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. c# }8 Q# e2 U0 t1 u: u: R
- 【课程介绍】 9 {- q2 s0 ], G6 y0 B9 q5 I5 P- \1 | F. P' O
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快速入门机器学习。【课程目标】 8 ]( s+ a) k& u6 j6 l6 Z6 F8 T% o
课程目标：零基础快速掌握python数据分析与机器学习算法实战，快速入门python最流行的数据分析库numpy,pandas,matplotlib。对于繁琐的机器学习算法，先从原理上进行推导，以算法流程为主结合实际案例完成算法代码,使用scikit-learn机器学习库完成快速建立模型，评估以及预测。结合经典kaggle案例，从数据预处理开始一步步完成整个项目，使大家对如何应用python库完成实际的项目有完整的经验与概念。! r P Z% @7 n* o5 e1 r
5 \* F- v# {+ y
% O! w8 f- c( a" i% e目录' w7 ]7 M8 G. b& `* @/ I7 F, V; A- w0 Q3 g( w! ~' Y( e7 z8 k) m4 U ~ ^
章节1: Python科学计算库-Numpy4 f1 `# o! \; l# i v7 r* L$ y* X5 P# T0 H* {8 W7 L
m2 p, I2 |- o( k2 E9 I 课时1课程介绍（主题与大纲） 10:46 z o3 m" G. m5 Y! x6 ^5 e; D1 i: U0 _0 g. Q
课时2机器学习概述 10:04# h5 t2 ]) G+ n4 U
课时3使用Anaconda安装python环境（Python新手先看这个） 13:10% e& d) I) t& `, z! }* R$ w. \4 s, D; y7 b' ~3 u9 [. x
* o) {) P$ W" T# t 课时4课程数据，代码，PPT（在参考资料界面）' ?% E% L- U' Q U8 L0 ^, C: G% d" G/ A8 f6 b, |9 W, t- |+ w: j, W- Y1 q% m
课时5科学计算库Numpy 10:32* V. o3 ~, R% a- X
6 @2 x7 V; B) n7 F4 R. W8 ^' H 课时6Numpy基础结构 10:41. g0 z8 E- S. {/ c# T. Q5 f0 p* c$ @
课时7Numpy矩阵基础 05:55; d' \2 d! I- J1 ~- Q0 c9 e" D4 T& r, C- Q, n3 `
课时8Numpy常用函数 12:02 {& q+ o: G+ w" j, ~) e p ?+ Q" i f/ h4 c# |
课时9矩阵常用操作 10:18" v& o8 d9 y# R. ]1 G j" |& R( Y7 `" o) t& y" p
课时10不同复制操作对比 10:49( \* a5 J+ H' l9 C) d+ O: a: M) d6 }
9 e) a0 k1 Y- a% e" h/ h) g r$ A9 k2 c7 a2 J) W( N
章节2: python数据分析处理库-Pandas+ P, h+ p% Y k" ^: i' U2 L- {; V0 _8 A+ x2 ]! z+ n
课时11Pandas数据读取 11:50) D. O) L1 p8 h7 t' t4 Q/ W' l2 T3 G; q0 }! T- s" j. O8 O' S! m- d/ ~
课时12Pandas索引与计算 10:26: O3 K R5 M8 G: B1 b
5 X2 o7 @7 A& o. w 课时13Pandas数据预处理实例 13:01
# `- P6 I- O" R 课时14Pandas常用预处理方法 11:11' G: M! M' b+ D3 }7 S$ W0 h* m0 F7 k
课时15Pandas自定义函数 07:44: s- ` z6 k5 c& L6 P8 ]5 z z8 {6 p! N9 K8 _% H e: k' m* Z" M. E) E6 q
课时16Series结构 12:29- r- p+ C9 u9 v& Q5 B6 Y$ K5 Q
4 T3 K, \) w; n2 M4 o/ ~1 `; P' B0 y0 I2 v; ^3 {; T. K4 k% e
章节3: Python数据可视化库-Matplotlib+ X% U) N, H! s" o, Y
' k0 o( [# q$ G; k 课时17折线图绘制 08:25' N) Z3 E3 c0 \/ ` } P5 ^5 O
课时18子图操作 14:05 [0 O" [# {& ?0 j( w" m+ M- t* c% t* H6 p! b8 ]- ^, d& @ q+ f0 b/ S3 z) j9 V; s
课时19条形图与散点图 10:122 e t8 n# p2 P/ x0 `) `( K% }' T
课时20柱形图与盒图 10:176 Z w9 T, y/ _5 k. ?+ C1 c7 K# [9 N: ]
$ M: l0 w& C/ L% x 课时21细节设置 06:13# j# P. j3 s3 f) ]# f& S+ K+ e6 e- y* k. g- a# k0 I
, O3 L9 v9 W3 m+ c: [7 u. T) W: P" Z( y/ f; O4 k
章节4: Python可视化库Seaborn6 g" T$ z( @; l* L7 A$ `/ @
0 M. B5 o/ E# v" B, ~. i 课时22Seaborn简介 02:44( s0 y" W/ R( o" k- y" b) U1 A, Z" P& z4 t5 x
课时23整体布局风格设置 07:48, C" c% z m* ?5 W: g: y
课时24风格细节设置 06:504 D2 H+ g& h( S2 r _
- C/ t6 s+ Q. `) `- Q% n+ ? 课时25调色板 10:40) l. t4 P- R* g, ?1 M: o
/ i! Z1 s* I& h$ Y8 O4 U 课时26调色板颜色设置 08:182 K$ x3 O% U, ]# n4 d& D' s5 n' `) p2 I1 j6 I
& z3 _' x* ~- K9 @ 课时27单变量分析绘图 09:38% W y# p) Y9 i. K) ~2 @9 P1 Z) c2 z% B u% ], S' k" a' F0 A( U3 U- R: o
课时28回归分析绘图 08:53
$ W* g2 S7 V- o$ M- p 课时29多变量分析绘图 10:366 g9 A2 S; y3 d4 u( _8 M
+ K- s9 O- x! o z 课时30分类属性绘图 09:408 q- G3 P% H" [3 |
课时31Facetgrid使用方法 08:50: V* K0 L% d3 C. i- U- t" c- I( p$ m' |* Q& @* N
课时32Facetgrid绘制多变量 08:30; B3 D5 f: l! o A. Q! W1 X3 f* _$ y' y# Y+ W) Z$ F' t
课时33热度图绘制 14:19' J9 d2 R; l d* n0 t* @8 b3 ?$ v- {* t7 x! [8 a& p* q& i
' o' u- q, m- L/ A5 O: j+ F$ \, f6 N1 H- [- R+ R7 A# E. v- H
章节5: 回归算法$ s& @0 A0 C4 B N; U( M: ^) C7 a8 R
; I% H# k* a6 D+ K2 v7 e" R# C G 课时34回归算法综述 09:429 f' ~9 S" ]. M2 T1 T9 u b! ] F! a0 L! e$ ]9 s. F i* L- B8 c1 J7 I7 M8 I
课时35回归误差原理推导 13:01" C7 x- M+ d Q; |4 g
/ c4 n2 b( e0 d- t6 I9 h% r3 M& a* c 课时36回归算法如何得出最优解 12:05+ w: k+ C+ G; k! w o( C" }$ T' J0 W, H- H# k2 E1 |
" x# h0 w" \, l/ }: M0 F 课时37基于公式推导完成简易线性回归 08:40( Y* T+ @$ f8 |7 W5 Q3 o4 P, ]% D- ~( g b0 p3 v& c" R
课时38逻辑回归与梯度下降 16:59' j! z* B5 a5 W. Q# a0 f/ q! `7 A; v- R+ V4 S
课时39使用梯度下降求解回归问题 15:132 c( V1 I8 C; ]6 h9 o
# l0 F0 j0 L, ~' L& g' c7 k& h) L- c' ]8 `- c+ k1 d. t L3 q% [" S6 n" R- k& C
章节6: 决策树. C2 q |& Y/ u7 D) B# i) D! S6 I7 K8 I( g, E( K: l/ F
# n5 i% s# [5 g1 m 课时40决策树算法综述 09:40 D: h6 A/ {4 g; ~7 Q. ?8 S2 \9 c7 I+ Q
课时41决策树熵原理 13:20( [* ~8 k" b; @& Y- _2 n' d
/ }/ y; F& |0 p8 V2 Y 课时42决策树构造实例 11:00 ]8 q! x- W- X4 `' H/ l( C R; r1 t/ W2 I! b
课时43信息增益原理 05:27
8 f$ u% [. V( a/ t0 n+ K" \# e' H 课时44信息增益率的作用 16:396 \ v. v' O3 `5 t8 N6 k( n
" x t: u+ S8 l4 h* I: e, E' X 课时45决策树剪枝策略 12:08. D. |3 R7 f0 t2 k2 l) `- A3 H2 A/ O) J" M" @! ~/ E, [" e; \
课时46随机森林模型 09:15* ?1 ]& \4 L, A; Z
: e. h9 y& Y" P) y* x 课时47决策树参数详解 17:492 Q; \' Q% J [& e8 C& v4 ]
; \" I. ]; n8 N: w: c& D7 B& t2 w4 J! C7 o7 I7 O. Q
. i# v/ F" m3 z2 u3 Q$ h4 c# X5 h章节7: 贝叶斯算法1 a8 E, l8 ]- Z/ M. _* V
课时48贝叶斯算法概述 06:58) _1 Q( h" L8 D, s2 l/ x+ H
8 @+ g( c) v+ B; t! s 课时49贝叶斯推导实例 07:382 k! E# H9 @4 {0 m5 ?4 H9 e. d* d7 X3 h
5 @, u8 D0 X, B; k 课时50贝叶斯拼写纠错实例 11:466 H( J. e: b/ B3 q8 Z4 v1 C/ |9 M. ^7 M; k8 E
$ @: O) F4 Y* q5 o; {2 w 课时51垃圾邮件过滤实例 14:10* T0 x% G% q' }- t D- V: ]2 E) ^' K1 s) Q
4 y. w R; F/ Y8 ]) Q: G 课时52贝叶斯实现拼写检查器 12:21$ v) v9 U! t( W; B) u( H" V2 g; l! p+ M" [1 f; h% W
# o* e8 f. ~" j9 ?7 s* i2 r' r- ~- F7 ]1 a1 }5 K$ ^- t# g+ G) g( k- L/ e
章节8: 支持向量机6 U4 c) \5 D b( |' m" r3 D5 J# o8 G% @ q( o, p9 D
9 c- X6 I0 g4 a) V8 |- f7 h9 G6 z 课时53支持向量机要解决的问题 12:01. R) r2 ~6 T0 e9 d @8 b% {8 E4 ^% n- h1 m5 h
课时54支持向量机目标函数 10:01+ W7 U B- d3 a4 \5 Y7 Z& H/ F' z
课时55支持向量机目标函数求解 10:05, N/ F. h! Z, k* M1 c4 P$ v: H1 E4 L1 R9 `3 O7 k( M9 A5 b
课时56支持向量机求解实例 14:18; m' @1 @$ A$ Q) S2 U$ j3 ^
课时57支持向量机软间隔问题 06:55( y5 A5 t8 Y9 \$ N
课时58支持向量核变换 10:172 d: h! |/ q$ G# ~+ p k8 q0 _$ r9 A
课时59SMO算法求解支持向量机 29:29" k$ @3 H& a4 q6 B/ f; C1 w1 o) Y# O
2 y( B5 b7 i' z# j6 R- s+ N6 d: H$ D% v3 s; G, i L% X1 B4 x+ a+ \7 p. b! y9 y1 |5 d
章节9: 神经网络 l, P( x/ l: Z
( d5 |! g8 d; _9 P* n# a 课时60初识神经网络 11:28) I7 A6 R( M& S' K
课时61计算机视觉所面临的挑战 09:40
# ~" ^" ^* W/ U6 O: P% P9 ? 课时62K近邻尝试图像分类 10:011 _4 P8 w8 N" f8 _# R) t% `1 M3 Q! }! _- K. l$ z4 [! J5 E: Q
课时63超参数的作用 10:312 f( V3 `$ N5 _# q7 ~0 @& I4 Y: g5 Y
5 v# i/ r4 T* P) J% `- [% K+ u 课时64线性分类原理 09:358 U9 q4 P M4 A# T2 Y( o! a& Q: Q2 e& T! y8 Y, \ c. \, Y h4 U
课时65神经网络-损失函数 09:183 u& m1 A3 Y$ ?; o- R1 \& @& o8 N1 x; W: O1 W. z6 ~
课时66神经网络-正则化惩罚项 07:196 Z- Z) M- g$ w3 x- i; C# F M
' x8 ^' z. N4 K2 V# e G& v 课时67神经网络-softmax分类器 13:39/ a) g: t% ?2 A; W2 V- R; s4 a9 i2 o* i2 L5 I4 x: u6 l
课时68神经网络-最优化形象解读 06:47
[5 ~( B- W$ o/ `2 S _9 B 课时69神经网络-梯度下降细节问题 11:49, J) R! |) W# I' p3 \! m/ q7 ^. v& v0 s# h
V2 Z) c; N _/ A6 r' H 课时70神经网络-反向传播 15:17; J" e7 e& ^. P0 C9 ]# t
2 |$ f- E; s; F7 u' d, I4 |% A 课时71神经网络架构 10:111 ?& G( P) `! z) l; G' q, E6 K( B8 s8 O( N
课时72神经网络实例演示 10:397 t9 V6 N; r; t) u8 G G; a3 {8 z8 p7 x. G3 N! {
课时73神经网络过拟合解决方案 15:54$ G( P6 j# e# E% J+ J1 ]& u1 m: i& t! M, z% A# w3 D/ a6 ]4 \+ Q' Q k5 |" h
课时74感受神经网络的强大 11:301 o9 l! x7 Y8 f( S" z! m7 ]* c4 Q t. ?: x. r5 p% j Z5 e
& G: I' P% Z* C- _- z, a F, D k9 R- E0 Y$ G2 ]0 M- s1 D$ u& _' B5 R$ k% l O L9 j
章节10: Xgboost集成算法* ^ \' L1 F* h' O- ~0 r# I) j- C2 F, H
课时75集成算法思想 05:35; c( z4 [8 c& q7 ]3 z) O+ t# ], V3 K0 }; V S7 `) y+ g+ e/ D. d! w4 |7 O
课时76xgboost基本原理 11:074 w! W5 a: I* |" e8 p6 ]+ i
/ {( M' B* P& @& l 课时77xgboost目标函数推导 12:18 B- t0 h# K3 l+ X; N
课时78xgboost求解实例 11:29* V* M. G$ Z, {! |" a1 D; j- f# Z& n' a( K* _
8 F5 ]0 t: k1 y: o 课时79xgboost安装 03:328 a+ Y Q; ?* D0 }0 f; n* X% Y; P* P2 ^( N; s$ ?
" N- ?5 l, i4 I: u 课时80xgboost实战演示 14:44" g6 T( Z6 @- I! }; |$ g6 [ Y: }8 z) Z: X2 z: V, [) b, }
课时81Adaboost算法概述 13:01) C1 l" Z) U! t+ ]0 s" @4 |
# _/ G) W! A* P) x. U5 w# e9 {7 P) a# G5 |! W: u9 t1 }+ R! ]+ H$ n( b7 Q/ R, j; {0 ]( C* b/ B
章节11: 自然语言处理词向量模型-Word2Vec& p2 h' j) h' s' ~6 s' z3 j! }
0 n3 L4 ^: S# c 课时82自然语言处理与深度学习 11:58 }# v! u. ~ H5 |8 V
课时83语言模型 06:16) g0 j u( _! q+ a! L& I( e2 m# x' @7 U
: Q0 ~5 b( \$ k; i: F 课时84-N-gram模型 08:32" |. b) }8 L% q& {
课时85词向量 09:28" C/ k' W( u. k2 \2 N) \& D' G' u4 {4 ~2 B, P% O! N9 b# P* z3 Z- V! E
课时86神经网络模型 10:034 z+ X4 ?9 o* W: |+ S% @) m1 G9 B* ~5 j! Q7 @7 p
课时87Hierarchical Softmax 10:01, C* u& ]5 s' N. z) {* k% ^3 s* q5 k2 B7 V% F. J! L' B0 B8 d2 m
课时88CBOW模型实例 11:21+ i O5 s+ X1 \- J) ]8 Q% `0 l6 L9 p+ L- V( \0 o) u S
课时89CBOW求解目标 05:39% g U- S+ x( ]& Y! ~/ b9 M, U! P
4 w4 V8 V9 ~: D, M 课时90梯度上升求解 10:11* N6 ~! f; Q6 l) m, [9 S# C9 X) b- @
# m7 ?# [- |7 g 课时91负采样模型 07:15+ w( T* l& ^/ c& K2 \6 a+ @9 U: K; d, b/ ?, A. i% f2 D* r9 f
7 M" a5 u! U" b$ ~) a$ P
: r. R) W- b3 ?9 H( Q章节12: K近邻与聚类
* a' m& d5 Z3 [ r- v 课时92无监督聚类问题 16:04. H( Q, K0 b; T" t" e4 r
课时93聚类结果与离群点分析 12:55
, a9 }3 W) T( f. l7 D6 d! } 课时94K-means聚类案例对NBA球员进行评估 14:23
) n b# \; r4 p# | j% v- A 课时95使用Kmeans进行图像压缩 07:58; m5 A/ _3 U ~; j6 A6 h6 P& D+ {8 \, }4 g: A
课时96K近邻算法原理 12:349 W; J( k) P' h* I) ?# S1 T0 V+ ?" |% ]) I, l* H# v
课时97K近邻算法代码实现 18:445 `2 ~* N) ^+ v2 i* y$ U3 Y, U# M
7 _4 Y1 S: Z2 {! S( A) ?1 z7 ?' y: r6 [' _+ i2 I9 H s) u9 j( X
章节13: PCA降维与SVD矩阵分解0 J$ T4 L) Q8 w9 h% e/ i, d) _$ K+ d1 _. ^6 s: F9 a0 C' h2 _
课时98PCA基本原理 10:48
, L9 c, E1 C# b) J w 课时99PCA实例 08:34- z0 Z+ l( u6 `5 z$ w; r* d
2 E9 e4 u/ o9 L. V% K 课时100SVD奇异值分解原理 10:080 j; c: B. c6 ^
课时101SVD推荐系统应用实例 13:31& z' B Z4 A# o5 L) L# G7 y1 u4 r8 j7 Q- |! I# {
. h7 x+ P }: C- d* }( ]; X9 k% Q1 n! ^8 l+ f, }& Q% z' f
8 ^: o F% r8 ]2 [2 W2 m0 b& o) A章节14: scikit-learn模型建立与评估0 A% c, U5 P# r$ ~# C5 Z: H `. p3 ?) m; u7 g
课时102使用python库分析汽车油耗效率 15:09, B& v) H- ?+ x) q0 P/ G0 Z+ y2 }# A' @, s; B3 v, n3 x7 l0 U6 V
课时103使用scikit-learn库建立回归模型 14:022 A! K3 H4 B; t/ x1 {# V4 H' {9 y, ?3 E- q8 j4 N% A7 ~7 @ T" F# S# v. X
课时104使用逻辑回归改进模型效果 13:12 D6 A% M/ X: }9 x5 W/ |
) J7 F% t4 b9 K$ d/ V7 K: I 课时105 模型效果衡量标准 20:095 X6 Q. [- E8 f/ B5 Q8 f
@: `( ?3 q% q1 }+ N 课时106ROC指标与测试集的价值 14:313 f7 F4 [7 e5 C! z2 m# p7 ~ M6 ?/ G* J, [! A* F5 s. I; z; u5 j% L& L+ _# s/ ?
课时107交叉验证 15:153 S) ^, [+ ?7 S7 Y7 h
! Z; W; F- {) m" `( y 课时108多类别问题 15:52
5 a. D0 N# g9 S) S! R
/ y$ z; ]6 y- x/ E/ {章节15: Python库分析科比生涯数据2 ]6 i' ^- X0 Z, f0 U9 Y
课时109Kobe Bryan生涯数据读取与简介 07:45, M. t& ]8 j3 \5 ^$ [. ~4 b. M4 @* P7 _ K7 f! @" X7 L1 e7 v4 ?( M/ r9 G/ X& ]' K4 k
课时110特征数据可视化展示 11:417 \9 w: F* N9 v% n
: H2 q# V$ s; K3 W" \& X6 H2 w& h 课时111数据预处理 12:32& F, N. I) Q( J5 O% g) Z. E# U1 j" ]' u/ W6 w1 B9 F9 n* {' w" U; w
" [7 v. C1 x& S( i7 j5 ~1 B; D0 S6 A 课时112使用Scikit-learn建立模型 10:12$ g [- U* N% s3 t
8 S1 t9 E* O/ I- v: @. f2 d4 P# g9 j, b0 o1 X
章节16: 机器学习项目实战-泰坦尼克获救预测/ {6 v% q+ V! y0 d. f! m# z w3 h) D' M7 v, S8 P3 D% z9 A" M
" H1 h0 |0 H/ Y P C9 D/ m( j 课时113船员数据分析 11:02; S8 j5 N/ N" P% y( K# N+ g" m0 v/ W2 S# m( e" A3 j! a. I3 K. P, N' P3 Q
课时114数据预处理 11:39
. l: p; B9 s# g$ e4 k 课时115使用回归算法进行预测 12:13
: ]1 E i4 E5 O& R" K/ X- B& H 课时116使用随机森林改进模型 13:25- Y/ j. Q" j/ ]) [8 e6 ~: g) L. F+ ^" L: V
) I: F/ n3 {1 _1 N0 b9 X* f) N 课时117随机森林特征重要性分析 15:557 C# J* b4 k( }1 G0 }: m, L7 t4 M: l' B' ?5 |* o7 l8 _# {3 F
! S. J; M* H. b3 Q
章节17: 机器学习项目实战-交易数据异常检测
+ ]6 b- _" Z1 V: T& C 课时118案例背景和目标 08:32+ L& d. G+ C7 w e2 r' i6 V. b [0 E$ h! _
课时119样本不均衡解决方案 10:180 g. G; S) ?7 D' R' f) T
/ M8 S+ H( ]* y- H/ g0 Z" L3 W* j 课时120下采样策略 06:36$ E$ I% m% J# k/ {% w ~
+ r H% J. M+ Q' G/ b$ m 课时121交叉验证 13:039 T m% z9 {& D- p( P/ r3 f# [4 J6 v3 ?3 k9 W5 v {( L) t, Q& {3 f: b
课时122模型评估方法 13:06 ~- H+ |! ^) P- @9 b+ U, k( G3 g$ I1 C0 ]% _) p) t. i+ v7 f* K6 l( s( [4 }
课时123正则化惩罚 08:09; @: n6 \' n* h- x' b( {( ?8 B
6 R& E S$ c6 h 课时124逻辑回归模型 07:37
8 K! }( e0 N) B7 b9 r( P+ { 课时125混淆矩阵 08:53) ~2 Q# t: v5 \, ?3 J6 N+ o/ \* T3 M! F- @ C: {3 c: d# N0 B
课时126逻辑回归阈值对结果的影响 10:01
2 Y, y- @( x0 t6 X3 Z 课时127SMOTE样本生成策略 15:513 S5 Y% N0 O5 w# l: [: E
0 ?. L# a( F: x; b2 P m, M) S! h$ e) j& k; E' p5 Y, g! L g/ f- Y# c) {( L( i
章节18: Python文本数据分析：新闻分类任务) c% R5 H$ k' z3 a/ r; S$ l! k; j; p# W8 V
" z/ V; z' C. l9 H2 l. v2 U 课时128文本分析与关键词提取 12:11" y) }, P8 i# @3 D& x. W7 C7 N k; Q, @* {4 o
课时129相似度计算 11:446 g- f, i* f/ L: H3 E- d0 ]' G4 L9 A' I
+ e& R, Q! l7 n5 u 课时130新闻数据与任务简介 10:20, G' @% i4 g/ @9 f& V8 \! S8 |7 ?0 }$ C0 c! ^! k9 F9 `5 I: b# Z% Q: ?
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发表于 2022-6-17 09:54:01
