ~2 ~% Y9 a1 {" W课时60K近邻算法概述15:47! S6 @+ Y. l) C
课时61模型的评估10:394 v' U2 c, P, Y c+ p3 t
课时62数据预处理11:25( j) \: ~5 G7 M
课时63本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
" T( o- S4 }. n0 n" I/ C' g课时64sklearn库与功能14:42# N% h$ N3 C" Q: {. c. Z
课时65多变量KNN模型16:373 s# ]; B0 ^% n8 n' Z
$ Y; A+ o* U& G6 j/ v0 B
章节7:线性回归算法原理推导
0 Z$ N2 l, [% V课时66回归问题概述07:11
$ C4 i; ^2 q: l- f* N课时67误差项定义09:41
/ Y3 x" W+ J: O8 `* D) ]& L课时68独立同分布的意义07:32" C( r# u. S6 f5 Y2 G
课时69似然函数的作用10:50: W U5 N' V5 e- l
课时70参数求解11:11
8 V" v" j4 I5 f/ n" y9 S0 s课时71所有算法PPT汇总下载
6 B. ]$ S) e; \5 j4 P9 o7 e3 {: u# G j: M% d5 n
章节8:梯度下降策略
W, G2 f) e5 |" R7 C9 K9 z课时72梯度下降通俗解释08:348 X0 [% E+ r) T3 A2 n
课时73参数更新方法08:17
4 v5 x9 N& X- G' [0 [2 A& x课时74优化参数设置08:515 X2 n7 u& `/ L7 e0 J( M3 N/ [" t
8 q6 V1 V! I3 ~* H章节9:逻辑回归算法; O- m) ?0 ~! b4 T
课时75逻辑回归算法原理08:232 s, N: V, y& M4 _# I7 B, i
课时76化简与求解09:09
. b% k$ M. h' s+ B5 w
. U' }2 r' {3 N8 {- e; s$ g' k8 ~章节10:案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略: H0 [1 C+ K/ g
课时77本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
9 u4 i9 S" G8 H7 F- @- G) z课时78Python实现逻辑回归任务概述07:34
4 w. o+ y4 E5 q7 D/ z课时79完成梯度下降模块12:51+ Y4 h& r) n. Z, X/ d* \+ J
课时80停止策略与梯度下降案例10:55. O8 q- W7 }* w' t8 b% `
课时81实验对比效果10:25
- S, j1 x- Q1 j/ {, p; _
: \/ h/ A$ M4 S% @章节11:项目实战-交易数据异常检测! x/ _, m: L- R3 e1 H! u3 ~
课时82任务目标解读08:09
6 o. z( E" x! f h: G3 l9 [" t# D7 D课时83项目挑战与解决方案制定12:36. N; @; j9 g* R- m
课时84数据标准化处理11:20
7 m6 h, G: i& H$ m* f8 p; H课时85下采样数据集制作06:08
5 l3 B1 g( S& J8 u课时86交叉验证07:168 j3 q( O8 Q1 M
课时87数据集切分06:007 b: _* B, T+ ~+ E& J- n: _
课时88模型评估方法与召回率10:308 X. |' u8 Q1 Z5 S9 e& `! k8 j) I `
课时89正则化惩罚项11:48
7 O9 Y, y0 x+ _2 @9 z8 d课时90训练逻辑回归模型11:20# V2 a) V0 X! Y) b- A& W/ t
课时91混淆矩阵评估分析10:22
; i% R- ?- h, L& S9 q. V: v课时92测试集遇到的问题05:20; J$ g- ~3 f" d, Q+ |
课时93阈值对结果的影响10:34. P+ g. C: j* e; A* W; \& W& d
课时94SMOTE样本生成策略07:38
" V2 t( }# d' r3 F课时95过采样效果与项目总结08:00% Q2 e1 |* ]' q' B# j5 W6 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)
' P9 R! s) A2 U5 H: w
0 S4 H2 L, n# t% \1 g/ }, p" F章节12:决策树算法
( p/ x5 l# Z4 ?0 r8 Y课时97决策树算法概述08:29, v% D5 E Y, l' S/ N
课时98熵的作用06:39
8 \. _- B, X& f$ c o5 C! O课时99信息增益原理08:41
* p( w4 S; \4 @, x7 \课时100决策树构造实例07:40: Z% U& i( m$ x/ F0 U# v Z# K
课时101信息增益率与gini系数06:07
3 Y: s0 Y W( T( ]* B1 ^课时102预剪枝方法08:02 B. Q. L4 B% m/ z0 i" b
课时103后剪枝方法06:54) Z, J1 l% x' v: p8 G5 U& G2 X
课时104回归问题解决05:54
4 R9 f/ ^% V) ]+ C+ A- h2 k% f3 R" |6 e7 F) `" O1 w! g5 r
章节13:案例实战：使用sklearn构造决策树模型3 F+ f2 V! b7 D7 x5 a1 D
课时105本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
+ w, o+ ~5 ]! V; ?- ?* W. N课时106决策树复习08:552 D+ g* f+ a: t7 Y4 k
课时107决策树涉及参数11:09/ `( ?1 E9 k. U% F
课时108树可视化与sklearn库简介18:148 v* K* }, ?1 u9 E, H
课时109sklearn参数选择11:46
: V* q2 T8 \* B* }: |4 W) u O. G) M* S: U; @! y
章节14:集成算法与随机森林& e, r: F- [4 S+ }0 [! v' |9 ]7 X
课时110集成算法-随机森林12:03
. A9 G$ d. u5 V课时111特征重要性衡量13:51' q1 k% X y& Z9 A& Y
课时112提升模型11:159 v1 A9 `8 z) X
课时113堆叠模型07:09! t G7 O$ \, e: T6 t3 P2 }
( ~# P2 D1 B) z+ n7 ]+ H. {0 u2 ?+ G
章节15:案例实战：集成算法建模实战
4 Y% `/ e% ~4 X7 Q- ]课时114本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
/ x O, [1 ]1 y8 u( X! V课时115集成算法实例概述10:51
i+ W+ a/ W* ~课时116ROC与AUC指标10:03
9 a7 M2 s1 Q- h& s1 ~ [+ J, h课时117基础模型09:32# V0 o% v- q0 T5 m
课时118集成实例18:53
) Z2 @' j. C9 Y) v8 }8 a* p, I5 W& K4 [课时119Stacking模型14:16
% z3 b1 C% n6 G4 M/ X8 ]9 t课时120效果改进11:095 ~: N0 V t; ]! l
p! ~2 L% K# ]) m
章节16:基于随机森林的气温预测
, B. k% @1 @/ f m0 ^课时121基于随机森林的气温预测任务概述09:05- N1 k$ G' x1 K0 u) D: x" M
课时122基本随机森林模型建立09:09& ]6 S+ p; o) ?7 h, u0 r
课时123可视化展示与特征重要性12:58
: m- P' W7 U* B! |" a" A课时124加入新的数据与特征10:24
! e+ U; @8 d( g7 X课时125数据与特征对结果的影响08:24" n2 | f4 L# S" m9 A. H- y
课时126效率对比分析08:14 K3 ?9 e, o! ]3 h
课时127网格与随机参数选择07:517 U* o$ Q D4 U+ b
课时128随机参数选择方法实践09:46
" D4 D) D; Z5 a课时129调参优化细节10:124 C( [. ~# X/ d- k
课时130本章数据代码下载
8 P! \7 r3 Y9 Q9 z4 ?7 n. p& ?
章节17:贝叶斯算法5 h' S% T% j1 Y7 H
课时131贝叶斯算法概述06:58
5 p+ W/ R' c: q5 @, K% P$ u课时132贝叶斯推导实例07:38
- L* r+ f0 o: O课时133贝叶斯拼写纠错实例11:46. A. _1 ?5 A* s
课时134垃圾邮件过滤实例14:10* }/ ]# H. n0 T: r( p' \
课时135贝叶斯实现拼写检查器12:21
" k. c$ M/ j8 i7 P8 Z4 h& w8 y" X# D# l* |; `8 X
章节18ython文本数据分析：新闻分类任务 ^% d/ a- D/ a- _+ I
课时136本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料) q. D. a7 O) R1 S
课时137文本分析与关键词提取12:11
& _: A2 p: B! m* y! j课时138相似度计算11:44
% _5 F7 Y+ b; m9 ^! t" t3 ]课时139新闻数据与任务简介10:204 r4 D) G! `" k# m
课时140TF-IDF关键词提取13:28
( K4 Y( z0 Q# z: Y6 k* U! A课时141LDA建模09:10; y. t5 o f Q# O( Z
课时142基于贝叶斯算法进行新闻分类14:53
* ?/ Z- T+ r8 o% \# ^
; O+ r) P" f, N2 \2 Z- c章节19:支持向量机; d4 h* b; G9 Z( p
课时143支持向量机算法要解决的问06:00
% a8 P# `2 s3 x) f/ @0 P8 G; B6 ^课时144距离的定义07:05
& B4 F& k8 r- J2 U课时145要优化的目标07:54
) [7 }% _( \. }2 ^+ c0 p/ o课时146目标函数10:12
! h2 @/ `5 Q- m- W/ k8 n4 U课时147拉格朗日乘子法08:57
# i+ P+ [* e9 O# l. N课时148SVM求解10:14
4 h8 F5 W5 o7 [& a2 H& S t课时149支持向量的作用07:53) Z* w2 r& k/ S( p* R, X! y' Q/ A
课时150软间隔问题06:00
' L: `3 e1 A4 E) }4 ?5 y课时151核函数问题11:569 o1 ^! |- ?; @8 h3 _4 ~; M
! R+ T& I+ i9 m6 [, L4 O章节20:案例：SVM调参实例
) Z) L& o2 C) w$ X1 B# _0 c3 M' B/ V% S课时152本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)1 r' L& m2 x `) Z
课时153支持向量机所能带来的效果08:55
! A0 }/ B3 j& o2 l/ c课时154决策边界可视化展示09:52: B' C/ j% C; k
课时155软间隔的作用10:31
2 H3 c& h2 t& ~) X课时156非线性SVM06:52
! |* Z& u6 f" o0 j P2 E; y+ `课时157核函数的作用与效果16:15! H6 K% v; V/ N. i
" I$ c0 f7 z% z/ v章节21:聚类算法-Kmeans: H4 [' K* H& {" Q* Z% f
课时158KMEANS算法概述11:34) b9 p* `8 s' ?' B" z
课时159KMEANS工作流程09:42# |- N: q& E1 u: C% v2 V& F
课时160KMEANS迭代可视化展示08:20; r5 r: N+ l5 x u7 ^ Q0 \
课时161使用Kmeans进行图像压缩07:580 K9 ?2 [" s7 A" D3 A
5 _8 N2 G% b7 o z6 y$ A# Q. i- q
章节22:聚类算法-DBSCAN
% p( M8 b- L; S* |课时162DBSCAN聚类算法11:04. h0 ^3 B; c3 Q1 _8 A; p
课时163DBSCAN工作流程15:031 w! g2 b7 X9 v
课时164DBSCAN可视化展示08:52
: Z% V8 C2 ~/ C2 p( e6 w' m# k( ^. q( D1 N% p4 a' X
章节23:案例实战：聚类实践分析
/ m( x Z F/ p' |: j课时165本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
! a0 L) ^' q2 s$ C课时166Kmenas算法常用操作09:21
. G3 A b! O3 p课时167聚类结果展示04:45: h# ^7 F+ z8 c$ c5 ~& h/ ^3 A
课时168建模流程解读10:45* J7 n1 u) v0 A. ]
课时169不稳定结果04:14
2 y$ q. J9 T! k; H. U* R- ~5 A课时170评估指标-Inertia07:243 \/ t4 M0 T% }3 [8 _% U: i
课时171如何找到合适的K值06:55$ n9 ]* o$ k1 P s( S+ k
课时172轮廓系数的作用09:155 e6 n- R, O/ e8 i
课时173Kmenas算法存在的问题07:19' Z1 T; I$ G; d0 f2 h7 [
课时174应用实例-图像分割13:450 I: _$ T0 s' U
课时175半监督学习12:23
! m( R X3 \, m2 {1 r课时176DBSCAN算法08:10
8 u, d- s ]7 f9 Q
6 @+ |' r% W7 ]$ [& m章节24:降维算法-PCA主成分分析6 P" }, r1 b t7 J n
课时177PCA降维概述08:39$ ~$ c6 t$ f5 L. v: T
课时178PCA要优化的目标12:225 K, Z; L3 p! r! S( V9 K4 O% h
课时179PCA求解10:18
, M; l; c- x" s7 B2 g' o课时180PCA实例08:349 G; a) X2 k3 T2 g8 p6 N* y( y
8 o8 k+ ]8 X9 y% W章节25:神经网络
+ k3 t' g7 u4 H, u课时181初识神经网络11:28) x# G0 ^0 F* M6 G# Y
课时182计算机视觉所面临的挑战09:40
8 K9 e: V- Q+ L0 |& [. Q) \- V课时183K近邻尝试图像分类10:01% N$ X; }0 O0 R7 D# t
课时184超参数的作用10:31
1 b( t, K1 ^9 j( B' C课时185线性分类原理09:35: J |. M. R% H
课时186神经网络-损失函数09:18
) Z- `% a# p, l" u* V% r, X; r课时187神经网络-正则化惩罚项07:193 q$ a* C2 ?2 V# @4 N
课时188神经网络-softmax分类器13:398 A3 d) o5 x9 G: E; x, R' D1 E
课时189神经网络-最优化形象解读06:478 o; \2 C) H; D( V5 U
课时190神经网络-梯度下降细节问题11:49
1 Y( l8 ?" E8 J: t课时191神经网络-反向传播15:17
. c+ R5 b( M. ]课时192神经网络架构10:11
# c" Z# N6 |4 n3 G& C v8 R4 }课时193神经网络实例演示10:399 @7 h$ a+ `6 |2 l* h/ ?( N
课时194神经网络过拟合解决方案15:54& i d1 A+ V- _" o) V5 l$ p
课时195感受神经网络的强大11:30
7 Z h- v- R. Z7 _. x7 W! v- y3 d1 }" }, h: [7 n: {1 [& ^
章节26:Xgboost集成算法 b, w; L2 z, H7 P1 ]9 ~. \8 ]
课时196集成算法思想05:35# Q. i9 c; q, U" ~& ]0 A- X$ V
课时197xgboost基本原理11:078 W% D& n3 Y5 Z. T9 L5 a% p( _
课时198xgboost目标函数推导12:18, `* h0 M* f/ U4 u* v
课时199Xgboost安装06:269 `: _" B) G, j* Y' w- \" N6 Y; m
课时200保险赔偿任务概述13:06; t+ K) N3 [! e, e* b- T" y
课时201Xgboost参数定义09:54) q+ _* K4 `& [5 w
课时202基础模型定义08:16" {7 i3 ~7 ` u3 }2 B
课时203树结构对结果的影响12:377 K4 y! x6 ^# x: k4 v/ m6 |. L: Q& a
课时204学习率与采样对结果的影响13:01( G- D* h: w( g- U5 q# R
课时205本章数据代码下载. ~- c0 Q) t) u+ `1 v1 D
) z1 W' ?( n/ Z q; ?
章节27:自然语言处理词向量模型-Word2Vec
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课时220测试模型相似度结果07:42
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章节33:机器学习项目实战-用户流失预警; ~5 p8 q+ W2 a, B
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