/ o) q5 R7 D5 ?1 K
- E `( E9 D, D" [( _" ^3 l" p3 I
〖课程介绍〗! z; l/ J6 o0 j. i% k9 C( P
适用人群:& i) o0 ] V* j" u* G1 {% R# u
数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。" }5 s4 Z8 o8 ]
5 o+ M1 X" R- _4 y4 k3 w课程概述：5 v$ p2 O$ f5 A l2 x
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。- {4 l7 g7 q+ y* D; G
% E; C+ d8 _9 S4 G I+ `5 F
课程特色：
' [% Z7 i' A) p1 l: e% [: x* T, ~8 k1.通俗易懂，快速入门
( f8 D0 j- c5 S# S7 ~: X* ]9 O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。
1 W! n) Q6 @ d$ D H/ q+ l2. Python主导，实用高效
+ b. |* G7 [" \# O2 j2 p6 R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。
& H9 Z& s7 T1 \0 w3.案例为师，实战护航: Y, A; a6 a- T% g v! f5 u
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。# O0 X# L) l6 s8 D: [: s* Y; r
4. 持续更新，一劳永逸9 s( X% e0 B" O; {4 ~! P; }
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。
9 B( {5 A( L$ ~- U8 h+ G
5 F3 {' S, \7 P〖课程目录〗
* H9 C. J' V. n$ A) B 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+ q3 i) D; `6 X) y& x
课时2AI时代首选Python09:20
* V) d0 W9 m4 A( _- l课时3Python我该怎么学04:211 W! `. {* m3 q6 r% {
课时4人工智能的核心-机器学习10:350 z8 C9 x8 T+ Y Z3 O5 n& p* V
课时5机器学习怎么学？08:37% w) f( ^8 u0 e% a [+ A9 o
课时6算法推导与案例08:197 N9 M: O/ T" [1 O9 f
- M) H( a6 I( R5 z
章节2 ython科学计算库-Numpy（课程代码在目录）5 p- v+ u' \; ]5 A$ H n
课时7课程环境配置05:38; N5 m# C2 [: y6 w2 m$ u5 n
课时8Numpy工具包概述09:59
) S7 m2 I* y. u5 M课时9数组结构08:35. o: s/ j8 {" q/ R/ J4 C5 G
课时10属性与赋值操作10:30* R; k9 S+ G$ U. Z
课时11数据索引方法11:00
m4 V# @ E, x# U( U课时12数值计算方法08:15
& D# o; `& Q5 |, N课时13排序操作04:51
- |2 Q: h ]$ A( s课时14数组形状06:36
5 p, A. I* \( ~课时15数组生成常用函数08:25
2 G" n# Z, r4 A- o7 n5 ]课时16随机模块05:33
& l0 M" P* W/ r) f" _$ I课时17读写模块05:56
* x9 @0 L* i9 `/ _1 b9 n课时18本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)5 @7 `" i8 n* }8 K& C
' S: c1 \; v3 b: P- B: V' B! N章节3:python数据分析处理库-Pandas
. ~5 t! f2 X+ S2 Y课时19Pandas工具包使用简介08:32
# y- g+ H' k% G: ?( q6 p' B课时20数据信息读取与展示12:05
9 ~; U5 T4 p2 I! {3 m3 R. B课时21索引方法04:34
: u) ]' ?8 M D课时22groupby函数使用方法05:22
0 T8 J) p9 J+ ^课时23数值运算11:15
& `/ h! v* P6 R. D1 c1 ^' X课时24merge合并操作07:14
6 Z; I4 Q. t% W% I& D9 @课时25pivot数据透视表10:02/ z9 P" f, e; a# P8 q
课时26时间操作10:18: S3 [; F& w. c9 _6 S& b. W
课时27apply自定义函数08:58
8 y; A1 [- D, B0 [课时28常用操作06:43
' @, d8 z$ w* i- [2 T0 e课时29字符串操作07:32
" p: t: ?$ e; s8 m课时30本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
7 z7 x. a: t. I7 r+ w* H) y2 W& o% b, Z, Z q+ S2 {* N
章节4ython数据可视化库-Matplotlib
4 m7 k' h! x6 P7 D课时31Matplotlib概述11:44' N: k) q4 r) i2 {
课时32子图与标注21:16
. w) H: ^/ p! ]8 @+ u8 \; g课时33风格设置04:50
, A# V! o/ F5 _: U h! o+ B* O课时34条形图14:48
* K1 O8 _ M; f课时35条形图细节15:141 ]( u c' O, U8 d( {: h2 F7 Q `" J
课时36条形图外观15:40
t. i7 f5 v$ s; J2 P课时37盒图绘制09:09. y; E+ i8 O# Q. b
课时38盒图细节14:41. F8 X0 i, c9 v. H8 A
课时39绘图细节设置13:48
# [1 z9 ~' {0 i3 g G课时40绘图细节设置212:36& }, T* I& ?* N+ R
课时41直方图与散点图18:05
% G. n1 o" g7 f2 X7 ~4 G6 G课时423D图绘制20:05" K, ]$ l$ \) ?0 C0 g i
课时43pie图15:00
3 d( A2 Z v3 G7 \5 t* j课时44子图布局14:39" {. f. {9 _1 T/ M* m% s4 L6 |! X
课时45结合pandas与sklearn14:034 G+ [* c* R9 k/ {, S1 z
课时46本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
, Z* F( E% z; ?8 b7 d5 g# W1 ~, k* b8 ^6 T3 K1 C# H* y/ R
章节5ython可视化库Seaborn+ C8 W* M3 ]- Q: |
课时47Seaborn简介02:44
; i; U8 x0 |4 p6 d课时48整体布局风格设置07:473 D" B' V' y) Z: ]4 m: C1 _
课时49风格细节设置06:49) G9 N+ J) t" W9 k( T( W/ F2 K! h+ z
课时50调色板10:39
4 y3 i) B. Z" h, L2 j; _课时51调色板颜色设置08:17
- v' V0 f+ J5 n课时52单变量分析绘图09:37
$ O, C# O# ^$ I3 r4 u课时53回归分析绘图08:53
; A" j% Y' q0 Y2 [# U F; S1 t课时54多变量分析绘图10:366 J6 f; k$ e# ?' ~7 ]" Z
课时55分类属性绘图09:40
& {: t3 d+ V2 Q- W6 W课时56Facetgrid使用方法08:49& Q7 K4 E) o7 ^* r- s4 @$ q
课时57Facetgrid绘制多变量08:29- P8 m( y" J# u; b0 j9 V
课时58本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)5 d3 l! b3 z$ _" f1 O
课时59热度图绘制14:19
1 |2 i+ }9 h d3 L. o& G( @+ ? E; N. Z) `3 |: J
章节6:K近邻算法实战
$ i; e% _% f3 g$ H课时60K近邻算法概述15:47+ i2 F8 n+ @+ K, ~
课时61模型的评估10:39& x r. V' k% P, O( U
课时62数据预处理11:25
0 P* { {! u7 ^课时63本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料); V8 p7 g) P' b* ~
课时64sklearn库与功能14:42
2 W0 a. I* h/ F8 y" T" _6 z课时65多变量KNN模型16:37
: N0 q' \1 {. }% Y* q8 p" R2 ]$ }
章节7:线性回归算法原理推导
' p" ?( O S: a7 Q' U9 m4 Z课时66回归问题概述07:11* Y9 g: I5 o( h" A9 ~$ @0 M
课时67误差项定义09:41
* g" T {9 D! `+ P6 b课时68独立同分布的意义07:32$ h* J) @2 i& A7 j9 M/ g
课时69似然函数的作用10:50
, K- R/ x7 @9 l9 T课时70参数求解11:11
1 z( i8 v- ]+ ^( ^1 d( ~. ?课时71所有算法PPT汇总下载
7 H8 l" @2 x: X6 k# i k: y V7 ~
8 \# ^( k4 k* h! Y章节8:梯度下降策略
0 @ J, u% z+ O4 t1 h+ M& T" h课时72梯度下降通俗解释08:34
5 f9 ]5 N ~; H* t9 Q课时73参数更新方法08:17
: ~- @/ g+ b! Y' b S课时74优化参数设置08:51
( E0 C, U$ P% M; U. ]1 ~/ g* J: v. P5 _6 O* M
章节9:逻辑回归算法
# x: o! o% ?- Y课时75逻辑回归算法原理08:23
* I: f0 C0 w3 R4 S. M课时76化简与求解09:09
- Y" b* Q" d$ a' Y) ]
4 H% z ~3 U& a8 d: x6 d章节10:案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略
% a3 [3 Q {4 l# }1 P# }( l课时77本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
' r' `$ R( J# ~+ A2 G" ?7 {课时78Python实现逻辑回归任务概述07:34* X3 D2 N$ i; g) p/ G& n7 h2 c7 s
课时79完成梯度下降模块12:51
D2 ~9 R n3 B0 V$ b' a课时80停止策略与梯度下降案例10:55
. q" A' ? {4 ?! @' R n课时81实验对比效果10:25/ c" Y" X" C0 A$ Y/ W3 O) v6 B
. N- t* Q3 n& m8 a5 A. a章节11:项目实战-交易数据异常检测
; @( n F+ a; V% c课时82任务目标解读08:09
: c0 i2 `, A$ u( ~# F. V, ^# T7 O课时83项目挑战与解决方案制定12:36
/ Q3 \) n0 D+ T0 N- A3 r课时84数据标准化处理11:20
$ h4 Q' S7 r) j1 |/ m3 g1 m1 `0 @课时85下采样数据集制作06:08; r$ ] N9 u+ J2 Z( ~7 i
课时86交叉验证07:16
7 J! c: s+ v# k* ]' \课时87数据集切分06:00# w" L# D s, V+ `/ A- m/ d
课时88模型评估方法与召回率10:30
- U' m+ G' Z" a; A( s5 m) w, I9 j课时89正则化惩罚项11:483 i, Q1 R2 n) @0 I! g( ~
课时90训练逻辑回归模型11:20" s9 x* |4 Z$ R
课时91混淆矩阵评估分析10:221 J& F0 I/ S+ F* S2 V4 K2 I7 K5 E
课时92测试集遇到的问题05:20* Z8 B; T8 N- @0 P0 S& S
课时93阈值对结果的影响10:34
1 y) Z( ^0 U. [0 A9 m6 B) c课时94SMOTE样本生成策略07:38
9 ]- H- Y+ ~5 Q& ~' I课时95过采样效果与项目总结08:00
; ?" g W' `3 U* r课时96本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)7 B7 N, u& O" c. ^* A
+ L' s1 j- ]2 p* g2 W9 p
章节12:决策树算法
+ l& e; u* }% t. H9 L# Z课时97决策树算法概述08:29: b4 O5 N, q0 Q: ^! a2 Q
课时98熵的作用06:39
' _5 s: c! m8 C6 D) u5 A课时99信息增益原理08:417 `) K; Q* @5 A' e- q# Q
课时100决策树构造实例07:402 C( w( A/ ~# J( _# q* D8 w S
课时101信息增益率与gini系数06:07+ [* h1 z) r) \3 W0 u
课时102预剪枝方法08:02
7 _: j$ s1 ]' r1 \+ @课时103后剪枝方法06:54. F5 M6 A! J+ Q" e p1 d
课时104回归问题解决05:540 v* ~1 D# |5 D$ X& E5 ~; s
7 D! M+ L0 N2 l; j
章节13:案例实战：使用sklearn构造决策树模型
1 H* q! R3 ~! G& }, k7 U c! l0 ]课时105本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
2 R+ T* U; F; X& ]课时106决策树复习08:55
( X9 ?% E" N' F/ U2 n; W: ?课时107决策树涉及参数11:093 G* m, n& K' {6 L+ @
课时108树可视化与sklearn库简介18:14
# R6 G, n( y: `# j课时109sklearn参数选择11:46- s2 V7 ^/ B, Z
- D) n7 ?% M- v+ |章节14:集成算法与随机森林) H2 S/ N W+ F R L. k6 [' F2 U
课时110集成算法-随机森林12:03) {& P( R6 X/ V' D3 P; U; }
课时111特征重要性衡量13:51+ Z6 a/ x3 X( i0 n
课时112提升模型11:15
9 I' Y* V: j: a5 M6 ~2 G- A课时113堆叠模型07:09; F' J! N. X( k
9 c# w+ ~5 f2 c# e, w( K
章节15:案例实战：集成算法建模实战8 N) k! @% d0 A4 c* q4 d2 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)) g1 X" p* z+ ~* f1 ?
课时115集成算法实例概述10:512 c$ M. V& @6 t* L; b
课时116ROC与AUC指标10:03
! a! S* ?. K2 F k/ L课时117基础模型09:32' t, O4 T7 h1 U# i, X* ~
课时118集成实例18:53# R' K& Q" n4 D; C6 f+ w, D
课时119Stacking模型14:16" k5 d B" [ r8 p* K
课时120效果改进11:095 ]3 `3 A! ~" C3 F2 u' r
3 K2 H z$ V" w# t. ~2 `$ R" ?. X章节16:基于随机森林的气温预测' k' R* d* p2 B+ {0 H
课时121基于随机森林的气温预测任务概述09:05+ X+ y. N( L. F( v" n
课时122基本随机森林模型建立09:09" w1 E. i ~6 J+ H" U
课时123可视化展示与特征重要性12:58( m- J, @, I; V* z. w, f
课时124加入新的数据与特征10:243 T$ H$ R& P% o
课时125数据与特征对结果的影响08:24+ b8 Z2 h& O8 p
课时126效率对比分析08:14
- W5 k5 R' Q# R, J( J e* Q课时127网格与随机参数选择07:51
/ M% z2 T- J8 q. ^/ A5 E! v课时128随机参数选择方法实践09:46: ^- F4 N" ]6 S. [9 ^$ V+ t
课时129调参优化细节10:12 F) W: ?3 y$ t2 B" ]6 N
课时130本章数据代码下载2 T' r$ S; k$ }$ w
+ k+ s2 |; D F! ~8 ]# i# w
章节17:贝叶斯算法# Q' V' q$ a7 T4 v" x3 r% A4 o
课时131贝叶斯算法概述06:58
1 o) K" H1 Z! U) K& i" ?课时132贝叶斯推导实例07:38
C3 l- |% w3 Y; Q7 W课时133贝叶斯拼写纠错实例11:46
7 d+ |1 W) a# \, H课时134垃圾邮件过滤实例14:10; W5 N: V3 ^4 ~7 N' d: P
课时135贝叶斯实现拼写检查器12:21
; U( g& J6 i( [* C4 p3 v9 C, D! t t: r/ v& x4 o. M
章节18ython文本数据分析：新闻分类任务, y, f2 t6 }, f, r+ e8 K! O
课时136本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)2 y% G) a z2 R" x& w& y# C
课时137文本分析与关键词提取12:11
9 Z. g( J3 n8 f" m4 S* j, C课时138相似度计算11:44
; E) S) u0 w1 x1 Y- V8 G课时139新闻数据与任务简介10:20
$ Q s3 P& P% H: G% \+ `课时140TF-IDF关键词提取13:28) u. r( T# D9 X' G% x
课时141LDA建模09:10" N) A1 Z( v( Z
课时142基于贝叶斯算法进行新闻分类14:53
9 Q$ z: t# _7 q: q5 L5 `" r
' E9 q: T$ y2 v7 U U章节19:支持向量机2 M" r+ ?8 Q0 I% I$ Q: a4 C8 ?
课时143支持向量机算法要解决的问06:00
1 N9 F) K9 `3 o( z6 C课时144距离的定义07:052 Z9 H+ R9 B9 `- c1 k
课时145要优化的目标07:54, U3 t/ h% g2 l; D$ ?7 K4 j
课时146目标函数10:12
S' W" r, W# Q5 w( ]2 T课时147拉格朗日乘子法08:571 d$ l. H( Q% s8 n( H2 a8 N5 K6 S- Z5 J
课时148SVM求解10:14
( C% k+ J9 K9 O% g' e7 E$ q课时149支持向量的作用07:53
: l9 O1 ~, Y+ z1 x3 _" `课时150软间隔问题06:009 O9 k, Y, o; f o) m' c
课时151核函数问题11:56
2 X9 O9 ?" s4 i, I4 [% l4 o3 T
" P ^3 O. Y+ \+ _& D3 [ c章节20:案例：SVM调参实例
8 Z: U0 r& ^' t; @: N% O& v课时152本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料). o$ g- [/ g& O: b* z* z3 d7 X% Y7 U
课时153支持向量机所能带来的效果08:55
+ J h7 _% `- {: J* ~. c: S课时154决策边界可视化展示09:52
, g$ W8 \- E& g8 a" i6 y2 F/ M课时155软间隔的作用10:31
6 l9 [' S3 }$ l8 P7 i课时156非线性SVM06:52
0 o% B$ V* U5 o4 ?9 r课时157核函数的作用与效果16:15: C/ U5 R3 x7 b9 I
+ |! K! `; f+ P6 Y, x U6 W9 K
章节21:聚类算法-Kmeans$ \8 H0 X' X1 Y+ a% _
课时158KMEANS算法概述11:34
" G/ ]+ k) u$ H& [课时159KMEANS工作流程09:423 u+ _# M8 \& l" N% D4 `2 G
课时160KMEANS迭代可视化展示08:20
$ D {0 M" z+ B课时161使用Kmeans进行图像压缩07:58
" z( \8 D( i2 p0 R+ C3 L- [" O
, Y8 S! W. _& r; l" n0 T5 \3 f章节22:聚类算法-DBSCAN
( o! U3 u( ]+ Z课时162DBSCAN聚类算法11:04
& t+ H# d5 `. `& `; B2 b% }7 ~课时163DBSCAN工作流程15:033 P5 F% ]5 |. \2 v1 H
课时164DBSCAN可视化展示08:52
. E8 @, ~+ _/ E3 K5 Y* B, a) Z9 x+ L) C8 w; v8 ]
章节23:案例实战：聚类实践分析* V9 y& G! l" e3 Y. 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)$ o5 V. k! k% i- A3 n2 y
课时166Kmenas算法常用操作09:21: R9 q4 M6 `* b3 y. v3 {7 X
课时167聚类结果展示04:458 e1 e A6 v, q/ S. ~ p
课时168建模流程解读10:45/ Y1 p+ t% S& k( v8 m% y
课时169不稳定结果04:14
w$ G0 s# t9 t, t9 \3 m课时170评估指标-Inertia07:24; Y* T1 X$ f' S Y7 c- S
课时171如何找到合适的K值06:55
6 B( G, w- s# B. h, F0 w; T- D课时172轮廓系数的作用09:15
5 B8 Y- o5 h$ w# j' N( t/ m5 f课时173Kmenas算法存在的问题07:19
# u3 V5 i& ?/ Y1 A$ M+ f课时174应用实例-图像分割13:45# H, e0 P& n6 e
课时175半监督学习12:238 s* R. J/ }" ?+ B
课时176DBSCAN算法08:10
) y. [1 x5 s- ~4 g
" o0 [ |( K' g# o) N2 Z4 k( s章节24:降维算法-PCA主成分分析
F7 j* O e6 x4 u7 ?+ t课时177PCA降维概述08:39) |2 P! U7 k3 @5 f! @$ q
课时178PCA要优化的目标12:22& A1 {: i& U$ d8 F7 i
课时179PCA求解10:18 N( o8 a, ?0 @4 t! @% e/ ?
课时180PCA实例08:34) z) v+ a2 ?8 x" R
( {# U1 _. h( f' w. L# _: s
章节25:神经网络8 [4 p# }$ G3 E6 e
课时181初识神经网络11:28
$ Q5 J! `# A2 ^: H* Q课时182计算机视觉所面临的挑战09:40
4 {8 h3 b( Y3 C/ h# M课时183K近邻尝试图像分类10:01
. b2 N) {" f" }1 Q课时184超参数的作用10:315 K. n/ [0 O2 ` n# Y, H, W5 y
课时185线性分类原理09:35
, M$ y: m& y9 }8 t+ |% n8 a课时186神经网络-损失函数09:18
, e2 B% |5 s( K3 J课时187神经网络-正则化惩罚项07:191 S6 w# l, j" z6 C) _- k: m
课时188神经网络-softmax分类器13:393 Z& |+ a1 B! ?
课时189神经网络-最优化形象解读06:47; C! L& }$ K. X q! k, e* g0 l. {
课时190神经网络-梯度下降细节问题11:49
( v& k( r) |# j `% V课时191神经网络-反向传播15:172 X5 G3 k, ~( }1 [- M( B
课时192神经网络架构10:115 k1 Y" J4 o4 ]; m. ^. q
课时193神经网络实例演示10:39" V: \# Q+ d Z% T5 G% A$ Q
课时194神经网络过拟合解决方案15:54
% N- e9 ^+ M, M3 r0 @" f# c课时195感受神经网络的强大11:30# v& f0 Q2 G: I' c
; g" G1 P( _0 f% F! h
章节26:Xgboost集成算法% p1 X/ I* ~! d2 T
课时196集成算法思想05:35$ j5 T, N1 L2 h9 T
课时197xgboost基本原理11:077 O8 Z. H% `: V; K7 e
课时198xgboost目标函数推导12:18- T8 l$ h6 G' Z# b
课时199Xgboost安装06:26
& R1 X$ z/ k9 j3 w课时200保险赔偿任务概述13:06' q! t2 A. o* ~" n9 F; U
课时201Xgboost参数定义09:543 q- z7 V% e$ t2 z7 T3 L" l
课时202基础模型定义08:16
3 R, ~9 _! }& P) o5 {课时203树结构对结果的影响12:370 w& u* K! W" z3 c
课时204学习率与采样对结果的影响13:01" F6 P6 k, j0 a8 Z# Q: W
课时205本章数据代码下载
+ n% e2 I ]6 E: {( ~1 x) r4 Y# `% w' W* u* C
章节27:自然语言处理词向量模型-Word2Vec
3 T7 K/ Y( r# \; ]4 X课时206自然语言处理与深度学习11:58
' R+ C# d7 K6 Y: Y {/ ] [课时207语言模型06:16
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