机器学习原理与算法应用
《机器学习原理与算法应用》课程涵盖有监督学习算法、无监督学习算法及数据挖掘项目综合实战。有监督学习部分包括 KNN 算法、决策树、线性回归和逻辑回归，讲解原理、实现步骤、优缺点及 sklearn 应用等。无监督学习聚焦 K-Means 算法，介绍基础原理、实现及评估指标。最后的综合实战包含金融保险用户分类和电商文本挖掘项目，涉及业务背景、分析流程、数据清洗、特征工程、数据建模及优化等环节。本课程通过夯实机器学习基础 案例实践，助力学习者掌握机器学习原理与算法应用，提升数据挖掘实战能力。
课程目录
第1章:第一篇：有监督学习算法
前言：机器学习理论基础
00:28:12 算法原理与实现步骤
00:09:21 算法优缺点及算法变种
00:06:25 python实现
00:18:09 python实现总结及可视化
00:14:20 使用sklearn实现
00:20:22 划分训练集与测试集
00:15:55 绘制学习曲线
00:07:08 交叉验证
00:17:52 带交叉验证的学习曲线
00:23:52 归一化
00:12:46 距离的惩罚
00:04:10 概述
00:11:16 特征选择-信息熵
00:25:58 特征选择-信息增益
00:14:58 划分数据集
00:11:50 拟合度优化(CART算法)
00:09:09 使用sklearn生成决策树
00:25:47 探索决策树属性(pdf生成)
00:12:12 防止过拟合(剪枝参数)
00:20:21 分类模型评估指标(class_weight)
00:12:47 分类模型评估指标(混淆矩阵)
00:16:38 决策树生成(算法解析)
00:21:46 基础原理(python实现)
00:21:48 房价预测(sklearn实现)
00:14:56 模型评估(sklearn实现)
00:17:22 拟合图像(sklearn实现)
00:15:39 多重共线性(sklearn实现)
00:15:09 基础原理
00:14:02 sklearn实现
00:27:14 绘制学习曲线
00:14:01 利用网格搜索确定最优参数
00:26:39 第2章:第二篇：无监督学习算法
基础原理
00:12:14 簇内平方和的定义
00:15:55 python实现
00:15:00 sklearn实现
00:10:58 模型评估指标轮廓系数
00:18:12 其他参数与总结
00:05:08 第3章:第三篇：数据挖掘项目综合实战
业务背景
00:17:09 项目分析流程（1）
00:14:15 项目分析流程（2）
00:14:05 数据清洗-处理异常字段
00:28:45 探索数据-用户基本信息
00:26:01 探索数据-家庭成员信息
00:12:43 探索数据-疾病相关信息
00:19:05 探索数据-投资与生活信息
00:14:42 探索数据-家庭收入与所处地区相关信息
00:28:47 数据清洗-填充缺失值
00:22:28 特征工程-01转码
00:18:50 特征工程-哑变量转码
00:24:48 特征工程-转码总结
00:17:23 数据建模
00:15:21 模型优化&输出规则
00:28:38 业务背景
00:28:31 项目背景及数据说明
00:24:15 整体市场分析-清洗及补全数据(线性回归)
00:26:19 整体市场分析-市场变化趋势描述
00:33:45 整体市场分析-市场集中度描述
00:26:11 市场机会点分析-业务逻辑及数据清洗
00:26:58 市场机会点分析-竞争度分析（1）
00:21:09 市场机会点分析-竞争度分析（2）
00:29:21 市场机会点分析-结论
00:16:34 竞争分析-品类分布
00:27:56 竞争分析-产品结构分析（1）
00:24:05 竞争分析-产品结构分析（2）
00:17:31 竞争分析-产品结构分析（3）
00:23:57 竞争分析-流量结构分析（1）
00:17:16 竞争分析-流量结构分析（2）
00:14:48 竞争分析-舆情分析
00:34:28 总结
00:05:00 讲师介绍
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讲师
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