68、课时69树可视化与sklearn库简介

学员 5、课时5机器学习怎么学？

学员 4、课时4人工智能的核心-机器学习

学员 3、课时3Python我该怎么学

学员 2、课时2AI时代首选Python

学员 1、课时1课程介绍（主题与大纲

学员 6、课时6算法推导与案例

学员 7、课时7使用Anaconda安装python环境（Python新手先看这个）

学员 8、课时9科学计算库Numpy

学员 9、课时10Numpy基础结构

学员 10、课时11Numpy矩阵基础

学员 11、课时12Numpy常用函数

学员 12、课时13矩阵常用操作

学员 13、课时14不同复制操作对比

学员 14、课时15Pandas数据读取

学员 15、课时16Pandas索引与计算

学员 16、课时17Pandas数据预处理实例

学员 17、课时18Pandas常用预处理方法

学员 18、课时19Pandas自定义函数

学员 19、课时20Series结构

学员 20、课时21折线图绘制

学员 21、课时22子图操作

学员 22、课时23条形图与散点图

学员 23、课时24柱形图与盒图

学员 24、课时25细节设置

学员 25、课时26Seaborn简介

学员 26、课时27整体布局风格设置

学员 27、课时28风格细节设置

学员 28、课时29调色板

学员 29、课时30调色板颜色设置

学员 30、课时31单变量分析绘图

学员 31、课时32回归分析绘图

学员 32、课时33多变量分析绘图

学员 33、课时34分类属性绘图

学员 34、课时35Facetgrid使用方法

学员 35、课时36Facetgrid绘制多变量

学员 36、课时37热度图绘制

学员 37、课时38线性回归算法概述

学员 38、课时39误差项分析

学员 39、课时40似然函数求解

学员 40、课时41目标函数推导

学员 41、课时42线性回归求解

学员 42、课时43梯度下降原理

学员 43、课时44梯度下降方法对比

学员 44、课时45学习率对结果的影响

学员 45、课时46逻辑回归算法原理推导

学员 46、课时47逻辑回归求解

学员 47、课时48Python实现逻辑回归任务概述

学员 48、课时49完成梯度下降模块

学员 49、课时50停止策略与梯度下降案例

学员 50、课时51实验对比效果

学员 51、课时52案例背景和目标

学员 52、课时53样本不均衡解决方案

学员 53、课时54下采样策略

学员 54、课时55交叉验证

学员 55、课时56模型评估方法

学员 56、课时57正则化惩罚

学员 57、课时58逻辑回归模型

学员 58、课时59混淆矩阵

学员 59、课时60逻辑回归阈值对结果的影响

学员 60、课时61SMOTE样本生成策略

学员 61、课时62决策树原理概述

学员 62、课时63衡量标准-熵

学员 63、课时64决策树构造实例

学员 64、课时65信息增益率

学员 65、课时66决策树剪枝策略

学员 66、课时67决策树复习

学员 67、课时68决策树涉及参数

学员 69、课时70sklearn参数选择

学员 70、课时71集成算法-随机森林

学员 71、课时72特征重要性衡量

学员 72、课时73提升模型

学员 73、课时74堆叠模型

学员 74、课时75船员数据分析

学员 75、课时76数据预处理

学员 76、课时77使用回归算法进行预测

学员 77、课时78使用随机森林改进模型

学员 78、课时79随机森林特征重要性分析

学员 79、课时80贝叶斯算法概述

学员 80、课时81贝叶斯推导实例

学员 81、课时82贝叶斯拼写纠错实例

学员 82、课时83垃圾邮件过滤实例

学员 83、课时84贝叶斯实现拼写检查器

学员 84、课时85文本分析与关键词提取

学员 85、课时86相似度计算

学员 86、课时87新闻数据与任务简介

学员 87、课时88TF-IDF关键词提取

学员 88、课时89LDA建模

学员 89、课时90基于贝叶斯算法进行新闻分类

学员 90、课时91支持向量机要解决的问题

学员 91、课时92距离与数据的定义

学员 92、课时93目标函数

学员 93、课时94目标函数求解

学员 94、课时95SVM求解实例

学员 95、课时96支持向量的作用

学员 96、课时97软间隔问题

学员 97、课时98SVM核变换

学员 98、课时99sklearn求解支持向量机

学员 99、课时100SVM参数选择