教程前言
视频教程@人工智能教程，大小9.22G，181个文件。本套教程存放在百度网盘，可以转存以后在线播放，或者下载到本地离线学习，同时支持PC端与手机端。
教程目录
第一阶段：Python数据分析与建模库
01-Python快速入门
01.系列课程环境配置.mp4
02.Python快速入门.mp4
03.变量类型.mp4
04.LIST基础.mp4
05.List索引.mp4
06.循环结构.mp4
07.判断结构.mp4
08.字典.mp4
09.文件处理.mp4
10.函数基础.mp4
02-科学计算库Numpy
1.数据结构.mp4
2.基本操作.mp4
3.矩阵属性.mp4
4.矩阵操作.mp4
5.常用函数.mp4
03-数据分析处理库Pandas
1.数据读取.mp4
2.数据预处理.mp4
3.常用函数.mp4
4.Series结构.mp4
04-可视化库Matplotlib
1.折线图.mp4
2.子图操作.mp4
3.条形图与散点图.mp4
4.柱形图与盒图.mp4
5.细节设置.mp4
05-Seaborn可视化库
01.课程简介.mp4
02.整体布局风格设置.mp4
03.风格细节设置.mp4
04.调色板.mp4
05.调色板颜色设置.mp4
06.单变量分析绘图.mp4
07.回归分析绘图.mp4
08.多变量分析绘图.mp4
09.分类属性绘.mp4
10.Facetgrid使用方法.mp4
11.Facetgrid绘制多变量.mp4
12.热度图绘制.mp4
第二阶段：机器学习经典算法
01-回归算法
1.机器学习概述.mp4
2.回归算法.mp4
3.线性回归误差原理推导.mp4
4.目标函数求解.mp4
5.逻辑回归原理.mp4
6.梯度下降实例.mp4
7.梯度下降原理.mp4
02-决策树与随机森林
1.决策树概述.mp4
2.熵原理形象解读.mp4
3.决策树构造实例.mp4
4.信息增益.mp4
5.信息增益率.mp4
6.决策树剪枝.mp4
7.随机森林.mp4
8.案例决策树参数.mp4
03-贝叶斯算法
1.贝叶斯算法概述.mp4
2.贝叶斯推导实例.mp4
3.贝叶斯拼写纠错实例.mp4
4.垃圾邮件过滤实例.mp4
5.贝叶斯实现拼写检查器.mp4
04-Xgboost
1.集成思想.mp4
2.xgboost基本原理.mp4
3.xgboost目标函数推导.mp4
4.xgboost求解实例.mp4
5.xgboost安装.mp4
6.xgboost实战演示.mp4
7.Adaboost算法概述.mp4
05-支持向量机算法
1.支持向量机要解决的问题.mp4
2.支持向量机求解目标.mp4
3.支持向量机目标函数求解.mp4
4.支持向量机求解例子.mp4
5.支持向量的作用.mp4
6.软间隔支持向量机.mp4
7.核函数变换.mp4
06-时间序列AIRMA模型
1.数据平稳性与差分法.mp4
2.ARIMA模型.mp4
3.相关函数评估方法.mp4
4.建立ARIMA模型.mp4
5.参数选择.mp4
07-神经网络基础
01.深度学习概述.mp4
02.挑战与常规套路.mp4
03.用K近邻来进行分类.mp4
04.超参数与交叉验证.mp4
05.线性分类.mp4
06.损失函数.mp4
07.正则化惩罚项.mp4
08.softmax分类器.mp4
09.最优化形象解读.mp4
10.最优化问题细节.mp4
11.反向传播.mp4
08-神经网络架构
1.整体架构.mp4
2.实例演示.mp4
3.过拟合解决方案.mp4
4.感受神经网络的强大.mp4
09-PCA降维与SVD矩阵分解
1.PCA问题.mp4
2.PCA降维实例.mp4
3.SVD原理.mp4
4.SVD推荐系统.mp4
10-聚类算法
1.聚类算法概述.mp4
2.使用Kmeans进行图像压缩.mp4
3.特征工程.mp4
11-推荐系统
1.开场.mp4
2.推荐系统应用.mp4
3.推荐系统要完成的任务.mp4
4.相似度计算.mp4
5.基于用户的协同过滤.mp4
6.基于物品的协同过滤.mp4
7.隐语义模型.mp4
8.隐语义模型求解.mp4
9.模型评估标准.mp4
12-Word2Vec
01.开篇.mp4
02.自然语言处理与深度学习.mp4
03.语言模型.mp4
04.N-gram模型.mp4
05.词向量.mp4
06.神经网络模型.mp4
07.Hierarchical Softmax.mp4
08.CBOW模型实例.mp4
09.CBOW求解目标.mp4
10.锑度上升求解.mp4
11.负采样模型.mp4
第三阶段：机器学习案例实战
01-使用Python分析科比生涯数据
1.科比数据集简介.mp4
2.数据预处理.mp4
3.建模.mp4
02-案例实战-信用卡欺诈检测
01.案例背景和目标.mp4
02.样本不均衡解决方案.mp4
03.下采样策略.mp4
04.交叉验证.mp4
05.模型评估方法.mp4
06.正则化惩罚.mp4
07.逻辑回归模型.mp4
08.混淆矩阵.mp4
09.逻辑回归阈值对结果的影响.mp4
10.SMOTE样本生成策略.mp4
03-Python文本数据分析
1.文本分析与关键词提取.mp4
2.相似度计算.mp4
3.新闻数据与任务简介.mp4
4.TF-IDF关键词提取.mp4
5.LDA建模.mp4
6.基于贝叶斯算法进行新闻分类.mp4
04-Kaggle竞赛案例-泰坦尼克获救预测
1.数据介绍.mp4
2.数据预处理.mp4
3.回归模型.mp4
4.随机森林模型.mp4
5.特征选择.mp4
05-时间序列案例实战
1.Pandas生成时间序列.mp4
2.Pandas数据重采样.mp4
3.Pandas滑动窗口.mp4
4.股票预测案例.mp4
5.使用tsfresh库进行分类任务.mp4
6.维基百科词条EDA.mp4
06-TensorFlow框架
01.（暂缺）
02.变量.mp4
03.变量练习.mp4
04.线性回归模型.mp4
05.逻辑回归框架.mp4
06.逻辑回归迭代.mp4
07.神经网络模型.mp4
08.完成神经网络.mp4
09.卷积神经网络模型.mp4
10.卷积神经网络参数.mp4
07-MNIST手写字体识别
1.神经网络模型概述.mp4
2.tensorflow参数.mp4
3.卷积简介.mp4
4.构造网络结构.mp4
5.训练网络模型.mp4
08-Gensim中文词向量建模
1.使用Gensim库构造词向量.mp4
2.维基百科中文数据处理.mp4
3.Gensim构造word2vec模型.mp4
4.测试模型相似度结果.mp4
09-探索性数据分析-赛事数据集分析
1.开场.mp4
2.数据背景介绍.mp4
3.数据读取与预处理.mp4
4.数据切分模块.mp4
5.缺失值可视化分析.mp4
6.特征可视化展示.mp4
7.多特征之间关系分析.mp4
8.报表可视化分析.mp4
9.红牌和肤色的关系.mp4
10-探索性数据分析-农粮数据分析
1.数据背景简介.mp4
2.数据切片分析.mp4
3.单变量分析.mp4
4.峰度与偏度.mp4
5.数据对数变换.mp4
6.数据分析维度.mp4
7.变量关系可视化展示.mp4
