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课程介绍：
8 D) E0 Y3 K8 E1 ~* J0 j9 x 课程风格通俗易懂，真实案例实战。精心挑选真实的数据集为案例，通过python数据科学库numpy,pandas,matplot结合机器学习库scikit-learn完成一些列的机器学习案例。课程以实战为基础，所有课时都结合代码演示如何使用这些python库来完成一个真实的数据案例。算法与项目相结合，选择经典kaggle项目，从数据预处理开始一步步代码实战带大家入门机器学习。
5 H) M# l7 u( p1 ^) x) L2 x7 z* w+ G& v" k2 l' H) V+ m+ r/ x8 V0 v5 }1 S
学习收益：5 W% A" k- W3 v7 ^; v" I8 c6 Q5 e9 b0 V, l
1.掌握Python数据科学工具包，包括矩阵数据处理与可视化展示。& d" [/ T* k2 R0 l Z( f- Q1 E3 K
2.掌握机器学习算法原理推导，从数学上理解算法是怎么来的以及其中涉及的细节。! h* Z# R n* e& R) F8 j' x% ^0 v7 v3 s6 ~+ J
3.掌握每一个算法所涉及的参数，详解其中每一步对结果的影响。
# |6 r6 ]; [6 c( f6 H- G1 f 4.熟练使用Python进行建模实战，基于真实数据集展开分析，一步步完成整个建模实战任务。8 U: d' i( h ~7 _
9 x4 y# o D0 t' J" h/ r, I9 t6 o: a% q$ e3 i' ]1 s- T& A. s9 Y3 P3 O0 x; Q$ K! E
课程目录：; \6 `# i/ U7 z7 n2 R
章节1: Python科学计算库-Numpy
, I' R/ @4 m @9 f: r: B) P 课时1课程介绍（主题与大纲） 10:46
/ p1 }, d; o7 i7 j# A6 C$ a+ @ 课时2机器学习概述 10:04% L! U9 x% y# }- k
课时3使用Anaconda安装python环境（Python新手先看这个） 13:10' x4 P2 a4 ]$ ]. V6 C. C4 w' G+ o# E6 a1 l7 ?
课时4课程数据，代码，PPT（在参考资料界面）! Y4 J S, I' z e c, o9 ~2 f; H$ Z7 M* r4 \
课时5科学计算库Numpy 10:32$ J9 E( W' S& V' K- D X8 o- {4 @5 a4 H' {# \
课时6Numpy基础结构 10:41! c* u+ c* x" Z" F' n
: G- P) J$ E ?* w! G! b 课时7Numpy矩阵基础 05:55. c4 n3 t- }5 |+ [9 V9 a. N" m0 f
课时8Numpy常用函数 12:02" M0 [2 I5 Y" ]0 n3 t, T; N
课时9矩阵常用操作 10:189 j/ s! ~! z9 d/ ?3 j) s) i9 }" M4 I" B1 G ?# n9 i/ C) _
课时10不同复制操作对比 10:49# {) O7 y+ N/ @$ a2 C
$ L3 _0 I1 n2 q
$ r) Z, |( i" R6 x 章节2: python数据分析处理库-Pandas$ U/ x6 M) L7 x! z6 F( a/ p6 J$ y& J* S1 N) ?
课时11Pandas数据读取 11:503 t9 m( Q* m5 |; F
2 B2 Y8 }" w+ `9 g/ A t* U 课时12Pandas索引与计算 10:26( u. ]$ k' C, g/ ^( y& t4 K& y$ S% k7 `9 v) A* x9 O
课时13Pandas数据预处理实例 13:01+ U; x/ W o* C8 h2 ? \7 K6 w: W
课时14Pandas常用预处理方法 11:11
3 r* i& |$ G; x$ I: G0 R5 X2 E# k- k- d 课时15Pandas自定义函数 07:44
4 S* E# v; |) v' W! L0 B {# ` 课时16Series结构 12:29& W! ^% s1 t: y" @( o2 g
% e2 J/ j; M# U6 L) I5 p8 ?- n% O$ |/ M
章节3: Python数据可视化库-Matplotlib
/ j3 P% `% t* y2 C1 w8 P 课时17折线图绘制 08:25
2 [8 d, O7 N9 j' V! F 课时18子图操作 14:05
6 w `/ {8 X& `# i% D& Z 课时19条形图与散点图 10:12' U" }# ~- m+ A3 @) X3 F
课时20柱形图与盒图 10:17+ f s0 v0 d& ?1 o3 c
# l+ i4 B0 d: u4 o+ b D 课时21细节设置 06:137 k/ {" K, w+ n+ M
$ m6 I: o/ y( s/ j# e- ~1 G7 Y. a- r, C# W. ^! |* }
章节4: Python可视化库Seaborn% q/ ~# n0 l5 C* k$ H
课时22Seaborn简介 02:44/ e% E; ?' \+ M, t+ E$ W0 o/ [
课时23整体布局风格设置 07:48 p/ |4 W- b/ l+ G: t
1 _* W& U/ K" z 课时24风格细节设置 06:50+ ~) _$ g( t: `3 G2 U$ l
2 Q2 g. K* ~: r, }. |4 G 课时25调色板 10:40/ O% p4 A: Q4 q) z2 @$ z6 a
课时26调色板颜色设置 08:18+ S5 e* P) U+ n: T$ l- k8 v8 \- P; [) E- _' A1 L. k! _) E9 t
课时27单变量分析绘图 09:38! z$ |/ X% n/ K5 P" ]- D8 r1 K4 J" |: L) z3 q8 Z4 u
课时28回归分析绘图 08:53( w4 V4 c" j. P4 [! D" r7 s9 J i* m3 m- S
课时29多变量分析绘图 10:36, y/ V. x9 _) ]& I& d8 C" f; Q2 U8 ~# ?% e# ^
课时30分类属性绘图 09:40$ W) g. n! ^1 A
! e- v6 {1 b5 V7 L2 M9 t 课时31Facetgrid使用方法 08:50 y7 S2 q+ N, L4 {
' F* c4 o7 I: v: z' J" |5 K 课时32Facetgrid绘制多变量 08:30
9 L. X/ T2 T% {( H& a) f 课时33热度图绘制 14:19; g, {; _9 L% N4 R: @9 N
' A5 F3 p4 D0 `* r) @9 B9 }; q9 v; d S5 ^
章节5: 回归算法
, v0 ^6 C D/ A/ P3 D# j$ d, j, S 课时34回归算法综述 09:42; J+ R& y4 c$ Z" Y+ J! I* c y* i' b {( u. R; H
课时35回归误差原理推导 13:01
6 f) I/ c! e5 F! d8 g 课时36回归算法如何得出最优解 12:05, e% x5 w: d ~4 K/ x! }& `2 V2 k
课时37基于公式推导完成简易线性回归 08:40
6 k" E) Z' l& C- k% H4 n; i2 N# P 课时38逻辑回归与梯度下降 16:59' q5 }2 X! U/ g1 y7 P' d4 x# D
课时39使用梯度下降求解回归问题 15:132 X0 _2 I$ _5 L9 \# }7 w& s6 G) A0 \' N, B
6 F0 t! ^8 t7 n3 d& }6 N
3 M* N7 T* P# F& W1 q$ t" t, J2 Q9 W 章节6: 决策树5 R) ?% E5 H; h' y7 {5 {; C( J ~7 U' c4 c% r
课时40决策树算法综述 09:40( k. h4 k4 l4 _& ^+ }' H% F0 |* [% g! v1 i( W
课时41决策树熵原理 13:203 u9 j! ~) h" S
& B( P' n0 e$ N+ j* H7 D d 课时42决策树构造实例 11:00
$ |' [% v2 ^, P/ S F- j8 n; J 课时43信息增益原理 05:27
0 J% t5 g9 v) J, Z: `1 _ 课时44信息增益率的作用 16:39+ J( R0 g+ X3 X/ B b0 f d- R1 S: z ^( m# C! U
课时45决策树剪枝策略 12:08
- ?9 F2 z% y1 `/ ^9 c6 {+ R 课时46随机森林模型 09:15& D/ J q: `1 U M2 S1 d
课时47决策树参数详解 17:491 U: `# D2 Q6 h& `: g9 ~! M d; S
9 _, M" u5 D, w3 \5 T, i$ p( y7 c: `4 v) f' W1 B
章节7: 贝叶斯算法0 G3 L \ J9 t4 H
. r$ J1 U( _8 z7 y+ R/ e9 l 课时48贝叶斯算法概述 06:58
$ K6 m7 B. R' Y5 Q. D: C" `' g" o 课时49贝叶斯推导实例 07:38) g% E8 L C9 V! T* o& t: j! X/ ~7 C
课时50贝叶斯拼写纠错实例 11:46# ^1 I( }) C# ~$ t, d1 E0 I+ Y
课时51垃圾邮件过滤实例 14:10
" q7 d% D& X6 [ 课时52贝叶斯实现拼写检查器 12:21+ [$ ^4 o% d$ t: D$ y7 b, P3 C
. r1 x& X. m6 s4 E$ z* N
) G; [$ S* F' Q& k( I1 P 章节8: 支持向量机+ r( h- d9 ^8 B
课时53支持向量机要解决的问题 12:014 {. T `9 z" y2 g
课时54支持向量机目标函数 10:01
J/ s4 m* Q/ |9 O+ x; ~! I6 m2 @ 课时55支持向量机目标函数求解 10:05- i4 Q; b E/ U: g* l. Q4 B
+ \; V+ `; {' e: i( } 课时56支持向量机求解实例 14:18; q1 W5 h, p# P( ] O3 a1 I% Q) W( t, `! |- u
课时57支持向量机软间隔问题 06:558 H F6 W' c, {! c7 I6 i- w8 D
; f2 R1 S1 t2 {& T 课时58支持向量核变换 10:17
$ A% L p+ E7 L# x1 c& s. k8 @ 课时59SMO算法求解支持向量机 29:294 a3 W( e9 G- B2 ~# U
* C; n) Q9 \4 v1 S& ` 章节9: 神经网络
, e2 ?/ h& U& y$ ]- Z 课时60初识神经网络 11:28/ B1 p/ p# g0 o7 T- H- V
课时61计算机视觉所面临的挑战 09:40
$ S" {, X5 G. L5 [" ^( n 课时62K近邻尝试图像分类 10:01
8 O% Z+ X& b) i: S8 F( m3 L 课时63超参数的作用 10:31
; [& r1 q+ Q( E# D) L! x 课时64线性分类原理 09:356 y& B6 |& u% R" t" t* x
课时65神经网络-损失函数 09:182 Z. ?. s! e" y5 v! v" {; B& l0 i- T' x# @0 h& ~6 h9 [# F
课时66神经网络-正则化惩罚项 07:19
: w; C6 j7 Q( m7 @ 课时67神经网络-softmax分类器 13:393 }& P( @+ C* |" Z* g |9 o
课时68神经网络-最优化形象解读 06:47
/ U, [ e3 y0 `/ M+ X4 v1 f 课时69神经网络-梯度下降细节问题 11:49* U+ T# g4 A9 Y, K8 \ \8 F/ a3 s7 a( Q! Z/ ?7 E; U& U0 W* x' K$ X
课时70神经网络-反向传播 15:178 v4 h0 V5 m( K# ?
课时71神经网络架构 10:116 _* N( G# ^" S! ?( ^4 M8 t+ M; y$ r
课时72神经网络实例演示 10:39
F6 a! C6 Z0 [3 S A 课时73神经网络过拟合解决方案 15:54
* W: M4 L9 W$ Q" j: @* x2 Z' N6 G% T 课时74感受神经网络的强大 11:305 @. W/ e. k: d% b# b& H
, O# W9 _6 b8 h H" Y3 D9 _7 {7 ~, F# |! u
章节10: Xgboost集成算法;4 ~8 f1 E! v3 i8 ^9 D2 t
课时75集成算法思想 05:357 ~3 F4 J4 x% R% l4 O& V: o
课时76xgboost基本原理 11:071 O, J0 j& j1 H6 T* B! E, H
课时77xgboost目标函数推导 12:18- k& X+ T% f2 O4 K! L9 q8 c3 ~; V* e8 u k# T5 u
课时78xgboost求解实例 11:29, N+ E4 e7 f; G1 G
* w9 t" X$ B6 W: ~ r% B- A 课时79xgboost安装 03:32
6 J8 I& |% y. d- C6 |" m6 O 课时80xgboost实战演示 14:44
2 G4 v b3 r/ @* O: o 课时81Adaboost算法概述 13:01
6 G% a* E# L- e" @ C/ e) i" y( h/ h; K; p6 U7 a. F5 c) e# h: A2 B2 A3 v% r* P
章节11: 自然语言处理词向量模型-Word2Vec E# }/ n0 y. f& L2 U) Y3 g9 g) A" ^* S
课时82自然语言处理与深度学习 11:588 m% Q+ d- B# `1 o$ I
课时83语言模型 06:16% u' _$ f* {6 I: R; Y
: Q" f7 o+ E9 e& v, ~, Y& Q( Q 课时84-N-gram模型 08:32# ~5 u: ?4 l& O/ E0 v0 Y
课时85词向量 09:28- o8 T: ~* f% m" o" m9 y" i$ s; j8 q; ^
课时86神经网络模型 10:03; Y7 B3 l, W' g3 Y/ t3 ]( z1 r. y! `
课时87Hierarchical Softmax 10:018 \" w1 E! ^3 U& ]
! V/ X" B" l7 o( R, |7 | 课时88CBOW模型实例 11:216 M/ `! [' @( X+ e1 ?& l7 v
课时89CBOW求解目标 05:39+ S8 v; S( @1 e0 \( u$ z
4 `& ^$ t# X" Q! t9 e. Z' x 课时90梯度上升求解 10:11( x+ `* e( `* C; P9 F4 T# _
课时91负采样模型 07:150 {- Q- ~, x% ~; T& \# {# T1 t
5 P# T, q7 k; f: q/ P& b
; a5 f( t% H( Q9 u% |' P 章节12: K近邻与聚类3 Z# N7 ]! C* `9 c( o. V: a9 {6 O+ f% N5 G
课时92无监督聚类问题 16:04
) i% q) S! Q( c 课时93聚类结果与离群点分析 12:55
9 B5 |( K: I( f6 C+ a6 l 课时94K-means聚类案例对NBA球员进行评估 14:23/ {7 V4 X/ A% J" J: \# D3 i+ A' C/ Y* G3 Z, p
课时95使用Kmeans进行图像压缩 07:58: L) K% f4 ?1 J. I& a d/ Y
$ t& y6 m- h! g3 r2 s 课时96K近邻算法原理 12:340 O9 o O4 W) z2 R0 e4 z2 _4 I* ~' W5 @4 x+ k! f# ^# o" ^8 }
课时97K近邻算法代码实现 18:44
: _& Q! w& t' H6 O: T
5 e4 `& b- h7 ~6 Y1 O, g/ d& P: U 章节13: PCA降维与SVD矩阵分解* u* r( s, ~2 E( l% q6 `0 p1 |! F/ _ q5 V; y3 ?
课时98PCA基本原理 10:48' t) r/ T, Q/ }3 n3 B# m6 v) P6 J9 ~! O6 t. ^) s1 R; O
课时99PCA实例 08:344 A0 Q3 F3 \& c4 J! t" l& L
课时100SVD奇异值分解原理 10:08
, w! b& ?4 y' |- C8 f! {$ F4 F* S 课时101SVD推荐系统应用实例 13:31: b3 r0 @ x' m0 W) K
! R' f6 A9 U. D/ X+ }7 N) j8 M) U3 ~
* m- e' Q+ \; a- i3 Y/ j 章节14: scikit-learn模型建立与评估/ U; D; ?. T. `8 R f. p4 k9 ~2 @" x1 l9 R r
课时102使用python库分析汽车油耗效率 15:090 L7 t3 H6 l7 z
% h+ y! Z% ^/ O/ u7 g0 ] 课时103使用scikit-learn库建立回归模型 14:02. d6 v' s! F- S0 q9 P$ N
4 W% s6 |3 p( y) O8 N$ n+ j1 h1 i 课时104使用逻辑回归改进模型效果 13:12; Q7 R( @" i& o. Z
课时105 模型效果衡量标准 20:09+ B& T! D: o. S; P0 P4 n
- k5 ^, q V4 a 课时106ROC指标与测试集的价值 14:31# \/ [$ n% q/ m) {, ~+ ^7 d3 o' z; G9 y% Y6 X& E) T+ _% n9 f
课时107交叉验证 15:15
5 i7 N" n" S* A K/ b2 t 课时108多类别问题 15:52/ f P# E+ ?: i' \
; F- N6 d. j5 V/ O. {! {& Q, |; l5 r, v: I! M0 ], }
[. {) C* V( K4 j* o `0 U. ~) r 章节15: Python库分析科比生涯数据- C) S7 ~- u& ^& S
课时109Kobe Bryan生涯数据读取与简介 07:45/ l* H7 O# e* t; G0 L$ e' w! u
% C }& j% _& a3 B9 ]) d, c$ V 课时110特征数据可视化展示 11:410 f4 \: Y6 n! F) i! @, h- \3 Y4 ~/ n' U
课时111数据预处理 12:32- w+ u- C6 X) N$ | w
% E) }2 V1 b% Y: a; e1 | 课时112使用Scikit-learn建立模型 10:12' s- q& R( \% E, i$ |* S
' {; {+ e% q S2 D
$ T$ X3 B- ~8 ~5 a3 G0 L% h 章节16: 机器学习项目实战-泰坦尼克获救预测
, E' L* q/ F/ ]8 ?& q 课时113船员数据分析 11:02+ }; s8 ?4 u+ N# Z! ?, |8 N! y
) q4 ~; Y% X, G; p' o* Y" K 课时114数据预处理 11:399 @9 Q% N5 C/ f, _ S, H# T
# h$ E( r' O( n! o6 ] 课时115使用回归算法进行预测 12:13, y3 Q0 |+ M7 M9 ]; o6 R1 v9 `, S1 P
课时116使用随机森林改进模型 13:25* g& K0 c+ Z' p+ w/ I' e
课时117随机森林特征重要性分析 15:55$ H! P* s% |3 h+ r
9 n. y; p( _/ D% D! k5 L1 I) t+ f2 Z5 F! K# [" p" {; ^6 A6 S
/ b$ e7 ~0 T, \+ Y* s3 B$ O0 _ 章节17: 机器学习项目实战-交易数据异常检测8 \& Y; Y& o( {6 R% z
课时118案例背景和目标 08:32: }8 i( l' H1 r$ Y1 X6 y
课时119样本不均衡解决方案 10:18* l# l' B" G* I* j
& c. ?7 c! l+ Y, h2 Y$ [+ i: t 课时120下采样策略 06:36
% w8 P& m& c$ k$ o# ~" G# V3 k 课时121交叉验证 13:032 @% E1 G4 p7 k4 l
课时122模型评估方法 13:06
# x6 R( U: a9 ?) s3 m 课时123正则化惩罚 08:09& L+ O, F2 _4 g9 N$ Y4 o. L9 e: ?; s% O
课时124逻辑回归模型 07:37" y0 t9 d8 {) x1 G
) y/ T& q0 d9 g: Z 课时125混淆矩阵 08:53
) G4 X L! q8 u" h2 g- W% a' Z 课时126逻辑回归阈值对结果的影响 10:01! c* o+ \" `4 o
课时127SMOTE样本生成策略 15:51
3 v$ `6 d, o4 v! d; G$ J: v* ^; i5 O% g. e, r, x
0 w; U/ S2 Y; s ?7 Z7 p 章节18: Python文本数据分析：新闻分类任务& m7 I: i4 j+ h: X" ?6 l( A- _; A @
课时128文本分析与关键词提取 12:11
8 E! x! }& u' a2 f" @ 课时129相似度计算 11:44
8 A. i* K/ K1 s. K J4 V 课时130新闻数据与任务简介 10:20
; S% L+ J( Z7 G9 e. S6 W 课时131TF-IDF关键词提取 13:28) c5 m6 I& _# `' U
课时132LDA建模 09:10" W: b: l1 q$ e
5 E3 i# d* `8 x g, I 课时133基于贝叶斯算法进行新闻分类 14:532 H0 X7 ?/ \* P" v" ~: V
$ X7 F* F4 N, a( o. p
章节19: Python时间序列分析6 a. X0 K( I1 d+ |# @5 V2 n, E
课时134章节简介 01:037 X9 I6 K3 _' x; u: c
) e- c4 |* c* c J/ z 课时135Pandas生成时间序列 11:287 z8 _' o: B) U( `4 W4 P. R3 ]& Z/ T
* \& U& f' R! k, Z7 H 课时136Pandas数据重采样 09:22% m7 ~+ S# b, L4 j$ Z! w# {! U, U c- W" i) e7 c j2 A2 l
课时137Pandas滑动窗口 07:47; k/ s# k9 J, E- r6 H0 C! U, D; j5 p" r J
课时138数据平稳性与差分法 11:10+ q6 L {' F0 [% l
课时139ARIMA模型 10:342 f( H2 t$ c1 m
课时140相关函数评估方法 10:46( e+ a4 W9 d( Z# H% x% L$ O
& {, ]4 \# f/ M) Q1 k9 N8 ]) Y/ _" e8 r 课时141建立ARIMA模型 07:487 ?" a, z& s7 k: O
课时142参数选择 12:40' Z# A6 r2 g; m [4 S; N3 l5 E
" E0 ?3 H* c7 t, E 课时143股票预测案例 09:57/ J6 c8 `. n% V& e7 Q% C2 K9 r7 B0 D% Y9 C3 m" E2 @6 n" U
课时144使用tsfresh库进行分类任务 12:04
) n4 j4 I. T3 X2 m3 G! O 课时145维基百科词条EDA 14:30' a$ Z# f) H) F7 q! r$ c, ]# m
7 y( M% k6 L* R2 H+ f/ \' Q$ J! U$ n* W- B$ [7 `3 {+ i6 E6 i7 s. {2 F; P
章节20: 使用Gensim库构造中文维基百度数据词向量模型- W b* J0 W8 c- a2 @% ^: `; [2 F+ e/ x, y9 D+ x; ^
课时146使用Gensim库构造词向量 06:22; D1 f9 `9 E: P6 U/ p$ _! K; Q( v1 ?3 u! x8 Q4 G- a
课时147维基百科中文数据处理 10:279 E. Y6 Z0 G+ L" Z: i* f
9 B* R, O" G$ p: y 课时148Gensim构造word2vec模型 08:52 o' p& }! B2 E4 @# V+ R0 s1 a. c' P) n5 e; n" E8 i
课时149测试模型相似度结果 07:42. z! F* N. q$ f& k @5 Q* d. U: B
* i) \4 r1 l- \) i 章节21: 机器学习项目实战-贷款申请最大化利润2 F4 I, B' x) [: J z0 f: j, i S1 \( H3 Z t; N" {
课时150数据清洗过滤无用特征 12:08% _4 E1 |$ S& c: m4 B6 s$ z0 [! z9 E7 V5 [" |% f% S1 e
课时151数据预处理 10:12
6 T' j$ n8 o$ x$ g( n 课时152获得最大利润的条件与做法 13:26: [9 i( M' `) e
% M }. ~& P6 l% B) U! g$ X 课时153预测结果并解决样本不均衡问题 12:47: k, D: B- _, f8 P& E. g( T
6 Q: e" N- q, D! Z+ O% s) j; @4 R9 c! [8 h4 `7 i V6 r6 k
章节22: 机器学习项目实战-用户流失预警( N9 m1 \! v6 Q Q9 h9 o
课时154数据背景介绍 06:35
( b1 ]8 N3 d1 O4 s2 [( x M 课时155数据预处理 10:05
0 Q6 x* W; d& u `! { 课时156尝试多种分类器效果 08:32
7 Y+ R7 B$ c6 O4 n+ _2 w/ a5 f 课时157结果衡量指标的意义 19:50, ?5 R4 Z+ H' W1 o5 W3 G
. o; [' Q# l+ ~" q2 T0 o" ~4 a- u9 C 课时158应用阈值得出结果 06:263 T; k* [! b! k5 E! i! V
: R; D5 R/ U4 o" a8 @6 v4 O3 O
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发表于 2022-6-12 12:06:01
