人工智能基础_机器学习理论和实战
本阶段注重机器学习算法原理推导，从零开始讲解每一个复杂的机器学习算法，基于真实数据集进行案例实战！本阶段从线性模型开始讲起，再到由线性模型引申出来的相关算法，帮助大家快速、透彻的理解机器学习算法的原理、推导、实现、优化，并且使用真实数据集进行算法调用，对模型训练、模型评估与选择、模型使用手把手实战。
课程目录
章节1：机器学习预备知识
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1：卡方检验
免费试学9208人18分51秒
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2：卡方检验的statsmodels实现
免费试学6829人9分42秒
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3：配对卡方检验
免费试学5946人26分8秒
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4：相关分析概述
9091人12分31秒
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5：相关系数的计算原理
5636人10分6秒
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6：相关分析的Python实现
8177人16分33秒
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7：RR与OR
5412人17分21秒
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1：本章节资料下载地址
章节2：KNN与交叉检验
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8：KNN基础知识
5463人13分4秒
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9：实战_使用KNN完成鸢尾花分类预测
5631人15分40秒
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10：交叉验证
8756人10分46秒
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11：实战_手写数字图片数据集的调参、分类识别
9742人19分12秒
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12：实战_使用网格搜索进行调参
6660人17分59秒
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章节3：线性回归与梯度下降法
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13：线性回归基础
8778人21分3秒
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14：实战_波士顿房价的线性回归模型
6651人18分25秒
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15：实战(一)_能效数据的相关热力图
5794人10分36秒
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16：实战(二)_能效数据的线性回归
5697人5分52秒
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17：实战_线性回归_工龄与收入
5641人14分0秒
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18：实战_线性回归_客户价值预测模型
7117人17分49秒
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19：梯度下降法介绍
9010人14分36秒
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20：实战_梯度下降法在线性回归中的使用
7177人30分56秒
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21：实战_scikit-learn使用SGD实现线性回归
5620人4分59秒
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章节4：逻辑回归与Softmax回归
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22：逻辑回归概述
5913人7分42秒
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23：实战_逻辑回归解决二分类问题
7727人11分0秒
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24：实战_对逻辑回归调整概率阈值
8696人13分8秒
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25：实战_逻辑回归_股票客户流失预警模型
6672人17分29秒
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26：Softmax回归简介
9305人7分16秒
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27：实战_Softmax回归预测鸢尾花多分类
6383人6分55秒
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章节5：多项式回归、过拟合、模型正则化
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28：多项式回归
8635人11分56秒
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29：实战_多项式回归结合Pipeline管道机制
5959人16分2秒
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30：过拟合与欠拟合
6889人8分53秒
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31：模型正则化
5062人12分25秒
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32：岭回归与Lasso回归
5204人7分26秒
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33：实战_岭回归的sklearn实现
9595人10分7秒
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34：实战_LASSO回归的sklearn实现
9640人8分2秒
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章节6：分类算法的评价
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35：精准率、召回率、F1 Score
6060人11分58秒
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36：实战_sklearn计算精准率、召回率、F1 Score
8230人12分53秒
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37：实战_PR曲线及其绘制
7314人17分7秒
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38：实战_ROC曲线及其绘制
7304人10分20秒
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39：计算ROC_AUC
5940人6分11秒
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1：本章节资料下载地址
章节7：KMeans聚类与降维算法
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40：KMeans介绍
8136人10分28秒
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41：实战_KMeans聚类分析
6937人13分51秒
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42：实战_KMeans_银行客户分群模型
6412人20分46秒
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43：实战_KMeans新闻聚类_中文分词(1)
5573人16分11秒
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44：实战_KMeans新闻聚类_文本向量化(2)
7471人17分29秒
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45：实战_KMeans新闻聚类_模型搭建(3)
6526人11分16秒
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46：实战_PCA对红酒数据降维并可视化
7687人22分22秒
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47：实战_KPCA核主成分分析
9013人18分35秒
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48：实战_t-SNE红酒数据降维
7175人16分19秒
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章节8：决策树与集成学习
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49：决策树基础
6098人22分51秒
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50：基尼指数与CART决策树
7305人8分50秒
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51：实战_CART分类树的sklearn实现
9390人13分39秒
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52：实战_决策树解决回归问题
6668人8分34秒
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53：实战_决策树_客户违约预测模型
9687人19分15秒
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54：集成学习的类型
9602人7分10秒
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55：Bagging与随机森林
5792人9分4秒
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56：实战_随机森林实现分类
5434人7分50秒
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57：Adaboost算法原理
5426人6分37秒
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58：实战_Adaboost + 决策树
5586人10分36秒
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59：实战_AdaBoost_信用卡精准营销模型
5304人18分57秒
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60：实战_AdaBoost_广告收益回归预测模型
5384人13分28秒
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61：GBDT_GBDT算法核心思想
8694人20分2秒
选学
62：实战_GBDT及其代码实现
8590人13分13秒
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63：实战_GBDT_产品定价模型
7417人19分54秒
选学
64：实战_GBDT_金融反欺诈模型
6977人16分57秒
选学
65：XGBoost算法原理
5949人17分32秒
选学
66：实战_XGBoost的sklearn实现
6445人7分30秒
选学
67：实战_XGBoost_广告收益预测模型
9996人12分26秒
选学
68：LightGBM算法原理
5915人8分38秒
选学
69：实战_LightGBM_信用评分模型
8205人13分12秒
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1：本章节资料下载地址
章节9：SVM与朴素贝叶斯算法
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70：认识SVM_支持向量机
7853人12分44秒
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71：SVM的硬间隔与软间隔
7638人13分1秒
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72：实战_SVM对鸢尾花分类
6644人10分44秒
选学
73：实战_SVM解决房价预测回归问题
9157人11分2秒
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74：认识朴素贝叶斯
9824人18分3秒
选学
75：朴素贝叶斯的三种方式
6220人8分35秒
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76：实战_新闻文本数据分类
6544人13分19秒
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77：实战_肿瘤类别的分类
6613人7分25秒
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1：本章节资料下载地址
章节10：Kaggle竞赛
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78：Kaggle竞赛介绍
9891人8分47秒
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79：特征工程(类别字段处理)
6319人21分16秒
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80：特征工程(数值字段处理)
7322人6分16秒
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81：特征工程(日期字段处理)
8808人5分9秒
选学
82：特征选择(一)
9210人10分33秒
选学
83：特征选择(二)
6550人11分7秒
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84：特征选择(三)
6668人14分48秒
选学
85：赛题介绍_泰坦尼克号幸存乘客
6154人4分19秒
选学
86：泰坦尼克号分析(一)
5793人8分26秒
选学
87：泰坦尼克号分析(二)
5947人7分30秒
选学
88：赛题介绍_Home_Credit_Default _Risk
8826人10分30秒
选学
89：Home_Credit_Default_Risk数据分析(一)
5841人12分34秒
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90：Home_Credit_Default_Risk数据分析(二)
8576人23分7秒
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1：本章节资料下载地址
章节11：智能推荐系统
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91：协同过滤算法的原理
5160人13分11秒
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92：相似度计算的三种方法
6771人14分11秒
选学
93：相似度计算的Python实现
7065人18分34秒
选学
94：相关系数在DataFrame中的应用
6884人11分50秒
选学
95：电影智能推荐系统_数据分析
8931人22分6秒
选学
96：电影智能推荐系统_智能推荐
6070人21分39秒
选学
97：实战补充_groupby()分组妙用
5323人13分24秒
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章节12：关联规则分析与Apriori算法
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98：关联规则分析_基本概念(1)
7331人13分5秒
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99：关联规则分析_基本概念(2)
8296人21分56秒
选学
100：Apriori算法原理
7446人18分58秒
选学
101：Apriori算法的代码实现
5821人13分17秒
选学
102：实战_中医病症关联规则分析
6217人18分10秒
选学
103：实战_金融产品交叉销售模型
9229人16分49秒
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章节13：Gensim与LDA主题模型
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104：Gensim基本使用
9611人18分27秒
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105：Gensim构建语料词典(1)
9783人13分37秒
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106：Gensim构建语料词典(2)
9071人5分37秒
选学
107：Gensim统计词频特征
7360人6分46秒
选学
108：Gensim计算TFIDF(1)
7864人13分53秒
选学
109：Gensim计算TFIDF(2)
9522人15分12秒
选学
110：Gensim计算TFIDF(3)
9620人9分53秒
选学
111：LDA主题模型
7171人11分11秒
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112：Gensim实现LDA主题模型(1)
9305人8分35秒
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113：Gensim实现LDA主题模型(2)
9356人8分57秒
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