* e: O5 C- ^0 M9 Z8 C/ y' F8 j" q2 j
0 s+ n x% G" ]
〖课程介绍〗
" h! |. h2 {' A" ?* C适用人群:
% f ^ ?8 `, G* E数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。
! X7 s. e$ b8 v5 h' a2 K) U; `) {3 G
课程概述：4 x4 P6 f7 L% l4 k' l: |0 W0 [' o6 a/ A
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 S" x1 j6 L+ z
: V: O. ?6 i1 B+ k9 s* V 课程特色：; {9 Q9 I( [1 `8 i0 n
1.通俗易懂，快速入门
$ D7 q' W& }6 B4 n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。
2 U7 ]( S* h# _2. Python主导，实用高效
/ S. J5 B" R- T- b+ h7 M: c9 C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。4 P! K4 k+ K2 |+ R! }" B
3.案例为师，实战护航
' Z F$ T- t( x# ~3 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。
8 }1 p( j5 N7 Q: W4. 持续更新，一劳永逸& _" p. Q! _+ C- z5 |
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。
& n4 U9 g( Z+ A& ~8 P4 ?; J - r/ q7 c+ d# H1 s9 E4 u* f
〖课程目录〗
+ p' T3 X3 g2 V1 L4 u3 Z$ f 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
" I* `, |# j# i8 J9 f0 |( v; [课时2AI时代首选Python09:20
/ A' r3 k* @$ l0 z! }: [& g课时3Python我该怎么学04:212 Y7 G1 d" z! B, [5 m: G4 }
课时4人工智能的核心-机器学习10:35' m: Q" x" k9 ^% V5 ` e/ E
课时5机器学习怎么学？08:37
0 L' g* P, H0 T+ d课时6算法推导与案例08:19 f2 H* i, }( v: H6 s* o
3 A( e' N, k4 a) w, ]章节2 ython科学计算库-Numpy（课程代码在目录）
( P" T% e) I& Q# n8 V" E2 r课时7课程环境配置05:385 v' {9 @% B* \, X
课时8Numpy工具包概述09:59
) R6 h C* p% y2 i) @/ c4 O7 F o: [课时9数组结构08:35& D9 u& p' W# J: E" l7 u
课时10属性与赋值操作10:30
" b8 u% }. D! A' Y# J, k0 _% b2 {课时11数据索引方法11:00
+ n6 o( s z+ F) e9 [课时12数值计算方法08:15/ W3 x s) d* ?' C9 |+ ?9 i7 E
课时13排序操作04:51
! }3 j/ T, {% M# i+ i' p3 s3 E课时14数组形状06:36
5 P7 s# c, j1 |2 F1 _课时15数组生成常用函数08:250 I4 o' V, j; d: E, Z
课时16随机模块05:33
' ?" N' f6 _2 \2 @/ K$ q4 R+ S, i课时17读写模块05:566 U' z' R2 p8 X3 v* N& ?# v; X! W
课时18本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)0 A3 c; J7 C2 T" S; L+ o: F& Z1 O
/ c9 m5 J) U7 N% N! N2 ]章节3:python数据分析处理库-Pandas b4 D8 x+ L, K0 C% \& R
课时19Pandas工具包使用简介08:325 k* H( v; J# G' [) @ x
课时20数据信息读取与展示12:05
3 Z$ F- j. |& |, S( t- R4 k: M课时21索引方法04:34
4 w2 P* g8 ?: S7 {1 O课时22groupby函数使用方法05:22: \- h. e$ c0 h1 y; R. j% m
课时23数值运算11:15
1 V& a) G5 [' \' S$ z课时24merge合并操作07:14, u4 h/ w" I8 l4 `" u }
课时25pivot数据透视表10:02" W8 N5 e+ ~' J0 O
课时26时间操作10:18
' A0 t5 _% Q* T课时27apply自定义函数08:58) B$ l' o) ^, \+ ^9 y1 x
课时28常用操作06:43
) O7 ^8 d e6 a& w( W6 `' u课时29字符串操作07:32
' t* u: P5 T- l2 C. d: H0 g" h8 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), i# S+ e" e. `
; G9 i8 _; w6 m6 d- f8 ~
章节4ython数据可视化库-Matplotlib
7 X( ?' X- G1 ~4 @2 N1 `& G7 S课时31Matplotlib概述11:44
, j5 H- h+ h$ C8 L& r( j' G0 y2 D: s" L课时32子图与标注21:16' s' f3 l- e5 q" [, P N+ K* l4 L
课时33风格设置04:500 a4 M' D% d+ m# H9 E( {/ l. b
课时34条形图14:48
' w+ [& a# k6 M0 w* G' ?课时35条形图细节15:14
# v5 |/ S; Y) P7 h+ u课时36条形图外观15:40
% A1 g3 s$ k: W2 d3 J+ |$ H) `- n课时37盒图绘制09:09, k, \; M2 y: [% d/ p6 ]) o* O
课时38盒图细节14:41/ B+ v1 ^: Z' l) C
课时39绘图细节设置13:48
9 j* F, R, J- W2 e& B课时40绘图细节设置212:36" X6 N$ ^8 O) k: P
课时41直方图与散点图18:05
5 n7 K' Y5 X6 t1 e$ H% p% ~3 A: D课时423D图绘制20:05
- C9 }: @9 Y- {) i! K课时43pie图15:00
$ {& Z7 S% ?" s( j# y课时44子图布局14:39; k7 r0 Z3 i( v2 Z, \( [& ^( R: g
课时45结合pandas与sklearn14:03
. _* m1 Z/ W+ I课时46本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
) U' H! m( f2 L# q+ T7 w4 Y; V4 W% s- S% p! Y' ^5 r
章节5ython可视化库Seaborn9 l: h% \( e" V; i& b4 x
课时47Seaborn简介02:440 `; Y) r* R0 l U. j
课时48整体布局风格设置07:47" D9 v$ j& \' ]7 }3 C7 B; a7 Q
课时49风格细节设置06:496 ?* q0 |4 m* n" @& v
课时50调色板10:393 f2 q1 _4 x# i& S
课时51调色板颜色设置08:178 J; p8 X2 s1 {; S& ?
课时52单变量分析绘图09:37
6 z+ ~7 U9 j8 @2 ?# R& ^1 n$ u) l课时53回归分析绘图08:53
4 r3 n& h, }3 M7 | C, [+ M课时54多变量分析绘图10:36+ a9 p/ K; y+ y4 \- j
课时55分类属性绘图09:40
0 ?5 \. ^" z( }$ V7 N4 W课时56Facetgrid使用方法08:49
! R3 J# @7 H( ~+ {" `4 U: Q: F课时57Facetgrid绘制多变量08:29$ J3 u0 |! W8 d `1 U
课时58本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)# b T% t8 e* L+ t
课时59热度图绘制14:198 H7 x6 j3 Q# O- T& f0 P* h% f
1 n; G Q. b2 p* ^: z4 G ]5 _) C$ |
章节6:K近邻算法实战
9 {1 e' U, N, L/ M: r课时60K近邻算法概述15:47
* U. G/ T! |+ u* u) g; y% w$ s课时61模型的评估10:39
$ O$ `) H$ v; m. e4 H课时62数据预处理11:25
# i+ J+ q) y# M7 F5 G5 b C7 H课时63本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)! @5 n4 i" ^% l* ]+ Z, p+ i1 D
课时64sklearn库与功能14:425 E- I+ q% Y7 u' i
课时65多变量KNN模型16:37
4 ?) s) S1 h: ]# Z9 L4 L. @
9 B% B& H9 j! y$ c" h章节7:线性回归算法原理推导9 d& a+ u( V# q+ e# I
课时66回归问题概述07:11. K- g0 x! p I, L0 X1 R6 I0 [
课时67误差项定义09:41
5 D# s8 V% i8 H- P4 i课时68独立同分布的意义07:32 l H: o* L) Z
课时69似然函数的作用10:506 W; B$ B p$ @' ~' ]; ` z* y
课时70参数求解11:11" D6 b( b! \1 y
课时71所有算法PPT汇总下载
+ |6 S* c& m) z5 @$ `# v" N3 [
4 {5 x- a! y" [- Q+ p$ W$ Y章节8:梯度下降策略
- l9 {; N0 c4 m: I9 N课时72梯度下降通俗解释08:34
O- }& r z+ `) V8 I1 q课时73参数更新方法08:17- p7 t. S* ?( m
课时74优化参数设置08:51) K* f6 p7 t' ~1 g w" j
3 l, C* c" A1 h( o) T章节9:逻辑回归算法) B7 l% d1 f# F- o
课时75逻辑回归算法原理08:23
4 u* b, p3 l& }" _% E; u课时76化简与求解09:09+ z- T# }0 C: ^3 }! P3 F. G
$ l, {' Y3 n9 x" p' X9 ?章节10:案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略: S. Q+ A. b! f1 p, ` t7 V1 q) |
课时77本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)3 m; C3 F* N8 r0 P2 q5 S g
课时78Python实现逻辑回归任务概述07:34
& y+ `5 g0 v, D课时79完成梯度下降模块12:51
$ _7 d; ]$ Y( S/ I v课时80停止策略与梯度下降案例10:55! D) e3 {3 x7 g
课时81实验对比效果10:25" a: K: ^9 `( H
_, E% H9 i3 z/ t3 t
章节11:项目实战-交易数据异常检测
: a+ }4 [; H$ d! @4 F课时82任务目标解读08:09
6 Q4 A. k: q) @# S6 f; \- m课时83项目挑战与解决方案制定12:36
) m5 q* B# Q& u! ^ A: Q课时84数据标准化处理11:20
7 ?1 y, q$ U7 j- u9 b/ ^课时85下采样数据集制作06:08
% }9 h# p# f+ e5 H) [课时86交叉验证07:16
V( R4 x1 `* S- q6 @- D课时87数据集切分06:008 `8 E; }6 W _5 \0 |
课时88模型评估方法与召回率10:30
- Q% u7 L$ p; j' [% \3 N3 Q2 c课时89正则化惩罚项11:48
; U# S0 @; j, `* f& I/ q课时90训练逻辑回归模型11:20. L* T$ r) g1 _8 j# L
课时91混淆矩阵评估分析10:224 G- Q2 o/ N5 @( \
课时92测试集遇到的问题05:20* p# w2 s% u2 }* Q! z: Z6 ?
课时93阈值对结果的影响10:349 P. O, H x3 _: |
课时94SMOTE样本生成策略07:38
$ M) Y5 c- z/ M$ b: C; {课时95过采样效果与项目总结08:00' ]/ }, l y/ U* M& r8 |% _
课时96本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
/ o: H# i: l+ M, a9 Y8 g( C# {8 W1 c o$ T& ?8 p
章节12:决策树算法8 j: F( e4 x+ O. f, D
课时97决策树算法概述08:29
* G) x" Z [9 t" X1 ?3 X4 f2 K% r课时98熵的作用06:39
0 i8 G9 Q i$ N* M: G* w! M课时99信息增益原理08:411 r5 b$ E8 }/ t9 {2 y: H4 p# ~
课时100决策树构造实例07:40
8 j7 V: S% `2 j9 ?2 y: r课时101信息增益率与gini系数06:07# B: |; I( t; }1 u" B
课时102预剪枝方法08:02
% j; e$ ]0 N" Q+ w. S2 D1 l9 t课时103后剪枝方法06:54
9 ?8 V2 R' d9 J! `9 B课时104回归问题解决05:54
) O9 f+ z! `8 s6 l/ n$ W
P2 D2 F: o; s# d- t- K# Z章节13:案例实战：使用sklearn构造决策树模型
. q; M. v6 V. \5 V2 F" U( t9 M课时105本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)8 \; u; H2 W$ l% M
课时106决策树复习08:55! E; U; U! d. S/ V2 w( ]
课时107决策树涉及参数11:09: j0 I6 K1 |) t- A6 P+ O
课时108树可视化与sklearn库简介18:14
% ?% Z3 i6 Z+ P7 `课时109sklearn参数选择11:46
% ]1 g; ` Y$ X2 t7 y
. ]/ D' H: V' q3 D3 t' @) [+ M. x章节14:集成算法与随机森林0 c2 R( B2 W5 o- s$ u. ^7 G
课时110集成算法-随机森林12:03# l; C! ~" a [6 L
课时111特征重要性衡量13:51# [, C$ C7 G: g; Y8 ^
课时112提升模型11:15
: ^9 u, U( Z0 u4 J+ [0 ]# V课时113堆叠模型07:09% `+ \# r" G+ L# I. N9 ]9 x
, t S0 K2 q: h: m章节15:案例实战：集成算法建模实战
" h- Z5 I8 [8 b+ 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)
0 ^) q& `0 c3 h' v) Q# B7 u' g课时115集成算法实例概述10:51
0 i e6 l5 n8 _% i课时116ROC与AUC指标10:03
% ^5 F1 K, Q1 [课时117基础模型09:32
2 W4 V* B: o2 B7 u5 S课时118集成实例18:53
/ k* ^- f# r0 e9 p! X, v+ M课时119Stacking模型14:16
' ^) i3 s# h$ u' Q1 C F, ^4 {课时120效果改进11:09. F$ T: `! [' i+ X0 [/ {
+ N+ n$ _4 F- D" ?& r
章节16:基于随机森林的气温预测
3 ^" ~. s; I) M5 V课时121基于随机森林的气温预测任务概述09:057 M9 j% P- l0 a( n# l
课时122基本随机森林模型建立09:09. P* Y- p3 U9 U2 f* L2 e% |, F
课时123可视化展示与特征重要性12:58, @" H. Z6 B2 G; ^! r- z) d0 Q
课时124加入新的数据与特征10:24, ^7 }* O, [; H5 t) P
课时125数据与特征对结果的影响08:24% \8 ~0 G2 m/ l9 E, K! Q" g1 O
课时126效率对比分析08:14# P+ }" c0 m! K( }! S. O- j P: U+ m
课时127网格与随机参数选择07:51' U% B% c4 Z$ P7 W. n2 S
课时128随机参数选择方法实践09:46' ~$ g M2 U; t' ~" L- ]' e( z" c: P# W
课时129调参优化细节10:12
. N" P( ]: m. ]( |" V) E' K课时130本章数据代码下载 l, O, s+ Y% ^
; s% i! K1 O8 O) `/ j* P" |) |) Q. M
章节17:贝叶斯算法
. u- u: C6 s* T课时131贝叶斯算法概述06:58
6 c }, h* J% H L课时132贝叶斯推导实例07:38, l8 M% Y. b4 a5 J' W4 U$ a! A# f/ g
课时133贝叶斯拼写纠错实例11:46' N; l7 Z; S9 g. c
课时134垃圾邮件过滤实例14:10
, m- L- M/ n6 s课时135贝叶斯实现拼写检查器12:219 K3 K/ h0 j5 u2 }" L! Q" c
6 m0 y! O: K1 }0 L章节18ython文本数据分析：新闻分类任务
7 T* X5 Y, n7 a0 T6 a) s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 o8 ~% m- i; i$ Y/ I9 D; @5 H" o课时137文本分析与关键词提取12:11
3 K) ]: y2 e7 F" h课时138相似度计算11:44; ?8 ^; J. [" O1 g0 y5 B2 ]
课时139新闻数据与任务简介10:20
0 V# X% S3 J- d. _- y5 n课时140TF-IDF关键词提取13:28
8 h: Z! D% t" C3 h! }7 `" {课时141LDA建模09:10( o$ N+ S; g. ] P' [
课时142基于贝叶斯算法进行新闻分类14:53
6 {5 J: o. l7 \* V# m6 R, B1 M! j% r
章节19:支持向量机% X0 E# m- x6 b, D4 g2 ~! t) u. w
课时143支持向量机算法要解决的问06:00
8 o; p9 a' r7 J9 S; I课时144距离的定义07:05
/ Y. E5 C: W; r/ ~) H. v' J. i课时145要优化的目标07:54
3 d: |4 }) `' s: u( N! ?8 o课时146目标函数10:12: i6 `, t6 y: N* a/ d
课时147拉格朗日乘子法08:57
+ Q: E: Y6 y4 A5 k! m课时148SVM求解10:14$ q! B% I" V: G: t' @1 y, p& u4 W
课时149支持向量的作用07:53% `& S( q4 e4 ]5 D) L0 b$ ~
课时150软间隔问题06:00. J5 w* v- B7 H1 \3 v. s
课时151核函数问题11:56( j; ^$ |9 [- |" G- g8 ?+ U+ a# \7 N
( X- Q+ i, c$ e$ O }4 v3 d
章节20:案例：SVM调参实例" c; ^8 e0 Y: F5 i
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 C* Z7 m) r: I' I! p课时153支持向量机所能带来的效果08:55) S3 B$ Z# Q8 T" w) g
课时154决策边界可视化展示09:52
! B! V% s& q/ E: _- O/ P课时155软间隔的作用10:31* ^2 a. b ] Q
课时156非线性SVM06:52* J1 v d' u/ B3 S8 v' F! l" l
课时157核函数的作用与效果16:152 m2 C5 a6 X ?$ U1 Z
& H2 m3 i; U" G. Z1 Y9 N
章节21:聚类算法-Kmeans
2 | }# x5 W, F8 `$ ~课时158KMEANS算法概述11:34
4 z: g4 V% G5 j# F课时159KMEANS工作流程09:42' b5 D, s C& m# Y! ^+ m7 Y* q3 |
课时160KMEANS迭代可视化展示08:20
* z- y9 Z1 a- S6 {. _/ c2 H课时161使用Kmeans进行图像压缩07:58
9 ]9 H% Y1 X, M. ^- k* D
8 {( ? N1 J! ^) D+ g1 T. \章节22:聚类算法-DBSCAN* E1 k; E0 N) o9 K
课时162DBSCAN聚类算法11:04
/ X* m5 ^. B( a' }" H& {/ P课时163DBSCAN工作流程15:03( r2 M: s W; |3 h
课时164DBSCAN可视化展示08:52" Z. T5 e% ?) ~7 y/ t M& I$ [8 g
5 c7 S }3 M- [- |$ n7 {章节23:案例实战：聚类实践分析
. D: k9 D7 E8 z课时165本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
" D$ ~$ L( g. B1 a- s课时166Kmenas算法常用操作09:21
* k% u- X5 s( J& U. p课时167聚类结果展示04:45) S* W, ?/ ] c" I4 M2 i
课时168建模流程解读10:45
/ n$ C# h' R& @$ |* `. a课时169不稳定结果04:14
3 F" I7 X& C" M* S$ V& S& k6 B3 a课时170评估指标-Inertia07:24
4 I: F/ m, y! w) ?; {/ C课时171如何找到合适的K值06:55# z& N* d; z; _/ [9 ~! V' m
课时172轮廓系数的作用09:15
3 R5 h3 G# l% @$ m) f1 D, Z课时173Kmenas算法存在的问题07:19
) K. c* {' E* e2 b/ r5 j课时174应用实例-图像分割13:45( N' r8 @! {& {' X
课时175半监督学习12:23
9 Y8 t4 z! G0 Y2 |5 n课时176DBSCAN算法08:102 j2 g3 o& `! V7 q3 z
& P3 x( a" f* m
章节24:降维算法-PCA主成分分析
0 z: N6 L+ R/ \3 D& t: `课时177PCA降维概述08:399 _. k! `+ k+ N X; ~0 \$ ]' f
课时178PCA要优化的目标12:22
/ v0 {" V- I8 o. E$ r2 h% {- u课时179PCA求解10:18
) t& j: m0 w. [8 l6 {课时180PCA实例08:34, W, {# a- @0 D
2 K5 Y! J) I* z- r& e5 E+ @' ?
章节25:神经网络
6 f! t1 a+ w- g" Z! Q1 p课时181初识神经网络11:28* ` j+ A) G+ [. z# @( i& T* K
课时182计算机视觉所面临的挑战09:40
1 J5 {0 i* c; v* k2 j9 u+ z/ O G课时183K近邻尝试图像分类10:01
- E) M) h/ y6 ^7 p5 N# `. a课时184超参数的作用10:31
% |2 E, c6 T6 _$ x$ f2 u7 C0 l课时185线性分类原理09:35
$ T' @. i. w9 C8 V7 X9 K课时186神经网络-损失函数09:184 }% n$ t' f6 x ?+ e: I: ?# O" Z
课时187神经网络-正则化惩罚项07:19
0 T% j% h7 W* J; n课时188神经网络-softmax分类器13:39' R1 e4 Y% e& B3 [1 a
课时189神经网络-最优化形象解读06:47
% b) j! @' }" F9 b/ o" b% W3 o课时190神经网络-梯度下降细节问题11:493 k% e8 @6 i7 x [6 C5 L# Y
课时191神经网络-反向传播15:17& |# B; K; |& h, A4 j: w* L
课时192神经网络架构10:11
4 l# `- j( b4 \5 z课时193神经网络实例演示10:39
! ]( _% [, K h8 U" i( y课时194神经网络过拟合解决方案15:54
" ?" |7 c1 w; `& v课时195感受神经网络的强大11:30( F. _* j: D* E. i! A
5 P5 g1 Z. D# Y. W! p# U章节26:Xgboost集成算法
! \( e8 E* `5 L( B9 X1 h3 B课时196集成算法思想05:35
, i- ]# ]4 { {# B0 a7 j2 @+ s- C; }课时197xgboost基本原理11:07
$ }; X/ r+ d2 Z* c3 y课时198xgboost目标函数推导12:18/ V) i: d& v, @" j. L
课时199Xgboost安装06:267 H/ c. z- B2 }- U }) u$ x
课时200保险赔偿任务概述13:062 C4 U0 k" C. T8 p+ X
课时201Xgboost参数定义09:54
0 n. H; _+ V' R, N: Y课时202基础模型定义08:16
1 d, ?* D: F0 P# }0 l课时203树结构对结果的影响12:37
- P$ H7 N: a- [# K# B课时204学习率与采样对结果的影响13:01
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