% {/ [$ J3 ^- {
" g9 M+ b" O9 S4 x1 x
〖课程介绍〗' S" t& k5 f9 h
适用人群:
; H% E n3 s& p$ _" {, D. w数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。
) G+ p% ?5 j# T% _- J" L1 G4 {( o1 k: m. W' Q3 _$ m% f) I
课程概述：8 v- @, M) A6 T
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。
- @7 | ^: y9 G8 g* o$ f( F( F
9 b/ J8 M% M2 r: c/ D. B2 o. H% E 课程特色：
+ r% l, `! {' K1.通俗易懂，快速入门
2 ]2 t6 _/ D" x" z; I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。& x# [0 W6 |, E# ?0 H0 o
2. Python主导，实用高效0 Q/ z. @; }, n# d
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。0 Y1 L' C# I2 c
3.案例为师，实战护航( ~& R- z* g H) 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。
9 l$ \. E; J' ?2 I' W& k4. 持续更新，一劳永逸
' r' u$ p7 u0 mPython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。6 c4 D3 ^$ n' A. ~. |- u) c( o
+ Y2 j1 B, Y4 f. G1 J〖课程目录〗
' N. ]; r {& c8 q 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. _. c. s$ D) y D' ~% T4 @$ ~" p; V+ v+ s
课时2AI时代首选Python09:20
7 a9 O! x# s" w8 p+ u- ~课时3Python我该怎么学04:21+ u) x3 G+ F7 A! _9 N
课时4人工智能的核心-机器学习10:35, M9 U7 q( z# Y. I1 l
课时5机器学习怎么学？08:376 f; P% R8 M- U7 X1 O
课时6算法推导与案例08:19
) ^2 S) w4 e/ r: p, Z) n) g, f( T
7 V! k/ y# h5 \" F章节2 ython科学计算库-Numpy（课程代码在目录） r, d" Y9 K. @7 x% ^& x2 x
课时7课程环境配置05:38
7 ~: J3 p# R" n" @$ l [课时8Numpy工具包概述09:597 }3 o8 L! w4 m$ G1 C
课时9数组结构08:35* {7 f! \- M& w
课时10属性与赋值操作10:30
: ?8 f: `+ t0 _! q! \课时11数据索引方法11:00
" h) n3 {9 U3 G' n! g2 P课时12数值计算方法08:15
- Y3 V/ V5 i3 C& _课时13排序操作04:513 V) y4 d; D1 V* Y2 x" y
课时14数组形状06:36) H$ j0 u- x( H( U P
课时15数组生成常用函数08:251 y: ^; O: X6 S9 m: T+ V/ b
课时16随机模块05:33
% f4 @' X8 P/ k3 Y课时17读写模块05:56+ |3 Y$ ^- A$ Q
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 j9 ~% x5 b% ^/ a6 s. h6 g
: Y8 e5 `- b9 U
章节3:python数据分析处理库-Pandas) l+ }+ S* i g7 X; M; P
课时19Pandas工具包使用简介08:32
! }7 k+ _5 V, x* B/ ]( j8 n) Q+ g课时20数据信息读取与展示12:05
* c* U9 o* d0 D! N* \8 N6 `" M4 q课时21索引方法04:34
( ]- ?2 x/ t ?$ I; V9 ]- G0 n/ z, P课时22groupby函数使用方法05:22" ^4 b5 J9 y3 i$ [' m- ?
课时23数值运算11:15- t% b! d% t1 [4 ~2 q
课时24merge合并操作07:14+ b5 f+ P9 ?5 [9 ?
课时25pivot数据透视表10:02/ c o1 F( m I/ P( l- U+ Z
课时26时间操作10:183 k4 E' U0 p) }( `& P. R: a, F4 c
课时27apply自定义函数08:58" D8 l2 F- w- }; P- ^" J
课时28常用操作06:43
, l( U0 Y2 M& u# m2 O, f8 b/ a课时29字符串操作07:32
9 n, i: P" u4 t6 f/ U" c+ O课时30本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)0 Z( y( c) A6 b" e, |$ l
" ^. S7 m6 P Z& b1 {# q章节4ython数据可视化库-Matplotlib! k9 @" |7 n# ?7 u
课时31Matplotlib概述11:44( K" w- k4 V% k3 F0 M
课时32子图与标注21:16
3 z0 x7 F1 m% g8 k! X: @课时33风格设置04:50& v7 M4 e, P( H7 o# q- u# M% i5 T- V
课时34条形图14:48
" {4 k4 i+ J3 I( y课时35条形图细节15:14( I& h! L; N# A2 A( [
课时36条形图外观15:40
5 H5 w+ [: S: R7 ?# \课时37盒图绘制09:093 j% k+ f! h8 n0 H: t$ S( ~
课时38盒图细节14:41( V$ I- b- A9 t- A6 A0 O9 i u
课时39绘图细节设置13:48
: A: }, D4 W7 I2 S课时40绘图细节设置212:36
3 o! y+ F0 e5 O! r+ R课时41直方图与散点图18:05/ ^7 W% l9 O6 R" s: j( @' S5 Q
课时423D图绘制20:05- x2 a7 h" v* ^# E. S9 X
课时43pie图15:009 M3 N( l7 @: M
课时44子图布局14:39
( L1 Z/ L: o# f/ J课时45结合pandas与sklearn14:037 S* V( V; f$ U3 O
课时46本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
; @* I! L+ _5 y, F2 _- B
" k h' J7 W/ ]$ A$ o4 @章节5ython可视化库Seaborn
/ i A! m# w8 m) j% P2 W课时47Seaborn简介02:44
d i4 s3 ?8 D8 t) q8 d$ n课时48整体布局风格设置07:47
" [( p# f" C; T: O; R课时49风格细节设置06:49
& H* f3 J, N) c Z课时50调色板10:39$ b N$ a* D# b' A$ S; t5 O3 \+ q
课时51调色板颜色设置08:17( p3 d2 F4 `# o* q( `) t$ n4 W( O
课时52单变量分析绘图09:37
4 m& A* n8 R/ R( X* s" Z课时53回归分析绘图08:53* z* ^. G1 k( f
课时54多变量分析绘图10:367 f, k$ R; O: K1 u; P( e+ `' e
课时55分类属性绘图09:40& J- C" `. S3 y4 D( u
课时56Facetgrid使用方法08:49' t3 |* f4 r. R5 Q
课时57Facetgrid绘制多变量08:29
; C1 X! z3 M9 j) g! Y' 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)
+ T: r9 Y8 W: I1 v7 a课时59热度图绘制14:19
' v* F3 Q9 s, E# m$ E' @& J! H) h& L1 w8 \5 h. I
章节6:K近邻算法实战
) o9 m1 T; j& ^1 z课时60K近邻算法概述15:47
& ?3 C& W# W+ H课时61模型的评估10:39
0 Q9 c3 ^* r `7 E' z课时62数据预处理11:25
7 A! x F3 f8 m' C, W2 O& e: C& u课时63本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
! T4 L# {) k( o5 x* X课时64sklearn库与功能14:42. n! p/ a, u) t- ?1 S8 F4 \
课时65多变量KNN模型16:37) h6 f5 U, \) G" V! @' H" q
9 Y% d5 d/ N3 Q章节7:线性回归算法原理推导; H' }- E6 \: l$ P# A* r! O7 |1 c r
课时66回归问题概述07:11! `3 f% B4 S) \0 n7 I p q
课时67误差项定义09:41
1 j* ~9 ?6 i: h/ u课时68独立同分布的意义07:32
) {! |$ A) Q4 |/ z( y( g6 b3 z" t& ]课时69似然函数的作用10:50) Z0 H% o9 k2 D/ z8 f
课时70参数求解11:11# T2 O( E, f2 p. Y
课时71所有算法PPT汇总下载
- B9 Q0 \/ l" [9 e+ ?" _0 u8 [* [- C' }7 k
章节8:梯度下降策略
0 k9 r2 Q3 x" u课时72梯度下降通俗解释08:34' p# @ u" K1 G- m) k" o
课时73参数更新方法08:17
2 I3 f. ?; _# g$ i0 ^5 o9 ~课时74优化参数设置08:51' E* Z. M' u# [1 m: k
, C* z7 \4 T5 O# s
章节9:逻辑回归算法" N+ g8 |! p5 S4 P$ {3 r9 \
课时75逻辑回归算法原理08:23
+ K* g) R4 E/ R: Z% P3 m课时76化简与求解09:096 V* @5 ~7 K3 D+ g
+ [! b3 u' l, p$ y* ~4 M
章节10:案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略$ o8 z0 N+ G$ G& ^. b
课时77本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
7 O+ {6 p2 m' N$ Z V课时78Python实现逻辑回归任务概述07:34
x! B& [1 ^4 D/ h$ W课时79完成梯度下降模块12:51
; f7 [* K% U2 Z$ C) g课时80停止策略与梯度下降案例10:55
7 [3 g3 n8 e; G课时81实验对比效果10:25
1 J* p: R$ p- [% k: R i% y: @ ]& {: M, _% i( P- q
章节11:项目实战-交易数据异常检测& P$ f$ {7 F! X& Y1 l
课时82任务目标解读08:09. Q' K! \3 k6 E& T! _ O8 v
课时83项目挑战与解决方案制定12:361 g5 J0 a- t9 t$ P
课时84数据标准化处理11:20
. `% r! A7 J, ?+ W+ |3 Y# |课时85下采样数据集制作06:08
: G( o3 y9 D4 Z; G( |. V, s课时86交叉验证07:16
7 ]8 _; B2 S+ s7 i( e4 r/ Z9 z课时87数据集切分06:00
6 E+ z' z3 E" b, n6 V$ _% P; N课时88模型评估方法与召回率10:309 R2 S8 H! }8 O0 N( i" v. k
课时89正则化惩罚项11:48
6 `# V, _1 W k6 j F课时90训练逻辑回归模型11:209 g' x. ]9 B U
课时91混淆矩阵评估分析10:226 Q3 ?; T0 E. ~4 B7 Q _
课时92测试集遇到的问题05:203 X& U2 y2 I1 K R/ Z: T) ]; v: j
课时93阈值对结果的影响10:34
& D5 Q6 N$ Z2 w! R$ w7 V. o! S课时94SMOTE样本生成策略07:38
( {5 Z8 V4 k+ ] T1 }4 o课时95过采样效果与项目总结08:00
% f7 ~* ^( A6 \( b1 g2 |8 @3 g课时96本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)2 m( {' ?% ]& L( v* \4 S
- {3 c" l0 n! S4 f V
章节12:决策树算法
) i( N% z8 l- u) H课时97决策树算法概述08:29
/ t% d: H" `# _. p% a" W- j课时98熵的作用06:39
8 y7 |: H( y% y9 f" L2 `7 x, s课时99信息增益原理08:41( Z; V* x+ v ?; O2 @1 [
课时100决策树构造实例07:40! C8 {( p5 v4 w$ o5 q% r- P: f
课时101信息增益率与gini系数06:070 u [) F' L7 ^+ y" r( I% w
课时102预剪枝方法08:02# I$ B, D5 D% d9 E
课时103后剪枝方法06:54
5 P: Y+ [6 {1 [课时104回归问题解决05:54
. n# g2 {$ p9 b- \
, u; P' Z4 c- t. c* Q章节13:案例实战：使用sklearn构造决策树模型: t% W9 J+ q3 E V# N% k1 u) a+ C9 a
课时105本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
/ `: b6 E, B9 E: g g课时106决策树复习08:55. ~/ s8 V/ m: i; A% y
课时107决策树涉及参数11:09
( ^0 ^9 w- w2 `) ~# B( C# n7 O( w. w1 L. Z课时108树可视化与sklearn库简介18:14
% |6 r, z- @/ ?7 X j, Z课时109sklearn参数选择11:46
% z8 |, I* a, [1 P2 q z
) y6 I" V4 F* ^' m7 D) n, W/ n# U7 L6 t1 d章节14:集成算法与随机森林' t4 Q+ A/ Q W# T4 z
课时110集成算法-随机森林12:03 `: f8 P( R% e. K7 J p X
课时111特征重要性衡量13:51% O+ E7 I. J4 u5 m3 E( s
课时112提升模型11:15( C0 C+ A7 ~" G. p1 ]* g
课时113堆叠模型07:09
6 ~2 {# s& `5 H( X
3 T$ v. u4 U; E7 d7 s( ]章节15:案例实战：集成算法建模实战+ \; S( e: U. {3 S( D7 D( o3 T
课时114本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)* R. V$ k% A; J) }0 p
课时115集成算法实例概述10:513 l0 Z- ^3 H$ I3 N
课时116ROC与AUC指标10:03
# u6 _% c4 `0 d9 G# F% k4 @! {( y+ @课时117基础模型09:32" U" [% U% p) e Z4 |+ L6 D3 z
课时118集成实例18:534 {7 E F! t/ e2 T
课时119Stacking模型14:16& O& G. d2 N8 L$ M! T$ M! s& k# S
课时120效果改进11:09) J! a! G1 C5 L* c8 f# H9 o: V
" Q ]! h; a t J% Y% ~
章节16:基于随机森林的气温预测
& W( |. T4 k, V# g课时121基于随机森林的气温预测任务概述09:05
$ n; O) |& b/ \" n, k+ x8 d) f课时122基本随机森林模型建立09:09: R; ?2 R/ {3 ?$ L
课时123可视化展示与特征重要性12:58
/ S e; w5 k: P H课时124加入新的数据与特征10:24& ~1 G) |4 [* i* @& h4 W0 a
课时125数据与特征对结果的影响08:24$ y- Z6 ]- f, E
课时126效率对比分析08:14
2 ^1 @* B, ], v3 H; g( E课时127网格与随机参数选择07:515 z( L" A/ J1 _- F6 @5 ~1 G5 G1 P
课时128随机参数选择方法实践09:460 [ R6 u$ { q: P' h
课时129调参优化细节10:129 ]% `3 @2 y% W6 I G: i/ v' J; W, u
课时130本章数据代码下载& J' b! W/ ~, C4 {3 \
: h# f. ? W% a+ E" w
章节17:贝叶斯算法
- b9 ^4 u% e% S1 T/ N课时131贝叶斯算法概述06:586 q+ m% c" ~2 n9 H) N+ c+ A
课时132贝叶斯推导实例07:38
" d( \# k J3 Q0 }5 v课时133贝叶斯拼写纠错实例11:46
) C' l) l3 {9 r. s课时134垃圾邮件过滤实例14:10
6 u2 `7 h- W5 s. T- j0 d课时135贝叶斯实现拼写检查器12:21- m& V, a# K" Q7 m
& Z! E& f" _6 r# S# {; X$ k: b章节18ython文本数据分析：新闻分类任务
T. l1 e; ~% \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 N1 f: ^9 Q6 P L2 P* J8 X8 a
课时137文本分析与关键词提取12:11& h( C q6 j& M5 W4 w& }7 T
课时138相似度计算11:444 J* A: H# L4 Q5 u
课时139新闻数据与任务简介10:20; l% a0 U. U# [6 o7 O2 Q/ z
课时140TF-IDF关键词提取13:284 M9 [, B! l5 N- v P6 |
课时141LDA建模09:10
/ M, O" e# G9 A+ c* R' g课时142基于贝叶斯算法进行新闻分类14:53
$ X h2 g/ o# ~& d2 ^. D
/ s g6 T& R" `" j2 }% n章节19:支持向量机# O$ a+ f; m4 ^& s5 g6 c+ b
课时143支持向量机算法要解决的问06:00. x2 z& V; v( X( f9 U
课时144距离的定义07:05
9 a; ]2 ~; ~# U o课时145要优化的目标07:54- C) I: w4 @) H
课时146目标函数10:12( I; Y% P- l# e. Z' n9 y
课时147拉格朗日乘子法08:57
; B9 K8 B9 s- H5 R: R2 N& J课时148SVM求解10:14" A# l* s" t$ \$ w0 ~& J- u9 G
课时149支持向量的作用07:53
}" N% L, l s! Q- I课时150软间隔问题06:002 L: s: z3 o3 |+ E. j1 ]
课时151核函数问题11:560 m) e' ]1 b) g
+ \7 F& T# B6 V% n& v
章节20:案例：SVM调参实例
$ ]8 e5 [' ^4 G l% ^. X; q# F! F课时152本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
- t, F- D3 n2 t; s6 W课时153支持向量机所能带来的效果08:55
0 U% b: U" q* y% Q8 P2 w/ ?课时154决策边界可视化展示09:52! e+ ?% O% U: f5 f
课时155软间隔的作用10:31- g4 Q% r6 g# Z6 K
课时156非线性SVM06:52! _: I9 X; C% ~6 H! J3 y
课时157核函数的作用与效果16:15
]$ e! s# a- H( i! h+ k9 U: \6 J5 ?2 P: i( ]7 N5 O8 S) l# _0 b
章节21:聚类算法-Kmeans9 X. B8 w$ A3 l& h& m" O8 G$ ~2 R
课时158KMEANS算法概述11:34 _) ~- I: r& g" p8 [
课时159KMEANS工作流程09:42
0 v, B9 e6 o" r! L课时160KMEANS迭代可视化展示08:20
, [- Q- m7 V* }课时161使用Kmeans进行图像压缩07:58. _3 M0 F3 ~& b
/ A6 }' h. B5 i$ F
章节22:聚类算法-DBSCAN# o/ L+ R: f4 w8 L9 o. I/ c+ Q
课时162DBSCAN聚类算法11:044 ], u2 h2 L' O* G8 z* l) b; Z
课时163DBSCAN工作流程15:03
1 G2 ~7 f0 x6 s! p& C' ]课时164DBSCAN可视化展示08:52* `. p2 X7 M) j+ r
+ O3 v2 e9 w# ]- E5 `" B) H
章节23:案例实战：聚类实践分析
% {3 R: z) A6 S# S& |2 O课时165本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料) s) a0 V; e7 d6 _4 s- n$ X
课时166Kmenas算法常用操作09:21% z, h1 E8 E' l. U9 f5 n" N
课时167聚类结果展示04:457 w6 D3 M$ Z9 c+ w8 O6 r
课时168建模流程解读10:450 G* |* O! J- `+ H4 e8 k, H* @# A
课时169不稳定结果04:147 K; O% E) N* f6 r
课时170评估指标-Inertia07:24
/ Q X6 o+ e. h8 i课时171如何找到合适的K值06:55
( A6 M2 Z. S2 s+ C) d; Y7 I课时172轮廓系数的作用09:15
( s3 N& J; l- Z& r# L: f课时173Kmenas算法存在的问题07:19
# T: p) ~' n' j$ E1 E课时174应用实例-图像分割13:45; A- c0 O9 x4 h/ D6 y& S% \
课时175半监督学习12:23
- N% Q! A" h+ G" N8 [1 ?$ X! ?课时176DBSCAN算法08:10
5 t# ~) N. m2 H
$ _# B( N) H9 E' n- N章节24:降维算法-PCA主成分分析
: X+ y r/ W) V' F( h课时177PCA降维概述08:39
7 V2 `, X5 W1 l7 K2 r9 U课时178PCA要优化的目标12:22
+ N' z7 N/ e0 |- t, g课时179PCA求解10:18
: r* `$ ?" ?& z) L* x课时180PCA实例08:34
, p0 s$ i! a9 T9 N. T9 R1 e0 |0 g5 t7 ^# c0 l! V
章节25:神经网络
' m3 j3 X# R$ ^) d; P9 `$ y& s课时181初识神经网络11:28
% z1 e) }2 V, t' F8 ?& J课时182计算机视觉所面临的挑战09:40" H5 k, o) Q& k R' _2 D% Y
课时183K近邻尝试图像分类10:01
3 L: ~- A2 L' I5 ]' c- o/ ?课时184超参数的作用10:31$ a& B. V/ O. h0 ~$ {
课时185线性分类原理09:352 |, \+ n8 \9 y) h' W
课时186神经网络-损失函数09:18$ F0 j7 X0 m; R. G, `1 ^ F
课时187神经网络-正则化惩罚项07:19
+ Q4 k( |( [2 ] }& f& m {7 m课时188神经网络-softmax分类器13:39) w S- L8 b. F. m; S% U. g5 M6 ~% q
课时189神经网络-最优化形象解读06:47! [9 N* y5 h8 F+ k" ?. t8 ]
课时190神经网络-梯度下降细节问题11:492 E! _; k& X }; I+ ~
课时191神经网络-反向传播15:17
6 a; H$ W m ]8 _ F课时192神经网络架构10:118 g2 V& C. } s- }5 Z
课时193神经网络实例演示10:39% f: G9 Z6 D" b; \7 Z; K
课时194神经网络过拟合解决方案15:54# S) L$ h2 w" u; P. ^( j
课时195感受神经网络的强大11:302 B. ^1 w* f" ^4 V. M
% S8 p% O- g# ~- c7 J; R
章节26:Xgboost集成算法
' e) Y. ^8 @- ` \- Z3 B' R8 J( b课时196集成算法思想05:35
9 T: u- h) ?- c1 l5 T; e1 X* f+ V5 t课时197xgboost基本原理11:07 r$ y5 S$ H1 r* N1 O8 ^
课时198xgboost目标函数推导12:180 c9 r( y4 m2 s1 Y/ n4 R1 Y
课时199Xgboost安装06:26
9 q9 I, G! R# O- X课时200保险赔偿任务概述13:06
7 y3 Z# v" ~" r! O( D7 V p' l课时201Xgboost参数定义09:54( y& u j& J' Q! N8 q+ S
课时202基础模型定义08:16
4 Q! B/ v# j2 X% g' A: k# j课时203树结构对结果的影响12:37
7 d7 b8 @5 R2 T+ s, s( o( Y& N课时204学习率与采样对结果的影响13:01- o# h4 o, e3 p
课时205本章数据代码下载
# V9 E/ G; l* O7 z5 M% I8 v! K9 E @' \' \+ q/ U9 q" r
章节27:自然语言处理词向量模型-Word2Vec/ @# U o: C% ~7 u$ i0 Q5 @
课时206自然语言处理与深度学习11:58
% O, n$ g6 l) O* z# d6 f课时207语言模型06:16
) M; n6 z2 ]4 E课时208-N-gram模型08:32, p4 b, z* G, _9 ~8 ?, k, `
课时209词向量09:283 D: F, o: h5 p/ Y$ f1 G$ l
课时210神经网络模型10:03
& O: V( b3 z4 n& y" w3 \+ ~课时211Hierarchical Softmax10:01
P) c" w) l* g7 k) _) d课时212CBOW模型实例11:21
! @# _" ~0 v2 Q/ E2 e课时213CBOW求解目标05:39# }5 n. Z8 M6 F! w6 B( {1 O$ d
课时214梯度上升求解10:111 R/ S2 W9 k' q9 j3 I
课时215负采样模型07:15
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# T: Q1 A+ ^6 {章节28:使用Gensim库构造中文维基百度数据词向量模型$ @0 l4 X! E# }2 \+ u
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+ a( I! e# }1 K0 h# S课时217使用Gensim库构造词向量06:22
6 z" o/ d! B& V) W/ ^. K课时218维基百科中文数据处理10:27
) R0 o% e/ U! U课时219Gensim构造word2vec模型08:52/ J3 B6 d$ n: `9 r9 O
课时220测试模型相似度结果07:426 _5 `" h" d/ l0 K! Z" ?5 X1 P% J
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章节29:模型评估方法3 J8 v4 Q$ }2 D( M. _7 o6 @
课时221Sklearn工具包简介04:56+ a4 N6 y( N4 _" v: Y
课时222数据集切分07:15$ Q) s5 F6 r& h& H
课时223交叉验证的作用11:03
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, w' p1 J5 S% W课时225混淆矩阵07:52. ~1 S7 u( l& U( ~' t' g
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课时228ROC曲线08:58
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章节30ython库分析科比生涯数据% O6 J* ]1 L" ^
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课时231Kobe Bryan生涯数据读取与简介07:45, Y0 _; C& \7 I& m( w- ~
课时232特征数据可视化展示11:41
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课时234使用Scikit-learn建立模型10:12
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+ n$ W% b$ E5 j5 b+ l* t* K+ e章节31ython时间序列分析
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6 P" l$ J5 O; ^8 G课时236章节简介01:03
% h* w0 y( |7 w7 K6 f7 }; C+ @课时237Pandas生成时间序列11:28) J5 y. X1 Z6 k4 b
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0 j$ g/ D) Y; A! I2 a课时243建立ARIMA模型07:485 z P4 m e% @; ^, J
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8 W$ `9 q5 s0 G+ l. E# B课时247维基百科词条EDA14:308 W1 h6 i3 @6 {
1 k/ d0 o" v C, O) u" T6 A, ^! O章节32:机器学习项目实战-贷款申请最大化利润
* |2 S" n$ ^1 L9 |* S3 E* O6 R( M/ [课时248本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)5 s% X% L# r, i; x6 Q/ O3 V
课时249数据清洗过滤无用特征12:08
- |- j' ], c1 C2 g' E6 A' k6 a V7 {, o课时250数据预处理10:128 r4 s2 g; ^0 A) D2 u
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章节33:机器学习项目实战-用户流失预警$ m! k% p) a" b% b
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' a5 e$ H6 h4 [' ~# M7 o2 M课时254数据背景介绍06:35# J2 x/ R( E6 @
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章节34:探索性数据分析-足球赛事数据集
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f/ u5 N3 E3 \课时262数据读取与预处理13:09
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课时278应用聚类算法得出异常IP点17:59 {# H" [7 O1 x! g3 |' |8 {7 [
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