5 M# j; s- E. M
* F( ]7 S, `3 s& L' Z7 P
〖课程介绍〗
/ S, j2 u! [& S适用人群:- |2 x+ J+ Q: O- g- M& J
数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。7 X) m/ Z3 f' W
! v; r" N+ ]) p3 b7 x课程概述：
8 Z& E; Q5 v9 B5 B# n [6 D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。
" U, d7 A8 T8 d, @- F4 C3 Z0 A0 ^, g' r1 T7 ]
课程特色：
5 D5 e: C7 H" e* u: H1.通俗易懂，快速入门$ G \6 ]- 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。
L# z9 \! r3 u2. Python主导，实用高效4 H4 D8 v& a, ~: }: y* a0 p
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。
' o! R9 {0 {7 F5 \! y) E/ I4 W- n3.案例为师，实战护航
/ @( y+ u8 s$ M$ S0 {: f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。
7 d5 T3 f" h. G" @: U V4. 持续更新，一劳永逸2 l8 a2 u" _7 p% H, y$ s
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。
1 r7 l0 \+ r7 Y; l! n+ v : }' U$ @# V0 `! U) P
〖课程目录〗
" `7 c" L& o+ w( A/ N$ n 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
6 s2 t3 x" t- T* D K/ |5 ]1 Z* T; `0 n/ i课时2AI时代首选Python09:207 r4 n1 r: q- X& r/ X3 M
课时3Python我该怎么学04:21
$ G& @& ^" l( y- i4 e% ?课时4人工智能的核心-机器学习10:35' U' _/ v6 R! o/ _8 X: A
课时5机器学习怎么学？08:37. D8 x8 ^/ f$ ?) e) b+ G
课时6算法推导与案例08:19
5 Q" Q, O& p3 p2 i' w) {7 M! P+ y" u5 d2 F8 _$ {
章节2 ython科学计算库-Numpy（课程代码在目录）) n* ^( X5 `' u8 }5 |
课时7课程环境配置05:38; \$ T$ v7 e9 b
课时8Numpy工具包概述09:59 I- Y- v/ {( q4 S& [. W. P- K
课时9数组结构08:35
" A( f ?/ H) [5 Z课时10属性与赋值操作10:30
' t! r7 V! r+ s9 x课时11数据索引方法11:00. y) M* s1 l! U# n6 g
课时12数值计算方法08:151 \8 S8 q0 n$ n+ K9 p
课时13排序操作04:51
; r( f+ j( M# Z4 T5 x) b课时14数组形状06:368 z1 G$ H/ _9 U; d& a& O( m0 R% M
课时15数组生成常用函数08:25* d& q6 {9 ]' c |, Y3 Y. p6 \( l
课时16随机模块05:33/ Z. t. h* F! I( i
课时17读写模块05:565 z, c+ R1 l$ F( D# q7 L. R
课时18本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)( G/ F0 }/ H, ~" F# U& h: ^9 J
7 @; |, Z* ^+ x3 F& W( I
章节3:python数据分析处理库-Pandas+ p0 r: ~- Z* n) C) R0 M4 p1 P/ i
课时19Pandas工具包使用简介08:322 C4 b8 D' d, @" @7 d! k
课时20数据信息读取与展示12:05
/ f/ z3 V7 s7 y课时21索引方法04:34- Q! F) N+ U) m8 T& K
课时22groupby函数使用方法05:22
( g$ v8 O. b$ D H" P4 h课时23数值运算11:15
8 i0 G& R8 J3 A9 s/ r课时24merge合并操作07:141 p. B- z7 p" e$ ]
课时25pivot数据透视表10:027 w0 b/ R+ D& @ q# Q* d
课时26时间操作10:18' N, c- E0 d6 \9 T/ s- g5 ?
课时27apply自定义函数08:583 l* ]: S$ j/ S3 z/ @3 u( k2 M8 H5 O
课时28常用操作06:43
) }% w4 V: [/ E% E6 i/ x3 y8 g t课时29字符串操作07:32
* k8 v' H. o7 ^6 o8 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)
2 {# H& L2 @ V, ^( t
2 S4 W H O+ ^5 P: S# m- K6 n章节4ython数据可视化库-Matplotlib7 a& H# c) I$ A' g/ j- h
课时31Matplotlib概述11:44# q! r' T1 {, F2 ~0 z% A4 q
课时32子图与标注21:16: Y4 \, i* }& T& Z
课时33风格设置04:50
! F( A9 a( p6 _课时34条形图14:48
/ A( K3 O. N% d, p4 b5 c1 f' @4 E课时35条形图细节15:14
1 m$ v1 Y- i+ }( K! q课时36条形图外观15:40
) E! r2 h9 z2 a- _ a4 P; J课时37盒图绘制09:09: m, j/ }6 l9 s
课时38盒图细节14:41$ h6 w8 L) V5 P7 w# f& F2 A* W
课时39绘图细节设置13:48
0 C: d r" {" _# c课时40绘图细节设置212:363 J# N, A7 N {0 z3 Z" ?9 |
课时41直方图与散点图18:054 S0 f3 T: _4 k8 l% B* E9 E z0 _9 A
课时423D图绘制20:05
- N: [8 {. E w- ^课时43pie图15:009 F. m, A$ i r
课时44子图布局14:39
! b% F) E$ {( Q* j! Y课时45结合pandas与sklearn14:03. G2 i6 L4 G7 @/ ]3 E$ M+ 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)/ s% L. J8 @2 P/ L" m
% ], o. ^7 U: d章节5ython可视化库Seaborn
: n& l& N; C n: u. T课时47Seaborn简介02:44% N- j' q5 x5 z }' n k+ v
课时48整体布局风格设置07:47
0 g9 J( ~" [0 g* @) l, ` K课时49风格细节设置06:49
1 |0 y/ X |3 e$ g( O6 r课时50调色板10:39
1 x, [# h+ v0 p- ^2 n3 v) ]课时51调色板颜色设置08:175 [% L) v' n! L3 s. K1 O
课时52单变量分析绘图09:37( b1 N: d/ F1 `/ b7 h: h! ]! h
课时53回归分析绘图08:53
! L7 L6 s, e' [7 d2 u课时54多变量分析绘图10:36
: T3 T2 B) ~, y1 T课时55分类属性绘图09:40
( D8 d/ x B/ V3 @; [/ I7 V% X课时56Facetgrid使用方法08:49. Y9 i u( E: }4 k" P4 r J- X
课时57Facetgrid绘制多变量08:29( r# V# K2 ^3 ^" ?& L0 s& w
课时58本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料), m6 T) C; N* o3 Y& _
课时59热度图绘制14:19% g9 L+ z, q, w( p1 P( k
- l% c1 Q! E# j$ ]& I( a
章节6:K近邻算法实战9 j: u& B0 z) Z7 j
课时60K近邻算法概述15:47( s; E- \+ x2 n
课时61模型的评估10:39
* A& R1 A. X" j9 T$ ~9 n8 C: O课时62数据预处理11:25
# o3 J) p M0 B, ~+ m- Y# X2 l% o) }课时63本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)/ q6 F3 i( D7 m: z, ?
课时64sklearn库与功能14:42$ x% O+ C, m$ L% ?# y/ V5 H
课时65多变量KNN模型16:37
; G4 _' V- g# g5 ^
7 x' g5 e9 e9 {! N章节7:线性回归算法原理推导# y% N. r) q7 ^/ {+ P0 K
课时66回归问题概述07:11& H5 m* k2 w5 K/ _9 F. i) h3 J
课时67误差项定义09:41, h* p: [1 P* T% J
课时68独立同分布的意义07:32. {1 T( [ [$ n C, e3 @* S6 @$ H
课时69似然函数的作用10:50
% d& n6 T) P! M课时70参数求解11:11" W: N3 |2 V; E$ {. i0 q2 x
课时71所有算法PPT汇总下载5 h' w3 K/ t% [. ]' p2 W4 c
7 ?8 E. S5 M7 A
章节8:梯度下降策略
8 @6 x4 Q8 X3 z- N( ^. L& b7 c6 o课时72梯度下降通俗解释08:34
4 t* L5 Z7 v" j% r课时73参数更新方法08:17
" H$ Y. p% p& J: Y+ Z课时74优化参数设置08:51+ u& L8 v; d+ G m! r
6 R; p' M5 o5 @) q9 C8 u章节9:逻辑回归算法% V. O3 ]7 j5 d
课时75逻辑回归算法原理08:23
" P2 N7 C- l9 A4 I, \7 X+ D课时76化简与求解09:09
- X J; ?- K* O# [& |/ b6 t0 q* I/ m" n! h$ w# C1 s3 J" O
章节10:案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略
0 |/ W& A9 |' 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)
* Z6 x( `; S& N t5 R" s |8 A课时78Python实现逻辑回归任务概述07:34" A+ T% C: E$ C
课时79完成梯度下降模块12:51: \5 T! e. t1 Q
课时80停止策略与梯度下降案例10:55% g- L7 J% J3 j. ]& ~
课时81实验对比效果10:250 p% B& P* d2 \9 [5 m2 k% A
0 m2 Q) g z) n; |0 ~) z
章节11:项目实战-交易数据异常检测
7 P4 d; z+ y% M' m9 d4 n. A课时82任务目标解读08:09; l7 C: t' V2 q' t* H; X
课时83项目挑战与解决方案制定12:36
( w! g T) V+ Z% H1 G* {课时84数据标准化处理11:20
, X$ t& b: |& m; c! b) R( A0 }4 l* T1 b课时85下采样数据集制作06:08
0 ^' B4 u- x' o3 e9 b课时86交叉验证07:16' P3 T5 G9 U0 j/ L9 x. C
课时87数据集切分06:00- S" m' S. h7 f" ^# C
课时88模型评估方法与召回率10:30, G6 e# O: k4 }3 K2 ^% k7 k
课时89正则化惩罚项11:48
0 S8 Y4 Y; f1 a+ C; x+ e课时90训练逻辑回归模型11:20$ q) d# t4 x8 f! t0 G
课时91混淆矩阵评估分析10:22
6 v0 h6 L0 x0 v4 @4 }( j% K课时92测试集遇到的问题05:20) k# |; ^2 F; C; u
课时93阈值对结果的影响10:34
6 T* }" u1 S c课时94SMOTE样本生成策略07:382 ?$ d: ]0 A$ t2 |, O+ q* |) y* Y
课时95过采样效果与项目总结08:00
& U* y; i f! p5 v9 @$ g& O2 H: z课时96本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)9 L6 N; f' i* U2 P' A
/ v; f$ Z0 }8 F# a, k9 @; s2 W
章节12:决策树算法1 l! Y. \5 v$ J/ z/ }
课时97决策树算法概述08:29& h- o3 p6 T5 V& Z( v$ c$ H
课时98熵的作用06:39* G8 b, E' L9 B- q& E
课时99信息增益原理08:41# B! A f5 X5 t f9 Z8 ^5 i- ~
课时100决策树构造实例07:40
K: W6 L2 K h6 N$ g课时101信息增益率与gini系数06:07; o2 S4 X Z0 i8 w' V6 a
课时102预剪枝方法08:02% H$ l P$ J8 ^" Q% i8 u
课时103后剪枝方法06:547 u' _3 Y2 [- `2 C$ t1 D
课时104回归问题解决05:543 R0 C6 P% M9 y8 h2 E
7 y6 c* J: {3 ]4 l# D$ N( h
章节13:案例实战：使用sklearn构造决策树模型/ x w* B% ~, T8 y: S
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 z- l- e! z5 E2 u, R课时106决策树复习08:557 O3 ~+ W1 ]5 p/ U8 x6 ^! K# `
课时107决策树涉及参数11:09
w0 S- x. p* A* B课时108树可视化与sklearn库简介18:14
$ ]% Y/ K0 J) C2 z1 A+ ]课时109sklearn参数选择11:463 m7 S! ?1 W7 R% \% G$ Y5 a8 h
( ]+ m. @* l2 U- x章节14:集成算法与随机森林5 A5 C' o5 d$ M4 ]% ~
课时110集成算法-随机森林12:03. F0 u- ?( {8 M- ]9 h: l0 U5 [) F
课时111特征重要性衡量13:51) p6 c6 ?+ M( A3 q, e2 t" N
课时112提升模型11:15
/ a5 [" m L- o* j. ]% l1 T( q, o9 e课时113堆叠模型07:09
1 v0 j* m0 K( K* Y8 h7 H! R6 Q6 D1 d8 R: G
章节15:案例实战：集成算法建模实战6 G& I8 f9 h6 }
课时114本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)9 v) }- @3 c: O9 P! i
课时115集成算法实例概述10:51
% a! d* K N `& i课时116ROC与AUC指标10:03
% r7 I' P5 m2 i7 ]) `3 v( R课时117基础模型09:32
: c8 }+ j2 x) ]/ K# W课时118集成实例18:53/ S8 i! M Z2 Z/ q/ b: \
课时119Stacking模型14:16
- }6 \6 |4 l2 k$ o0 H" f- v& n$ u课时120效果改进11:09+ g6 }1 g {; P5 m1 W$ H9 F0 o1 |
8 v" D0 ]3 Q& \8 s4 X
章节16:基于随机森林的气温预测5 b, p- S- D! ]5 j M/ i" x
课时121基于随机森林的气温预测任务概述09:05. P. g$ m6 c. T, S
课时122基本随机森林模型建立09:09
/ ]0 Z8 D8 l' X/ S1 W& |课时123可视化展示与特征重要性12:58
) h, ]! T& }! I1 Q. z0 W ]5 t课时124加入新的数据与特征10:244 L; W: N& v6 o1 x0 e t9 v# N- E w3 d
课时125数据与特征对结果的影响08:24' S2 p! z' F+ B/ q! F6 L/ a) H
课时126效率对比分析08:145 O! X' U3 p$ [3 |( n" V
课时127网格与随机参数选择07:51; |8 n! L1 ^0 g! K; E: h2 k2 ~
课时128随机参数选择方法实践09:467 C* ]/ s" S9 k/ [
课时129调参优化细节10:12" ]0 n$ s* ?5 x% R
课时130本章数据代码下载
2 E1 g: b0 f# D$ Z% }9 B: t
1 Y% A5 v; Q# C3 x+ ]+ c1 p- g0 ~$ w章节17:贝叶斯算法
' v5 a* n' L" @ W X, B0 B& B课时131贝叶斯算法概述06:58
( f4 Z2 b5 f. t8 F% i课时132贝叶斯推导实例07:383 ^% U4 [, \& ?; x) f \! Z5 M
课时133贝叶斯拼写纠错实例11:468 q# @5 V5 i5 O" a5 n% F
课时134垃圾邮件过滤实例14:10( T; c3 w) \) f% R7 t' ^. e, K
课时135贝叶斯实现拼写检查器12:21% m2 Y/ P% \1 T9 @1 F @
( {/ D( ?, P/ d7 j$ _
章节18ython文本数据分析：新闻分类任务
1 w' U. N& x+ i3 n" O' Q- L课时136本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料). M) ?6 k: k0 M8 Y/ p V, p1 C* N
课时137文本分析与关键词提取12:11
0 k/ z; _. l# J1 C% S- X( V) s课时138相似度计算11:44
1 @" P1 G6 n. F, W7 c' g课时139新闻数据与任务简介10:20+ O* Q g. b5 v$ G
课时140TF-IDF关键词提取13:287 C; |5 @3 q$ l0 Z3 e
课时141LDA建模09:103 M1 ^! B: r( k6 p. `# }
课时142基于贝叶斯算法进行新闻分类14:538 ?5 t' v; e& @
; ~4 t$ T1 k: X. G6 p! O章节19:支持向量机
9 w9 O3 f, q5 u课时143支持向量机算法要解决的问06:00' x; p, D* E4 m' ]: P1 }" W; @
课时144距离的定义07:05
0 o: Y, p, o1 ]课时145要优化的目标07:54" I4 z/ I2 ?; T0 {1 R+ o6 G" p
课时146目标函数10:12
; k7 V, Y E3 T8 Q( S# @# n, M课时147拉格朗日乘子法08:57
5 O. I" h1 c' ^7 G* {& C o课时148SVM求解10:14$ K8 o/ t3 [' l Q0 r' f
课时149支持向量的作用07:53
5 P1 s* X" ^# w7 p2 A5 V课时150软间隔问题06:00
& B' d, v* \% p) ?; f v课时151核函数问题11:569 ?3 g/ `, ?# Z, Z' }
! Z9 p A- K7 B9 }* v章节20:案例：SVM调参实例5 z- V. C+ _0 O; G% _6 j0 q
课时152本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
) F$ Q- o3 o* s1 f- R+ J; R+ w9 X9 Q课时153支持向量机所能带来的效果08:55
3 A% I% A/ {* l. P课时154决策边界可视化展示09:528 M1 z1 z# p1 G' w8 k5 S" C! R4 T) `
课时155软间隔的作用10:31
& X) p" G8 M' c* L课时156非线性SVM06:520 n" s* G' N! W- }) g
课时157核函数的作用与效果16:15
- [: G: ~8 a( \5 ^1 c$ [* l8 q' A3 B' ]
章节21:聚类算法-Kmeans& q' V9 r4 ? x. Q) R
课时158KMEANS算法概述11:34! q- q9 |/ C' u! a+ v: g
课时159KMEANS工作流程09:42
# `9 S4 y$ X, ]+ a' \9 O9 U2 n6 H课时160KMEANS迭代可视化展示08:204 `6 S" F" _1 W0 q2 \7 O# ~8 u- O
课时161使用Kmeans进行图像压缩07:58
7 y" j) `0 \4 t v" `, Z U( p' O* ?% S' F
章节22:聚类算法-DBSCAN/ M; Y' O5 @! J9 A/ L, W
课时162DBSCAN聚类算法11:04
$ @; U' h+ M3 {7 p& \3 q课时163DBSCAN工作流程15:032 a1 C+ \; }% c+ A, V( G
课时164DBSCAN可视化展示08:52
% ^- Y, P% B6 @. [+ Q6 t" O9 n* p3 m1 d4 n- B' g8 B
章节23:案例实战：聚类实践分析
) w1 B: _ r( d课时165本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
8 Z' w) z& P1 w5 s5 `6 L. e课时166Kmenas算法常用操作09:21
3 n) I/ {: h1 N# G6 k课时167聚类结果展示04:45
9 d. D) ]3 [4 e6 N课时168建模流程解读10:459 I) ?6 M: i: n! ~5 k7 o
课时169不稳定结果04:140 k9 J2 z* Q2 ?7 q
课时170评估指标-Inertia07:24
( a( @: L2 z" {课时171如何找到合适的K值06:55
2 H( Q$ E9 U$ S7 m* r& N. J2 t课时172轮廓系数的作用09:15( I+ _: Y5 H% \3 u
课时173Kmenas算法存在的问题07:193 e/ R& O H4 U0 [/ `' R6 f' ?& X
课时174应用实例-图像分割13:45
; n/ _; c- K# V课时175半监督学习12:23# L7 C; a) ?6 f# g9 E! Y
课时176DBSCAN算法08:105 V% f/ j; _' k1 @) O: ^
2 p" X6 `3 G/ I+ ^, @1 T章节24:降维算法-PCA主成分分析1 G, g4 x8 s" F* }4 v
课时177PCA降维概述08:39! k8 \, I8 q+ ~3 b
课时178PCA要优化的目标12:22
% H/ p9 w7 p! Q) e5 J, B# m课时179PCA求解10:182 E0 B+ R/ Q" }' k" y+ t3 h
课时180PCA实例08:341 c9 ~# j' R* |
" ^) n* E! X$ f1 f5 B |1 b6 P3 P
章节25:神经网络8 f) y5 t( r4 D9 B. a# p# B
课时181初识神经网络11:28 ^: ~3 [2 G2 m
课时182计算机视觉所面临的挑战09:40$ Y/ u+ u" H0 \" f) T
课时183K近邻尝试图像分类10:01
, P9 c9 [; G6 t. ~" c/ j$ _9 x课时184超参数的作用10:31
; c+ R3 ]; u0 w7 D课时185线性分类原理09:35
4 j3 R7 C+ @* o$ @* H1 Y课时186神经网络-损失函数09:18
/ [' W3 e$ L4 ^8 P! M. O- F9 {课时187神经网络-正则化惩罚项07:19
( A9 X V+ {# ]% G$ }8 j% c课时188神经网络-softmax分类器13:39
% n! K4 ~- D: m: p% J/ }! Y8 v6 L课时189神经网络-最优化形象解读06:47
/ `% W0 Z a6 V. t课时190神经网络-梯度下降细节问题11:49
3 h: o/ m; \9 _4 V7 D课时191神经网络-反向传播15:17
% H r P5 n+ |- g6 L' k% r课时192神经网络架构10:116 J' J# l* L0 g- h0 P- d
课时193神经网络实例演示10:39
" J% ^" T6 R' M4 k! H- Q/ l课时194神经网络过拟合解决方案15:54% g/ t2 c, s$ a) ]7 s2 Q: v, y! t
课时195感受神经网络的强大11:30) Z5 P* G8 q" M- Q
9 r( u5 d9 q" }: [: O章节26:Xgboost集成算法, K% k% T5 P8 T) ~1 l
课时196集成算法思想05:357 u: P( R* A: C i- T. \0 i& a
课时197xgboost基本原理11:07* @: A3 ]9 l% F
课时198xgboost目标函数推导12:18$ _, R# R% U" z: C, s
课时199Xgboost安装06:26, g7 ]! ]0 C7 {; f& W' P
课时200保险赔偿任务概述13:06
1 Q9 k* K Q- u0 M" j8 L课时201Xgboost参数定义09:54" ~: e$ ]1 v- y* h5 s
课时202基础模型定义08:16- N1 y3 X- k, e; D
课时203树结构对结果的影响12:37* U6 K3 E j9 D: Q# ]1 o9 V1 L
课时204学习率与采样对结果的影响13:016 e! K+ c7 n+ C2 h0 x& X# j
课时205本章数据代码下载
" Q4 h+ `) {0 K
* Q" H( L! o( @$ o3 M1 p7 x- J! Q章节27:自然语言处理词向量模型-Word2Vec' F$ _; i4 `1 p* m5 _
课时206自然语言处理与深度学习11:589 }, Q$ {* O. M8 l/ ^0 f2 E
课时207语言模型06:168 Y/ l2 y" V, T% D0 y
课时208-N-gram模型08:32: Y$ F% P8 w! l' [- z4 {$ |
课时209词向量09:28
/ A" H9 D# ~$ d/ j: x" J; z课时210神经网络模型10:03- U, {- X. Q1 G
课时211Hierarchical Softmax10:01
( Y; m( n4 s& b; b3 F0 p课时212CBOW模型实例11:21
8 i. A: f9 R7 M$ h: `课时213CBOW求解目标05:39% E u' `* G! d0 g6 M9 Y
课时214梯度上升求解10:11
7 R. |2 \. i' g. Q课时215负采样模型07:15
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3 V4 T" q- F# P0 h# w5 n章节28:使用Gensim库构造中文维基百度数据词向量模型* C& ~8 m1 a/ W% u6 u
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2 @* L5 o7 C9 m, C课时217使用Gensim库构造词向量06:22
. L( R4 w% c. b* o8 D课时218维基百科中文数据处理10:27/ F( b/ u. | [
课时219Gensim构造word2vec模型08:524 G P' O7 a% {
课时220测试模型相似度结果07:42
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章节29:模型评估方法
7 A# m/ F; M2 @% n课时221Sklearn工具包简介04:56
3 c W! P$ {. ~+ b课时222数据集切分07:15- P( H2 D" F( K% Q! o5 B
课时223交叉验证的作用11:039 E% v3 Y% q: y; ~2 f# T u' f' |
课时224交叉验证实验分析14:51/ i" y. b2 }# y; P+ E5 T
课时225混淆矩阵07:52
/ N4 }0 C; _, Q$ O. ?课时226评估指标对比分析12:13
# W2 ~. i+ v- c课时227阈值对结果的影响08:26: a) w& d+ z, e5 d4 j9 I1 c: a
课时228ROC曲线08:58; @0 X% g: T; A9 ]8 K, q D
课时229本章数据代码下载& Q$ O a3 l0 q; y3 [9 f0 u; J
* F; o8 f% K5 z- B( c7 j3 u6 G: \章节30ython库分析科比生涯数据& r+ |( H+ _: N& Y! 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)3 I( L b9 V" {/ b4 A8 h
课时231Kobe Bryan生涯数据读取与简介07:45
8 y9 Z8 |$ G+ y' {( @: |课时232特征数据可视化展示11:412 W/ |" ^6 m1 X
课时233数据预处理12:32
8 y6 _& [5 Z5 a6 h3 A- |% a; Q课时234使用Scikit-learn建立模型10:12! L( T# F P. U/ A/ B+ K3 Z
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章节31ython时间序列分析
/ T3 u+ |6 }& h' w$ O4 y5 z7 R6 n课时235本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
9 p7 h. W- ^$ n# ]/ _课时236章节简介01:036 b5 B- g6 P0 Q8 f- `
课时237Pandas生成时间序列11:28
* h, p% t0 z4 f% d) X' s3 W课时238Pandas数据重采样09:22- J8 _$ K$ F5 |* a, G. t; L
课时239Pandas滑动窗口07:47
" Q. \& M2 s: g) E9 Y% @课时240数据平稳性与差分法11:10% H4 Q8 M: I4 i" P" o8 ]
课时241ARIMA模型10:34
: q. B6 b0 e1 C. R( l课时242相关函数评估方法10:46& _; h+ A4 M! Z+ I- q
课时243建立ARIMA模型07:48
$ U1 j0 K+ \6 I5 P课时244参数选择12:406 p( ^) Q9 h- L6 g
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4 I0 {" h+ i" C' m* R9 V& C课时246使用tsfresh库进行分类任务12:04. u7 q) J M" h% S9 A H
课时247维基百科词条EDA14:30
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章节32:机器学习项目实战-贷款申请最大化利润
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课时249数据清洗过滤无用特征12:083 {' z- v% |! @6 z
课时250数据预处理10:12* d [7 T+ O0 i4 y, j
课时251获得最大利润的条件与做法13:26# R7 [6 R. O! L! d! S1 K6 m7 u m. b
课时252预测结果并解决样本不均衡问题12:473 ?# X' V. g4 D+ D' X% O
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章节33:机器学习项目实战-用户流失预警
% I: |* z' r7 ?8 s, H7 Z- u; H3 x课时253本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料) h$ h5 z# f/ P
课时254数据背景介绍06:35
6 x; k, f @* c# b$ m课时255数据预处理10:05
9 I) P* I8 n5 e" J$ ]1 k课时256尝试多种分类器效果08:32
1 m: `( q: q# G- J* a; H* ~7 L课时257结果衡量指标的意义19:50: }' F2 l) A5 q7 E( w
课时258应用阈值得出结果06:26. E) ?; g8 d, h% v% O# Q
$ P4 t. p' L3 X, g- Y) j! q& I$ ]章节34:探索性数据分析-足球赛事数据集
( }5 M( D2 J h" Y5 @, I7 e" g课时259本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)( p g* _8 U8 T# a& b4 g' j9 p6 I
课时260内容简介02:13# F/ i7 ~2 ]3 r# K- [& \$ V! Q
课时261数据背景介绍10:30
: {% N. q5 {4 ~/ G2 }课时262数据读取与预处理13:09$ o+ m+ x8 }. V
课时263数据切分模块14:42# f- f7 a) {# V
课时264缺失值可视化分析13:27
5 \; g! b! p, q- U! h课时265特征可视化展示12:23% q3 g+ ]7 I/ {, K/ b7 x9 k
课时266多特征之间关系分析11:21
! F1 c6 v5 |0 g6 M% }' K课时267报表可视化分析10:38
' V; G+ V9 ^, G' h4 T$ V3 A课时268红牌和肤色的关系17:16) N) j0 `$ w: ] Q2 S: l" j) X1 K
8 o1 I4 K5 V* R7 [ T9 y2 B章节35:探索性数据分析-农粮组织数据集; c! i. w% a+ v
课时269数据背景简介11:05
3 ]8 M8 U+ K3 K3 C1 C$ a( \( p# x课时270数据切片分析17:26
8 F' m5 }8 S# U* q; u+ w课时271单变量分析15:21
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. y0 d& o. K+ _课时274数据分析维度06:55 R' R* y1 ~$ ~- i" y7 J
课时275变量关系可视化展示12:22
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4 R% n7 e/ Z5 P- {& a" F* z4 h章节36:机器学习项目实战-HTTP日志聚类分析
9 X n+ h0 `, Q6 r4 R课时276建立特征工程17:25
$ P: ~ {% D, b; z课时277特征数据预处理10:340 T1 w! m- Y3 x; P. {
课时278应用聚类算法得出异常IP点17:59
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