章节1: 【来吧，对暗号！】 课时1 文本 课程整体思维导图【新算法不断增加中】 可课时2 文本 课程所有资料汇总章节2: 【工欲善其事必先利其器】课时3 视频 Python官方编译器的安装 08:22课时4 视频 Anaconda的安装 07:12课时5 视频 多版本Python共存的问题 04:37课时6 视频 再谈Anaconda与Python环境变量 03:42课时7 视频 使用Notebook实现第一个程序 03:18课时8 视频 Spyder中常用快捷键介绍 09:35课时9 视频 Anaconda中两款编译器优缺点介绍 12:27章节3: 【再来一种编译器——Pycharm】课时10 视频 Pycharm的安装 05:58课时11 视频 Pycharm永久激活方式 05:34课时12 文本 Pycharm激活所需文件下载章节4: 【是时候认识虚拟环境了】课时13 视频 认识虚拟环境 07:23课时14 视频 创建虚拟环境 06:06课时15 视频 虚拟环境的其它操作 04:23课时16 视频 Anaconda安装库方式总结 12:38课时17 视频 神器：虚拟环境+Pycharm 06:32章节5: 科学计算库—NumPy 课时18 视频 认识Numpy和配置环境 04:59 可课时19 视频 创建array 07:46 可课时20 视频 array的基本属性 06:08课时21 视频 数组的升维 10:47课时22 视频 数组的降维 06:30课时23 视频 创建特殊的数组 08:21课时24 视频 numpy中常用的两个函数 04:53课时25 视频 一维数组元素的选取与修改 05:24课时26 视频 二维数组元素的选取与修改 08:28课时27 视频 三维数组元素的选取与修改 06:38课时28 视频 数组的组合 07:22课时29 视频 数组的切割 08:59课时30 视频 数组的算数运算 05:49课时31 视频 数组的深拷贝和浅拷贝 06:06课时32 视频 numpy内的随机模块儿(一) 07:45课时33 视频 numpy内的随机模块儿(二) 06:52课时34 视频 numpy内一些函数的使用 06:38课时35 视频 使用numpy完成矩阵运算 08:17课时36 文本 课程资料章节6: 数据分析处理库—Pandas 课时37 视频 初识Pandas 05:01 可课时38 视频 认识Series 06:33 可课时39 视频 操作Series 14:08课时40 视频 认识DataFrame 09:35课时41 视频 DataFrame简单操作（一） 06:17课时42 视频 DataFrame简单操作（二） 08:06课时43 视频 查询数据框的三种方法 15:05课时44 视频 DataFrame中常见操作 05:37课时45 文本 课程资料章节7: Pandas库应用实例课时46 视频 数据文件的导入与导出 14:11课时47 视频 缺失值数据处理 07:31课时48 视频 重复值处理 07:29课时49 视频 slice函数的应用 08:19课时50 视频 数据筛选 09:28课时51 视频 数据框合并 08:41课时52 视频 合并数据框的列 04:21课时53 视频 merge函数 06:21课时54 视频 数据框的计算 03:07课时55 视频 随机抽样 05:23课时56 视频 数据标准化 06:51课时57 视频 数据分组 08:37课时58 视频 使用Pandas处理时间格式的数据 07:53课时59 文本 课程资料章节8: 利用Pandas进行数据分析课时60 视频 基本描述统计 06:34课时61 视频 groupby函数的使用 06:06课时62 视频 生成数据透视表 04:44课时63 视频 相关分析 04:58课时64 文本 课程资料章节9: 数据可视化库—Matplotlib 课时65 视频 散点图（一）---简单散点图绘制 06:39 可课时66 视频 散点图（二）---设置中文显示 05:27课时67 视频 散点图（三）---自定义坐标轴 07:37课时68 视频 折线图（一）---折线图绘制 06:45课时69 视频 折线图（二）---颜色与线型 06:59课时70 视频 折线图（三）---实例 06:45课时71 视频 直方图 06:20课时72 视频 柱形图（一）---简单柱形图绘制 09:11课时73 视频 柱形图（二）---堆积柱形图 06:43课时74 视频 柱形图（三）---横向柱形图 05:17课时75 视频 柱形图（四）---双向柱形图 03:25课时76 视频 饼图（一）---基础饼图 12:59课时77 视频 饼图（二）---剩余问题 02:41课时78 视频 箱线图 06:29课时79 文本 课程资料章节10: Matplotlib实用技巧课时80 视频 图像弹窗设置 01:32课时81 视频 多图叠加 02:51章节11: Matplotlib之子图的绘制课时82 视频 数据生成 04:34课时83 视频 子图的绘制(一) 03:41课时84 视频 子图的绘制(二) 05:33课时85 视频 坐标轴与title重合问题解决 02:30章节12: Python机器学习入门 课时86 视频 什么是机器学习？ 08:54 可课时87 视频 为什么学习机器学习？ 03:11课时88 视频 机器学习的应用 07:45课时89 视频 如何学习机器学习? 03:19课时90 视频 从狗的图像识别谈起 05:18课时91 视频 对传统模型进行改进 06:05课时92 视频 传统模型与机器学习判断的差异 04:41课时93 视频 机器学习环境的搭建 06:30章节13: 线性回归 课时94 视频 线性回归概述 09:11课时95 视频 误差项分析 13:38课时96 视频 极大似然估计原理 07:29课时97 视频 似然函数求解 06:40课时98 视频 sklearn库简介 03:46课时99 视频 sklearn库线性回归参数详解 12:20 可课时100 视频 sklearn实现一元线性回归 12:26课时101 视频 sklearn实现多元线性回归 07:18课时102 视频 statsmodels库简单介绍及安装 05:39课时103 视频 假设检验 07:58课时104 视频 statsmodels实现一元线性回归 07:46课时105 视频 statsmodels实现多元线性回归 06:38课时106 视频 实际案例---不良贷款预测 12:25课时107 文本 课程资料章节14: 梯度下降课时108 视频 梯度下降概述 06:24课时109 视频 梯度下降知识点拾遗 04:52课时110 视频 梯度下降细节 06:16课时111 视频 不同梯度下降方式对比 10:55章节15: 逻辑回归算法原理课时112 视频 逻辑回归算法原理介绍 06:15课时113 视频 逻辑回归求解 06:27章节16: 逻辑回归案例课时114 视频 案例一--鸢尾花案例详解（一） 07:53课时115 视频 模型评估方法 08:55课时116 视频 鸢尾花案例详解（二） 12:35课时117 视频 欠拟合与过拟合现象 07:02课时118 视频 案例二--贷款风险评估案例（背景介绍） 13:08课时119 视频 交叉验证 06:35课时120 视频 正则化惩罚 06:52课时121 视频 贷款风险建模 11:10课时122 视频 结果原因分析查找 03:53课时123 视频 逻辑回归API文档参数详解 10:57课时124 视频 案例三—信用卡风险评估案例--不处理建模 11:36课时125 视频 样本不均衡解决方案介绍 05:36课时126 视频 信用卡风险评估案例--下采样建模 10:17课时127 视频 过采样技术--SMOTE算法 08:24课时128 视频 信用卡风险评估案例--过采样建模 09:26课时129 文本 课程资料章节17: KNN算法 课时130 视频 KNN算法概述 06:54 可课时131 视频 KNN算法原理详述及优缺点介绍 07:29课时132 视频 KNN算法API参数详解 06:20课时133 视频 案例一--经典数据集分类任务实现 06:48课时134 视频 案例二--KNN算法对女性约会对象分类 06:46课时135 文本 课程资料章节18: 决策树之分类树课时136 视频 决策树算法概述 06:12课时137 视频 ID3算法衡量标准--熵 05:39课时138 视频 ID3算法手算实例 13:21课时139 视频 C4.5算法手算实例 10:19课时140 视频 CART决策树手算实例 10:33课时141 视频 决策树剪枝及优缺点介绍 11:14课时142 视频 决策树API参数详解 12:15课时143 视频 案例--电信用户流失预测 08:16课时144 视频 决策树可视化流程 09:36课时145 视频 电信用户流失案例遗留问题解决方法 06:05课时146 文本 课程资料章节19: 决策树之回归树课时147 视频 谈一下回归树 04:55课时148 视频 手算回归树(一) 07:41课时149 视频 手算回归树(二) 03:59课时150 视频 回归树的API文档 07:04课时151 视频 使用代码实现回归树 10:39课时152 文本 回归树课程资料章节20: 集成学习之随机森林课时153 视频 集成学习概述 05:57课时154 视频 随机森林算法原理详述 06:15课时155 视频 随机森林算法优缺点介绍 04:13课时156 视频 随机森林算法API文档详解 05:16课时157 视频 随机森林完成垃圾邮件分类 06:34课时158 视频 特征重要程度排名 03:51课时159 文本 随机森林课程资料章节21: 贝叶斯算法课时160 视频 贝叶斯算法背景介绍 04:32课时161 视频 推导贝叶斯 10:25课时162 视频 贝叶斯定理应用实例 05:16课时163 视频 贝叶斯算法API参数介绍 04:09课时164 视频 贝叶斯算法案例 06:02课时165 文本 课程资料章节22: 支持向量机---SVM课时166 视频 初识SVM 06:03课时167 视频 决策函数 06:23课时168 视频 距离的定义 04:39课时169 视频 目标函数推导 04:30课时170 视频 目标函数求解(一) 07:58课时171 视频 目标函数求解(二) 05:48课时172 视频 SVM计算实例(一) 09:19课时173 视频 SVM计算实例(二) 06:43课时174 视频 SVM答疑(一) 07:35课时175 视频 SVM答疑(二) 05:39课时176 视频 谈一下软间隔问题 07:08课时177 视频 谈一下核函数问题 07:16课时178 视频 多项式核函数原理 04:37课时179 视频 高斯核函数原理 05:41课时180 视频 SVM算法优缺点介绍 07:05章节23: SVM参数的影响课时181 视频 支持向量机的API参数 08:13课时182 视频 可视化SVM算法 11:11课时183 视频 软间隔对超平面的影响可视化 04:31课时184 视频 高斯核函数的参数对超平面的影响 08:57课时185 文本 课程资料章节24: K-means聚类课时186 视频 K-means算法原理 08:09课时187 视频 K-means算法聚类步骤 06:01课时188 视频 K-means聚类流程可视化展示 07:38课时189 视频 k-means中API参数详解 09:11课时190 视频 K-means算法实现及效果评判 14:22课时191 视频 K-means算法优缺点介绍 05:10课时192 文本 课程资料章节25: DBSCAN聚类课时193 视频 DBSCAN算法原理 10:22课时194 视频 DBSCAN聚类流程可视化展示 08:58课时195 视频 DBSCAN的API参数详解 04:03课时196 视频 DBSCAN算法实现 04:54课时197 文本 课程资料章节26: 关联规则课时198 视频 关联规则原理 10:13课时199 视频 关联规则Python的实现 06:17课时200 文本 课程资料章节27: 主成分分析（PCA数据降维） 课时201 视频 PCA概述 05:51 可课时202 视频 PCA中的数学(一) 03:35课时203 视频 PCA中的数学(二) 04:17课时204 视频 PCA中的数学(三) 05:46课时205 视频 PCA中的数学(四) 03:50课时206 视频 PCA中的数学(五) 04:31课时207 视频 PCA中的数学(六) 06:11课时208 视频 PCA中的数学(七) 06:58课时209 视频 PCA中的数学(八) 02:47课时210 视频 PCA执行步骤总结 02:26课时211 视频 PCA手算实例 07:29课时212 视频 PCA优缺点介绍 07:00课时213 视频 PCA算法API参数详解 05:48课时214 视频 PCA计算实例测试 08:55课时215 视频 PCA降维应用到机器学习 11:20课时216 文本 课程资料章节28: 基于SVD的矩阵分解课时217 视频 SVD奇异值分解原理 05:34课时218 视频 SVD概述 03:32课时219 视频 SVD奇异值分解推导 05:58课时220 视频 SVD计算实例 06:11课时221 视频 用Python实现SVD 06:03课时222 视频 使用SVD完成图像压缩 14:59课时223 文本 课程资料章节29: 自然语言处理前期准备课时224 视频 Python之文字处理 09:26课时225 视频 初识中文分词工具jieba库 04:00课时226 视频 jieba库的应用（一） 08:32课时227 视频 jieba库的应用（二） 05:03章节30: 自然语言处理之关键词提取任务课时228 视频 关键词提取任务概述 09:07课时229 视频 TF-IDF算法原理 08:01课时230 视频 相似文章推荐原理 06:08课时231 视频 红楼梦文本分析前期准备 03:41课时232 视频 文件与词库的读取 07:46课时233 视频 完成分词与词云图绘制 09:37课时234 视频 美化词云图 08:03课时235 视频 红楼梦关键词提取及分析 05:03课时236 文本 关键词提取课程资料章节31: 自然语言处理之新闻分类课时237 视频 新闻内容的关键词提取 06:58课时238 视频 词向量转化与ngram模型 04:32课时239 视频 朴素贝叶斯算法完成新闻分类 08:44课时240 文本 课程资料课时241 文本 作业
