├课时01.课程介绍（主题与大纲）
├课时02.机器学习概述
├课时03.使用Anaconda安装python环境
├课时04.课程数据，代码，PPT（在参考资料界面）.swf
├课时05.科学计算库Numpy
├课时06.Numpy基础结构
├课时07.Numpy矩阵基础
├课时08.Numpy常用函数
├课时09.矩阵常用操作
└课时10.不同复制操作对比
├课时11.Pandas数据读取
├课时12.Pandas索引与计算
├课时13.Pandas数据预处理实例
├课时14.Pandas常用预处理方法
├课时15.Pandas自定义函数
└课时16.Series结构
├课时17.折线图绘制
├课时18.子图操作
├课时19.条形图与散点图
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└课时21.细节设置
├课时22.Seaborn简介
├课时23.整体布局风格设置
├课时24.风格细节设置
├课时25.调色板
├课时26.调色板
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├课时28.单变量分析绘图
├课时29.回归分析绘图
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├课时31.分类属性绘图
├课时32.Facetgrid使用方法
└课时33.Facetgrid绘制多变量
├课时34.热度图绘制
├课时35.回归算法综述
├课时36.回归误差原理推导
├课时37.回归算法如何得出最优解
├课时38.基于公式推导完成简易线性回归
└课时39.逻辑回归与梯度下降
├课时40.使用梯度下降求解回归问题
├课时41.决策树算法综述
├课时42.决策树熵原理
├课时43.决策树构造实例
├课时44.信息增益原理
├课时45.信息增益率的作用
├课时46.决策树剪枝策略
└课时47.随机森林模型
├课时48.决策树参数详解
├课时49.贝叶斯算法概述
├课时50.贝叶斯推导实例
├课时51.贝叶斯拼写纠错实例
└课时52.垃圾邮件过滤实例
├课时53.贝叶斯实现拼写检查器
├课时54.支持向量机要解决的问题
├课时55.支持向量机目标函数
├课时56.支持向量机目标函数求解
├课时57.支持向量机求解实例
├课时58.支持向量机软间隔问题
└课时59.支持向量核变换
├课时60.SMO算法求解支持向量机
├课时61.初识神经网络
├课时62.计算机视觉所面临的挑战
├课时63.K近邻尝试图像分类
├课时64.超参数的作用
├课时65.线性分类原理
├课时66.神经网络-损失函数
├课时67.神经网络-正则化惩罚项
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├课时69.神经网络-最优化形象解读
├课时70.神经网络-梯度下降细节问题
├课时71.神经网络-反向传播
├课时72.神经网络架构
├课时73.神经网络实例演示
└课时74.神经网络过拟合解决方案
├课时75.感受神经网络的强大
├课时76.集成算法思想
├课时77.xgboost基本原理
├课时78.xgboost目标函数推导
├课时79.xgboost求解实例
├课时80.xgboost安装
└课时81.xgboost实战演示
├课时82.Adaboost算法概述
├课时83.自然语言处理与深度学习
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├课时87.神经网络模型
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├课时89.CBOW模型实例
├课时90.CBOW求解目标
└课时91.梯度上升求解
├课时92.负采样模型
├课时93.无监督聚类问题
├课时94.聚类结果与离群点分析
├课时95.K-means聚类案例对NBA球员进行评估
├课时96.使用Kmeans进行图像压缩
└课时97.K近邻算法原理
├课时100.PCA实例
├课时101.SVD奇异值分解原理
├课时98.K近邻算法代码实现
└课时99.PCA基本原理
├课时102.SVD推荐系统应用实例
├课时103.使用Python库分析汽车油耗效率
├课时104.使用scikit-learn库建立回归模型
├课时105.使用逻辑回归改进模型效果
├课时106..模型效果衡量标准
├课时107.ROC指标与测试集的价值
└课时108.交叉验证
├课时109.多类别问题
├课时110.Kobe.Bryan生涯数据读取与简介
├课时111.特征数据可视化展示
└课时112.数据预处理
├课时113.使用Scikit-learn建立模型
├课时114.船员数据分析
├课时115.数据预处理
├课时116.使用回归算法进行预测
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├课时118.随机森林特征重要性分析
├课时119.案例背景和目标
├课时120.样本不均衡解决方案
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├课时122.交叉验证
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├课时128.SMOTE样本生成策略
├课时129.文本分析与关键词提取
├课时130.相似度计算
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├课时132.TF-IDF关键词提取
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├课时135.章节简介
├课时136.Pandas生成时间序列
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├课时139.数据平稳性与差分法
├课时140.ARIMA模型
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├课时142.建立ARIMA模型
├课时143.参数选择
├课时144.股票预测案例
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├课时146.维基百科词条EDA
├课时147.使用Gensim库构造词向量
├课时148.维基百科中文数据处理
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├课时151.数据清洗过滤无用特征
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├课时175.变量关系可视化展示
├课时176.建立特征工程
├课时177.特征数据预处理
└课时178.应用聚类算法得出异常IP点
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