3 ?; H: D) j; j* [) [* ?
7 s! T. c7 [) z J4 t3 k
〖课程介绍〗
' v7 \$ r O# F8 j; ` `& M d6 k适用人群:* y; k% o$ h$ k& E
数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。# Y. G* S5 w4 {# K) X; y; t, |
, s9 X T8 k6 R7 H9 F v( x% f课程概述：
% f" ~+ z, d1 B( Y( p, G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。
( N0 b8 Y5 w' ?; b* m9 d0 c& ^" M# b
课程特色：/ n# k/ A; V/ X) m
1.通俗易懂，快速入门
7 T& x L7 b$ z! F& t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。3 B# h; l* m" f
2. Python主导，实用高效6 k* w! @- F) K( a* X
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。3 u' J# M9 V- ]) R) h6 _3 S# k% E
3.案例为师，实战护航5 k% H& _& V7 L8 B3 w% S! V
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。
& V# g# o! W! B" d& G5 n$ x K" N; ~4. 持续更新，一劳永逸
' F9 h% |: s: W, D$ kPython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。" U5 n# j% O* ~6 Q* G
# R5 f+ ]: ~2 z/ s/ ^
〖课程目录〗9 R$ i- Q/ x/ P
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）11:149 w' s# L e! A5 Y) E
课时2AI时代首选Python09:20: t" o5 f7 d5 q/ N! H0 g0 }
课时3Python我该怎么学04:21
- u0 D# W( N1 K$ P, S* C$ X课时4人工智能的核心-机器学习10:35: A5 w9 e: k+ A0 G
课时5机器学习怎么学？08:37
" G; v* D+ J$ V, T课时6算法推导与案例08:19
+ u0 w: U/ f( `. M+ t8 n T
3 I* J* q* G" ? S9 ]) k2 w$ }+ P9 d0 H章节2 ython科学计算库-Numpy（课程代码在目录）
4 ^: S% f" H. c K) z) _课时7课程环境配置05:38
. u+ v, s8 V0 }* w0 K& f! M9 E8 O3 E课时8Numpy工具包概述09:59
# K1 M( |. \- o9 n9 A课时9数组结构08:35
0 x2 _1 U) U- Q/ j$ x* N5 S课时10属性与赋值操作10:30
3 S y, b) p$ H! K/ K课时11数据索引方法11:00
- ?0 _3 M/ X; l( d! P, ?课时12数值计算方法08:15) g/ U6 l; t8 a# D8 r
课时13排序操作04:51' |" I7 z# Q* A0 A& E
课时14数组形状06:36* r Y3 z$ C& d
课时15数组生成常用函数08:25
+ @8 E/ ~" r5 `- x课时16随机模块05:33) ]3 U8 D X i# C
课时17读写模块05:56
+ |9 H4 b; W9 I ^5 D1 H$ s& a课时18本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)# k1 f- j; M% G% l
" z) ^/ Y' ^4 C/ W2 J, }+ _章节3:python数据分析处理库-Pandas& ~4 W9 x8 {) h
课时19Pandas工具包使用简介08:32
% @) h; x) g& n5 K0 K' X6 t. ?/ p课时20数据信息读取与展示12:057 Q; S+ j; |$ n
课时21索引方法04:346 N) f7 E0 l" t8 k; W9 e% \) E9 y0 Y
课时22groupby函数使用方法05:22. `3 I9 [% L- e3 Z
课时23数值运算11:15- z# t: J4 R) z9 Z3 ]% R
课时24merge合并操作07:14# J% U: J4 Y! c/ a3 x! `% ~! S
课时25pivot数据透视表10:02$ {0 ]: H& ]6 m; |( q3 d& O3 z/ o
课时26时间操作10:18
! N* O1 K! L; |课时27apply自定义函数08:58* O6 S2 y6 T, u) Z7 v
课时28常用操作06:43
4 Y( d2 U& ?7 f3 j5 P课时29字符串操作07:32$ R$ k7 B- Z8 W0 j( F' ?$ E
课时30本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
( a# T& u5 U/ h8 [# L9 b: W5 j, ~" z% Z* @9 d0 C
章节4ython数据可视化库-Matplotlib3 ?: A5 r g) C" Z
课时31Matplotlib概述11:44
9 E9 R2 r+ X8 X; A5 P1 r课时32子图与标注21:16
, m0 P, N# S% b) r# [( U0 c+ g: ~$ Z课时33风格设置04:506 B- I9 t8 C- {- T P! Z
课时34条形图14:489 k6 D5 ^+ @! d) @/ P
课时35条形图细节15:14, ^: i4 b: S( j z. p1 Z
课时36条形图外观15:40( k& n' t9 {- B+ E5 z
课时37盒图绘制09:09
# j- D2 ^; l( ^. X5 J$ i( c) R! c课时38盒图细节14:41: u7 `6 d% B1 J- @
课时39绘图细节设置13:48; u) ]" G/ r* w
课时40绘图细节设置212:36
! R0 F1 c9 d: x) d& X' m课时41直方图与散点图18:05( w/ ^) m" l7 m
课时423D图绘制20:057 T. Q. E# J% d
课时43pie图15:00
- e1 F% {1 Q9 d; h3 C课时44子图布局14:398 [9 S4 f( s1 X* P2 R
课时45结合pandas与sklearn14:03
: H& ^ T+ x( x+ O' u课时46本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)( v* ?- M9 [7 ?: f# @% w
; F; x* A1 f: o$ J' }章节5ython可视化库Seaborn
$ R7 O& f3 r9 T/ B课时47Seaborn简介02:44
1 W4 t' j/ W0 h6 O课时48整体布局风格设置07:47, ^8 d: q' k' X) m
课时49风格细节设置06:490 `& O2 X0 m, o( }
课时50调色板10:39# d! X, k" y- g7 E
课时51调色板颜色设置08:17
0 _) `5 }$ w N( b$ N课时52单变量分析绘图09:379 I4 }4 Q5 G6 L4 }' b
课时53回归分析绘图08:53* z6 S8 Q, F3 J k- L3 |3 b
课时54多变量分析绘图10:36' O" r, C$ Q7 U& S
课时55分类属性绘图09:40
. [+ E- o& D4 [+ o9 \# p2 ^课时56Facetgrid使用方法08:49
+ `# M0 l9 Z- g, A) I" X( H& J课时57Facetgrid绘制多变量08:29
Q9 {9 y' K3 Y& {/ W: 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)
- |( b8 G7 l* ^/ q+ @9 M课时59热度图绘制14:19' p. u- g/ h7 k
5 E: n; |5 S+ N. I) c0 D [) J; S章节6:K近邻算法实战
% |( R7 @* M: x& J# J. o课时60K近邻算法概述15:47
3 H4 G9 Z4 n; i2 M! b课时61模型的评估10:39
0 v, b t2 O$ f0 G6 I课时62数据预处理11:25
- v; s- m8 R9 r6 V0 A课时63本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)2 `3 B! z/ Y2 L$ v; E
课时64sklearn库与功能14:42% M, K# h' ^- z1 P9 p* R1 L' l% {
课时65多变量KNN模型16:37
3 r& F+ j& J% e# a" \/ F! I5 J# c+ d
章节7:线性回归算法原理推导
& Z7 q5 ~ u6 o2 \ u课时66回归问题概述07:116 j1 Y4 A7 p9 S! ?
课时67误差项定义09:41( F1 l/ A/ @- _! B3 ^/ o0 y
课时68独立同分布的意义07:323 N6 O. Z9 e" b. a/ M6 @3 K
课时69似然函数的作用10:50; h3 B: v7 o ?9 Y& ~$ a
课时70参数求解11:11
2 T; r7 t9 L ?, n, g9 u$ O课时71所有算法PPT汇总下载! A- \2 Y4 X8 t* {
l: i0 ?1 {9 r# [& Y4 R, U3 ~章节8:梯度下降策略! r! w/ \- j+ S' d s/ A
课时72梯度下降通俗解释08:349 E7 ~7 c) i( q+ A: F
课时73参数更新方法08:17
+ ~7 W: l- j1 G6 S7 z# Z$ s4 l& ^课时74优化参数设置08:51
+ q5 j# X6 ?8 v8 L, }* b+ I! @: r- A/ F ^0 y" T3 Y! g
章节9:逻辑回归算法2 G+ b4 f. Q9 k7 ]; @/ p
课时75逻辑回归算法原理08:230 _+ q) g* n4 B& Q
课时76化简与求解09:091 \! P' _ ]( d/ U
& a" ~# h" @7 n j7 ^章节10:案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略- K1 d: ?5 E/ G5 y' l# l: V2 W
课时77本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)$ x: N I3 E2 m: J% N/ p
课时78Python实现逻辑回归任务概述07:34/ f9 X5 z4 @; c6 r
课时79完成梯度下降模块12:51* M+ c/ u2 B& o4 C2 ]. F6 M
课时80停止策略与梯度下降案例10:55* U/ ^& [9 ^: g
课时81实验对比效果10:25/ f2 v; B$ e b; `9 H, w
4 G$ s5 j0 i: m# M6 [7 F+ o( B+ T章节11:项目实战-交易数据异常检测* ^& D) j: s* S' S6 H
课时82任务目标解读08:096 b; l- W1 I6 w% c3 D
课时83项目挑战与解决方案制定12:36- A. s" S; _) W) L3 P
课时84数据标准化处理11:20+ [, [* {. _7 U- r& U* R
课时85下采样数据集制作06:08
! G ^6 Q- B, l E# N h课时86交叉验证07:160 L0 r( Y. ^! L7 y5 n; J: _/ n* i
课时87数据集切分06:00" g. [" ?. o! g" m* @; P+ ]
课时88模型评估方法与召回率10:302 T2 m7 v$ Y& y/ A; a
课时89正则化惩罚项11:48
. g! t" B* w/ U/ |课时90训练逻辑回归模型11:20
! O! F* O. i9 E0 J9 r' P# n课时91混淆矩阵评估分析10:22
% ?3 _& V9 E, g* o+ O# F课时92测试集遇到的问题05:20- Q* i; R V0 m& x( K2 Z' ^0 t
课时93阈值对结果的影响10:34
- o3 T' ~( N' G课时94SMOTE样本生成策略07:38! X' }" K+ d( l: L4 J6 r$ Y* w
课时95过采样效果与项目总结08:00
1 X. E; j2 e% O/ u课时96本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
' K- @- Q' Z# d2 B1 f8 v+ K& s3 W1 p' D4 E Z: L w- J7 l
章节12:决策树算法
9 p4 R2 a& `% o9 i5 {* b课时97决策树算法概述08:299 U+ o7 Z E8 ~: m( n+ P' ?9 n0 n; }
课时98熵的作用06:39
' U) E& [9 C% |; P' z: P1 y. J课时99信息增益原理08:41) M2 J7 R6 C4 c5 r$ p1 p( S
课时100决策树构造实例07:406 A0 u2 Z7 v4 ~% }3 s+ z% r7 Z
课时101信息增益率与gini系数06:07
3 q! _5 N' x5 c+ S% X+ j$ C: n课时102预剪枝方法08:02
2 S/ M2 V6 x7 D课时103后剪枝方法06:54& T+ x4 }/ r/ m5 O
课时104回归问题解决05:54
% R+ I0 E) t1 p0 j9 A. S
/ ^1 n) Y5 j. U U$ T. R+ ~章节13:案例实战：使用sklearn构造决策树模型
% V, R$ }7 ` ` f课时105本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
+ v' p$ m7 d* ~3 g课时106决策树复习08:55) Y: x) q6 h& U
课时107决策树涉及参数11:09
' H5 [* h: C" N( T2 J. ^课时108树可视化与sklearn库简介18:14* R Y" h7 j ?' {6 X
课时109sklearn参数选择11:46
# F# s0 W B" [1 I! w
6 L. n+ X# K3 N& I1 F D8 G/ F章节14:集成算法与随机森林% _ C' @. [% b6 B9 Y. b% @
课时110集成算法-随机森林12:03! r7 U1 p7 F/ z
课时111特征重要性衡量13:51& H, V4 X! h8 u, U9 S4 e2 z
课时112提升模型11:159 C8 Y/ T( q6 f3 _
课时113堆叠模型07:09
9 k" c7 P2 ^ ~! p+ G" A
8 R3 T5 O0 J, e: n! K2 W7 ^6 R章节15:案例实战：集成算法建模实战. Z0 n/ i8 ~* u; C( {3 w
课时114本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
. n/ ~) A) ~2 u' v课时115集成算法实例概述10:51) K6 P1 u, G- b
课时116ROC与AUC指标10:03" @7 P* d1 Q/ h/ N8 U
课时117基础模型09:32+ W0 j4 I8 ]6 W' I! D/ @9 z
课时118集成实例18:53. w9 _' z- v8 z& E8 W
课时119Stacking模型14:163 u6 W, E+ G+ U* O
课时120效果改进11:090 B; F& g, B* e
5 L" `- R& v/ L9 q; g& S章节16:基于随机森林的气温预测3 h( ^6 z8 S, C4 X$ p( h
课时121基于随机森林的气温预测任务概述09:05! y3 N9 ~/ w3 @/ h7 y+ Q
课时122基本随机森林模型建立09:09" A$ d& H! \: c) a: x, j5 d
课时123可视化展示与特征重要性12:58. j. d9 r! \# T& E1 }
课时124加入新的数据与特征10:24+ U) h8 i. p. ^5 F7 ?7 C9 z1 [
课时125数据与特征对结果的影响08:24
% f4 y3 w0 h. c5 m课时126效率对比分析08:14& a5 x) W- F: r' B
课时127网格与随机参数选择07:51
+ O0 b% |- @4 \0 |$ E课时128随机参数选择方法实践09:46+ f/ ?) x! R: ~) G! x
课时129调参优化细节10:12
* p4 U! Q0 h9 F- b8 v课时130本章数据代码下载% C! r v! ^+ V5 Q$ D, W" y4 Q" O0 D
. x' b" b7 u" R9 U _1 N2 k章节17:贝叶斯算法& v% d. |# D* l9 C0 J
课时131贝叶斯算法概述06:58
7 A* b( x3 ~2 G( Q- R3 Z4 Z课时132贝叶斯推导实例07:389 n% `1 a* K7 L; x
课时133贝叶斯拼写纠错实例11:46
# M3 m- L- n. ]+ ?4 c$ o, K课时134垃圾邮件过滤实例14:10' m: {8 O& j6 \* X% ^* o6 p
课时135贝叶斯实现拼写检查器12:21
2 P/ u5 \; {5 D8 z7 p4 C% c' H# D2 Q5 K3 V4 ~8 c) t( g
章节18ython文本数据分析：新闻分类任务0 D% q; R+ h! o/ R9 k. I0 ^
课时136本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
9 r$ F; l1 H0 U! D" E6 ^9 E2 k: ]课时137文本分析与关键词提取12:113 [) O! f, W3 `2 y& X9 M4 n i
课时138相似度计算11:44% \ w7 K/ k" y0 w
课时139新闻数据与任务简介10:20
0 {5 E' C! k t7 A; ^课时140TF-IDF关键词提取13:28
J" f k1 e, X! t7 N) W课时141LDA建模09:106 ]3 a; ~7 v7 x
课时142基于贝叶斯算法进行新闻分类14:533 u$ b) \ v) _) E1 a8 j5 ~3 A
8 K6 p* d" s1 F- \- l章节19:支持向量机# |% _3 H/ ?) \5 L
课时143支持向量机算法要解决的问06:00
% h t. Q/ ^$ V+ w& C0 _1 Q; Z, |课时144距离的定义07:053 ~5 J# d J; K/ _+ l% i5 l1 j
课时145要优化的目标07:54
6 j0 @9 ?( G, U( n4 F. K课时146目标函数10:12! f, s' c% V' |( S
课时147拉格朗日乘子法08:57
; u6 r* I _+ y* L, l( V; Y5 q9 l课时148SVM求解10:14# j% q3 A4 W) f5 y' Z$ r8 Y6 e9 r
课时149支持向量的作用07:53
& h& c. E5 T E' M) Q7 v* y课时150软间隔问题06:00
7 h# R1 E' O7 R: K- W" p课时151核函数问题11:56- E* O% E* J) b" y
+ a7 y2 o" w- K% \' P1 Y x章节20:案例：SVM调参实例: f* u5 a! l, _! Y% [5 j
课时152本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料). N0 t8 b* W/ z
课时153支持向量机所能带来的效果08:55
) o6 e" w' e# L4 ~) P8 G课时154决策边界可视化展示09:52
( J* i3 _* g) f9 {( d9 M) Q课时155软间隔的作用10:31
! B1 l# |, u M0 ?课时156非线性SVM06:52
( Y& t: F; t9 f. m8 J3 V* a& n6 b课时157核函数的作用与效果16:152 d6 b. ]6 F4 N" }" }$ e$ f( |
: Z* R2 B) G" q% X章节21:聚类算法-Kmeans
/ i& O- Y1 |2 T1 c课时158KMEANS算法概述11:34
! r Z+ K3 l5 X6 X% H* u4 Y9 p8 U课时159KMEANS工作流程09:42
; G$ J- x& ]3 U, w4 w ^课时160KMEANS迭代可视化展示08:20) U% a+ z% q$ t: M
课时161使用Kmeans进行图像压缩07:58* M2 e; Q& @% D2 [6 d$ F$ B2 r
" Q# Q/ B4 @$ O# g" }7 E8 I% h章节22:聚类算法-DBSCAN
! e: q# a. v+ W课时162DBSCAN聚类算法11:04
/ e$ `, s, j" C: C2 L6 t' `$ M课时163DBSCAN工作流程15:03
z3 ~( X2 O' I8 p# z A) C. a- x课时164DBSCAN可视化展示08:52/ W/ Z5 |) W7 m' @* b: A% j: X
( X8 N Y) y, G. b( l
章节23:案例实战：聚类实践分析
) I) f) J' d2 l) T/ h* N5 j- C课时165本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料): m7 O. z1 q! j" w
课时166Kmenas算法常用操作09:21
! h# c3 W7 y6 q1 [2 J# Q# g课时167聚类结果展示04:45
: b$ I7 C, M6 ?, k课时168建模流程解读10:45$ m7 E, U; s3 O/ [+ K- K$ e
课时169不稳定结果04:149 b" `0 \8 i+ j- d* @& q9 E9 X
课时170评估指标-Inertia07:24. b: A/ \* B, W6 I' `: M
课时171如何找到合适的K值06:55
& i6 R' Q {* g0 [课时172轮廓系数的作用09:15
: x# e& w8 ^+ r! ^9 n, S课时173Kmenas算法存在的问题07:19. M- ^+ R0 Z0 @. P+ f
课时174应用实例-图像分割13:45
6 y5 m4 N% x H: f; O# k1 ~1 ?2 X课时175半监督学习12:231 c- Y0 k/ q2 i* w. i+ P
课时176DBSCAN算法08:10
/ {6 u8 {+ S- h, S" d
7 ^4 n: l. w4 F7 [" Z9 l2 s" F6 a章节24:降维算法-PCA主成分分析7 C \/ }: T& A# x
课时177PCA降维概述08:39
, t+ [1 f/ E' E课时178PCA要优化的目标12:22* x9 ` G. ~! |$ z
课时179PCA求解10:18; I# C4 J- H9 g7 w3 b
课时180PCA实例08:342 ^: j- ^! s5 E' N. O a$ {5 p* b; T3 u
% i4 M/ l+ X1 f0 e/ M章节25:神经网络
- P" z* s4 ^9 R, m' G9 q. o课时181初识神经网络11:28$ E+ n/ s2 G; O
课时182计算机视觉所面临的挑战09:40
' v! I" [8 C0 W2 Q: g; Y课时183K近邻尝试图像分类10:01
# @$ T7 [/ s- s( l课时184超参数的作用10:316 g- G: c- T8 H# l
课时185线性分类原理09:35( l$ x; o% A- [# s4 t3 d- D
课时186神经网络-损失函数09:18
, f" ?+ u; t% g) L& Z0 M& Y课时187神经网络-正则化惩罚项07:19
4 r! l( y# U( Y! H4 {课时188神经网络-softmax分类器13:39
# q5 D. _! `4 k/ c1 Q6 ]; j课时189神经网络-最优化形象解读06:47
& W7 y& v& q2 n. e9 m, p' u# Q课时190神经网络-梯度下降细节问题11:49! c+ d( j/ a, b* }
课时191神经网络-反向传播15:17$ q I, A5 U4 A' ]
课时192神经网络架构10:115 {( Q. E) c" h# {
课时193神经网络实例演示10:39
5 C& B' {7 F* L/ V0 p: D* _课时194神经网络过拟合解决方案15:54, v8 w# b! x9 S
课时195感受神经网络的强大11:30
3 e, ]: @# N5 r( w. J5 a4 c* c% k/ R6 m: U( v2 G/ a2 z0 \# V
章节26:Xgboost集成算法
% j, ~8 d/ M7 m7 p) t1 Y7 c/ q3 L* f课时196集成算法思想05:35
# f+ a, m" z% b8 g) t: [课时197xgboost基本原理11:07$ l' D9 a' b- w$ a$ I
课时198xgboost目标函数推导12:18 b. R$ v" M& p8 D" V+ \
课时199Xgboost安装06:26
: \9 [% s, c( l课时200保险赔偿任务概述13:067 X8 L) U8 P# N& t& Y
课时201Xgboost参数定义09:54' K* z6 @* y/ n, \& W& P" U5 Y
课时202基础模型定义08:16
`; g" _, {# y8 ^" V9 X8 F& R课时203树结构对结果的影响12:37
N* d z: z" [% K1 s; W. `课时204学习率与采样对结果的影响13:01
5 ]# X6 [. Y' v3 f5 c D2 a课时205本章数据代码下载
$ j0 b; J9 |+ v6 ?3 Y
, Z' m h7 r+ |( b K9 K3 l+ l9 \4 x( z章节27:自然语言处理词向量模型-Word2Vec
- I; c" t% Z7 Q/ g5 v课时206自然语言处理与深度学习11:584 ]7 U6 \+ h2 s6 f" W
课时207语言模型06:16
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课时209词向量09:28$ ^+ R2 N+ W% r2 t: O. _; {
课时210神经网络模型10:03& D& q8 b/ {: S- h# }
课时211Hierarchical Softmax10:01
$ b5 Z3 j8 _7 Y课时212CBOW模型实例11:21
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课时214梯度上升求解10:114 T0 p, C/ [" y, X9 g! D, S- I
课时215负采样模型07:156 X) B1 g5 p5 `! T
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章节28:使用Gensim库构造中文维基百度数据词向量模型
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课时219Gensim构造word2vec模型08:52
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章节29:模型评估方法
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课时222数据集切分07:15
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( a) ~7 u- I& F* e" t- r课时225混淆矩阵07:52' }' E3 s$ N9 v% s$ f @- l
课时226评估指标对比分析12:13$ N! K4 `, `( v$ v: P% I, G
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章节30ython库分析科比生涯数据
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课时231Kobe Bryan生涯数据读取与简介07:45
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4 o6 B& L2 u. I0 A# C章节31ython时间序列分析
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课时236章节简介01:03' g/ X" y) b8 x4 ^; r
课时237Pandas生成时间序列11:28$ _% _$ S7 A# O3 C9 @
课时238Pandas数据重采样09:22
) }: v( H( b# Q0 J课时239Pandas滑动窗口07:47: Q. j m% U6 h, c I) \/ R" Z
课时240数据平稳性与差分法11:10
& o0 j/ [: O9 p6 C) U& g课时241ARIMA模型10:346 \) u" O" G: b5 G' d; |( x$ X( R
课时242相关函数评估方法10:467 U4 r( b) I4 k5 C
课时243建立ARIMA模型07:48+ Z8 x# x A0 A1 O/ R+ X/ n
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1 B, I. x* d7 c9 ?1 w; g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250数据预处理10:12
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课时278应用聚类算法得出异常IP点17:59/ C/ M; u0 g% W# w# f
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