网易云Python数据分析与机器学习实战

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目录
01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
          课时2AI时代首选Python
          课时3Python我该怎么学
          课时4人工智能的核心-机器学习
          课时5机器学习怎么学？.mp4
          课时6算法推导与案例.mp4
02Python科学计算库-Numpy
          课时10Numpy基础结构.mp4
          课时11Numpy矩阵基础.mp4
          课时12Numpy常用函数.mp4
          课时13矩阵常用操作.mp4
          课时14不同复制操作对比.mp4
          课时7使用Anaconda安装python环境（Python新手先看这个）
          课时8课程数据，代码，PPT.txt
          课时9科学计算库Numpy.mp4
03python数据分析处理库-Pandas
          课时15Pandas数据读取.mp4
          课时16Pandas索引与计算.mp4
          课时17Pandas数据预处理实例.mp4
          课时18Pandas常用预处理方法.mp4
          课时19Pandas自定义函数.mp4
          课时20Series结构.mp4
04Python数据可视化库-Matplotlib
          课时21折线图绘制.mp4
          课时22子图操作.mp4
          课时23条形图与散点图.mp4
          课时24柱形图与盒图.mp4
          课时25细节设置.mp4
05Python可视化库Seaborn
          课时26Seaborn简介.mp4
          课时27整体布局风格设置.mp4
          课时28风格细节设置.mp4
          课时29调色板.mp4
          课时30调色板颜色设置.mp4
          课时31单变量分析绘图.mp4
          课时32回归分析绘图.mp4
          课时33多变量分析绘图.mp4
          课时34分类属性绘图.mp4
          课时35Facetgrid使用方法.mp4
          课时36Facetgrid绘制多变量.mp4
          课时37热度图绘制.mp4
06线性回归算法原理推导
          课时38线性回归算法概述.mp4
          课时39误差项分析.mp4
          课时40似然函数求解.mp4
          课时41目标函数推导.mp4
          课时42线性回归求解.mp4
07梯度下降策略
          课时43梯度下降原理.mp4
          课时44梯度下降方法对比.mp4
          课时45学习率对结果的影响.mp4
08逻辑回归算法
          课时46逻辑回归算法原理推导.mp4
          课时47逻辑回归求解.mp4
09案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略
          课时48Python实现逻辑回归任务概述.mp4
          课时49完成梯度下降模块.mp4
          课时50停止策略与梯度下降案例.mp4
          课时51实验对比效果.mp4
10项目实战-交易数据异常检测
          课时52案例背景和目标.mp4
          课时53样本不均衡解决方案.mp4
          课时54下采样策略.mp4
          课时55交叉验证.mp4
          课时56模型评估方法.mp4
          课时57正则化惩罚.mp4
          课时58逻辑回归模型.mp4
          课时59混淆矩阵.mp4
          课时60逻辑回归阈值对结果的影响.mp4
          课时61SMOTE样本生成策略.mp4
11决策树算法
          课时62决策树原理概述.mp4
          课时63衡量标准-熵.mp4
          课时64决策树构造实例.mp4
          课时65信息增益率.mp4
          课时66决策树剪枝策略.mp4
12案例实战：使用sklearn构造决策树模型
          课时67决策树复习.mp4
          课时68决策树涉及参数.mp4
          课时69树可视化与sklearn库简介.mp4
          课时70sklearn参数选择.mp4
13集成算法与随机森林
          课时71集成算法-随机森林.mp4
          课时72特征重要性衡量.mp4
          课时73提升模型.mp4
          课时74堆叠模型.mp4
14案例实战：泰坦尼克获救预测
          课时75船员数据分析.mp4
          课时76数据预处理.mp4
          课时77使用回归算法进行预测.mp4
          课时78使用随机森林改进模型.mp4
          课时79随机森林特征重要性分析.mp4
15贝叶斯算法
          课时80贝叶斯算法概述.mp4
          课时81贝叶斯推导实例.mp4
          课时82贝叶斯拼写纠错实例.mp4
          课时83垃圾邮件过滤实例.mp4
          课时84贝叶斯实现拼写检查器.mp4
16Python文本数据分析：新闻分类任务
          课时85文本分析与关键词提取.mp4
          课时86相似度计算.mp4
          课时87新闻数据与任务简介.mp4
          课时88TF-IDF关键词提取.mp4
          课时89LDA建模.mp4
          课时90基于贝叶斯算法进行新闻分类.mp4
17支持向量机
          课时91支持向量机要解决的问题.mp4
          课时92距离与数据的定义.mp4
          课时93目标函数.mp4
          课时94目标函数求解.mp4
          课时95SVM求解实例.mp4
          课时96支持向量的作用.mp4
          课时97软间隔问题.mp4
          课时98SVM核变换.mp4
18案例：SVM调参实例
          课时100SVM参数选择.mp4
          课时99sklearn求解支持向量机.mp4
19聚类算法-Kmeans
          课时101KMEANS算法概述.mp4
          课时102KMEANS工作流程.mp4
          课时103KMEANS迭代可视化展示.mp4
          课时104使用Kmeans进行图像压缩.mp4
20聚类算法-DBSCAN
          课时105DBSCAN聚类算法.mp4
          课时106DBSCAN工作流程.mp4
          课时107DBSCAN可视化展示.mp4
21案例实战：聚类实践
          课时108多种聚类算法概述.mp4
          课时109聚类案例实战.mp4
22降维算法-PCA主成分分析
          课时110PCA降维概述.mp4
          课时111PCA要优化的目标.mp4
          课时112PCA求解.mp4
          课时113PCA实例.mp4
23神经网络
          课时114初识神经网络.mp4
          课时115计算机视觉所面临的挑战.mp4
          课时116K近邻尝试图像分类.mp4
          课时117超参数的作用.mp4
          课时118线性分类原理.mp4
          课时119神经网络-损失函数.mp4
          课时120神经网络-正则化惩罚项.mp4
          课时121神经网络-softmax分类器.mp4
          课时122神经网络-最优化形象解读.mp4
          课时123神经网络-梯度下降细节问题.mp4
          课时124神经网络-反向传播.mp4
          课时125神经网络架构.mp4
          课时126神经网络实例演示.mp4
          课时127神经网络过拟合解决方案.mp4
          课时128感受神经网络的强大.mp4
24Xgboost集成算法
          课时129集成算法思想.mp4
          课时130xgboost基本原理.mp4
          课时131xgboost目标函数推导.mp4
          课时132xgboost求解实例.mp4
          课时133xgboost安装.mp4
          课时134xgboost实战演示.mp4
          课时135Adaboost算法概述.mp4
25自然语言处理词向量模型-Word2Vec
          课时136自然语言处理与深度学习.mp4
          课时137语言模型.mp4
          课时138-N-gram模型.mp4
          课时139词向量.mp4
          课时140神经网络模型.mp4
          课时141Hierarchical Softmax-课时142CBOW模型实例.mp4
          课时143CBOW求解目标.mp4
          课时144梯度上升求解.mp4
          课时145负采样模型.mp4
26使用Gensim库构造中文维基百度数据词向量模型
          课时146使用Gensim库构造词向量.mp4
          课时147维基百科中文数据处理.mp4
          课时148Gensim构造word2vec模型.mp4
          课时149测试模型相似度结果.mp4
27scikit-learn模型建立与评估
          课时150使用python库分析汽车油耗效率.mp4
          课时151使用scikit-learn库建立回归模型.mp4
          课时152使用逻辑回归改进模型效果.mp4
          课时153 模型效果衡量标准.mp4
          课时154ROC指标与测试集的价值.mp4
          课时155交叉验证.mp4
          课时156多类别问题.mp4
28Python库分析科比生涯数据
          课时157Kobe Bryan生涯数据读取与简介.mp4
          课时158特征数据可视化展示.mp4
          课时159数据预处理.mp4
          课时160使用Scikit-learn建立模型.mp4
29Python时间序列分析
          课时161章节简介.mp4
          课时162Pandas生成时间序列.mp4
          课时163Pandas数据重采样.mp4
          课时164Pandas滑动窗口.mp4
          课时165数据平稳性与差分法.mp4
          课时166ARIMA模型.mp4
          课时167相关函数评估方法.mp4
          课时168建立ARIMA模型.mp4
          课时169参数选择.mp4
          课时170股票预测案例.mp4
          课时171使用tsfresh库进行分类任务.mp4
          课时172维基百科词条EDA.mp4
30机器学习项目实战-贷款申请最大化利润
          课时173数据清洗过滤无用特征.mp4
          课时174数据预处理.mp4
          课时175获得最大利润的条件与做法.mp4
          课时176预测结果并解决样本不均衡问题.mp4      
31机器学习项目实战-用户流失预警
          课时177数据背景介绍.mp4
          课时178数据预处理.mp4
          课时179尝试多种分类器效果.mp4
          课时180结果衡量指标的意义.mp4
          课时181应用阈值得出结果.mp4   
32探索性数据分析-足球赛事数据集
          课时182内容简介.mp4
          课时183数据背景介绍.mp4
          课时184数据读取与预处理.mp4
          课时185数据切分模块.mp4
          课时186缺失值可视化分析.mp4
          课时187特征可视化展示.mp4
          课时188多特征之间关系分析.mp4
          课时189报表可视化分析.mp4
          课时190红牌和肤色的关系.mp4      
33探索性数据分析-农粮组织数据集
          课时191数据背景简介.mp4
          课时192数据切片分析.mp4
          课时193单变量分析.mp4
          课时194峰度与偏度.mp4
          课时195数据对数变换.mp4
          课时196数据分析维度.mp4
          课时197变量关系可视化展示.mp4
34机器学习项目实战-HTTP日志聚类分析
            课时198建立特征工程.mp4
            课时199特征数据预处理.mp4
            课时200应用聚类算法得出异常ip点.mp4

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