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十二周，让菜菜带你认识sklearn，带你深入浅出地探索算法的神秘世界。我会为你解读sklearn中的主流算法，带你处理数据，调整参数，完善算法，调用结果。我会为你解析参数，助你理解算法原理，也会带你遍历案例，带你实战给你刷经验。十二周之后，人人都能够三行实现算法，实现少加班，多钻研，在数据行业乘风破浪的目标，为成为优秀的数据挖掘工程师打下坚实的基础~
第1章: 菜菜的机器学习sklearn课程介绍
免费 课时 1 : 课程介绍
课时 2 : 开始学习机器学习之前：配置环境
课时 3 : 全部章节数据
第2章: 决策树
课时 4 : 决策树课件
免费 课时 5 : 1. 引言，sklearn入门
免费 课时 6 : 2. 决策树：概述
免费 课时 7 : 3. 分类树：参数Criterion
课时 8 : 4. 分类树：实现一棵树，随机性参数
课时 9 : 5. 分类树：剪枝参数调优(1)
课时 10 : 5. 分类树：剪枝参数调优(2)
课时 11 : 6. 分类树：重要属性和接口
课时 12 : 7. 回归树：参数，属性和接口
课时 13 : 7. 回归树：交叉验证 (1)
课时 14 : 7. 回归树：交叉验证(2)
课时 15 : 8. 回归树案例：用回归树拟合正弦曲线
课时 16 : 9. 案例：泰坦尼克号生存者预测 (1)
课时 17 : 9. 案例：泰坦尼克号生存者预测 (2)
课时 18 : 9. 案例：泰坦尼克号生存者预测 (3)
课时 19 : 9.案例：泰坦尼克号生存者预测 (4)
第3章: 随机森林
课时 20 : 随机森林课件
课时 21 : 2.0 集成算法概述
课时 22 : 2.1 随机森林分类器 参数n_estimators与建立一片森林
课时 23 : 2.2 参数boostrap & oob_score + 重要属性和接口
课时 24 : 2.3 [选学] 袋装法的另一个必要条件
课时 25 : 3.1 随机森林回归器
课时 26 : 3.2 案例：用随机森林填补缺失值 (1)
课时 27 : 3.3 案例：用随机森林填补缺失值 (2)
课时 28 : 3.4 案例：用随机森林填补缺失值 (3)
课时 29 : 3.5 案例：用随机森林填补缺失值 (4)
课时 30 : 4. 机器学习中调参的基本思想
课时 31 : 5. 案例：随机森林在乳腺癌数据上的调参 (1)
课时 32 : 5. 案例：随机森林在乳腺癌数据上的调参 (2)
第4章: 数据预处理和特征工程
课时 33 : 数据预处理与特征工程课件
课时 34 : 概述 + 12期课纲
课时 35 : 数据预处理1：无量纲化：数据归一化
课时 36 : 数据预处理2：无量纲化：数据标准化
课时 37 : 数据预处理3：缺失值 (1)
课时 38 : 数据预处理4：缺失值 (2)
课时 39 : 数据预处理5：处理分类型数据：编码与哑变量
课时 40 : 数据预处理6：处理连续型数据：二值化和分箱
课时 41 : 特征选择1：过滤法：方差过滤 (1)
课时 42 : 特征选择2：过滤法：方差过滤 (2)
课时 43 : 特征选择3：过滤法：卡方过滤
课时 44 : 特征选择4：过滤法：F检验和互信息法 (1)
课时 45 : 特征选择5：过滤法：互信息法(2) + 总结
课时 46 : 特征选择6：嵌入法 (1)
课时 47 : 特征选择7：嵌入法 (2)
课时 48 : 特征选择8：包装法 + 总结
第5章: 主成分分析PCA与奇异值分解SVD
课时 49 : 降维算法课件
课时 50 : 1 概述
课时 51 : 2.1 降维究竟怎样实现？
课时 52 : 2.2 参数应用案例：高维数据的可视化 (1)
课时 53 : 2.2 参数应用案例：高维数据的可视化 (2)
课时 54 : 2.3 PCA中的SVD，重要参数svd_solver
课时 55 : 2.3 属性应用案例：人脸识别中的components_应用
课时 56 : 2.4 接口应用案例：用人脸识别看PCA降维后的信息保存量
课时 57 : 2.4 接口应用案例：用PCA实现手写数字的噪音过滤
课时 58 : 2.5 总结：原理，流程，重要属性接口和参数
课时 59 : 3 案例：PCA实现784个特征的手写数字的降维 (1)
课时 60 : 3 案例：PCA实现784个特征的手写数字的降维 (2)
第6章: 逻辑回归与评分卡
课时 61 : 逻辑回归课件
课时 62 : 1.0 前言
课时 63 : 1.1 逻辑回归概述：名为“回归”的分类器
课时 64 : 1.2 为什么需要逻辑回归
课时 65 : 1.3 sklearn当中的逻辑回归
课时 66 : 2.1.1 二元逻辑回归的损失函数
课时 67 : 2.2.1 正则化：重要参数penalty & C
课时 68 : 2.2.2 逻辑回归的特征工程 (1)
课时 69 : 2.2.2 逻辑回归的特征工程 (2)
课时 70 : 2.2.2 逻辑回归的特征工程 (3)
课时 71 : 2.2.2 逻辑回归的特征工程 (4)
课时 72 : 2.3.1 重要参数max_iter - 梯度下降求解逻辑回归的过程
课时 73 : 2.3.2 梯度的概念与解惑
课时 74 : 2.3.3 步长的概念与解惑
课时 75 : 2.4 二元回归与多元回归：重要参数solver & multi_class
课时 76 : 2.5 样本不均衡与参数class_weight
课时 77 : 3.1 评分卡案例 - 评分卡与完整的模型开发流程
课时 78 : 3.2.1~2 评分卡 - 数据预处理(1) - 重复值与缺失值
课时 79 : 3.2.3 评分卡 - 数据预处理 (2) - 异常值
课时 80 : 3.2.4 案例：评分卡 - 数据预处理 (3) - 标准化
课时 81 : 3.2.5 案例：评分卡 - 数据预处理 (4) - 样本不均衡问题
课时 82 : 3.2.6 案例：评分卡 - 数据预处理 (5) - 保存训练集和测试集数据
课时 83 : 3.3 案例：评分卡 - 分箱(1) - 概述与概念
课时 84 : 3.3.1 案例：评分卡 - 分箱 (2) - 等频分箱 (1)
课时 85 : 3.3.1 案例：评分卡 - 分箱 (3) - 等频分箱 (2)
课时 86 : 3.3.2 案例：评分卡 - 分箱 (4) - 选学说明
课时 87 : 3.3.3 案例：评分卡 - 分箱 (5) - 计算WOE与IV
课时 88 : 3.3.4 案例：评分卡 - 分箱 (6) - 卡方检验，箱体合并，IV值曲线，确定最优的箱子个数
课时 89 : 3.3.5 案例：评分卡 - 分箱 (7) - 包装分箱函数
课时 90 : 3.3.6 案例：评分卡 - 分箱 (8) - 包装判断分箱个数的函数

课时 91 : 3.3.7 案例：评分卡 - 分箱 (9) - 对所有特征进行分箱

课时 92 : 3.4 案例：评分卡 - 映射数据 (1)

课时 93 : 3.4 案例：评分卡 - 映射数据 (2)

课时 94 : 3.5 案例：评分卡 - 建模与模型验证
11:41
课时 95 : 3.6 案例：评分卡 - 评分卡的输出和建立
16:59

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第7章: 聚类算法KMeans
课时 96 : 聚类算法Kmeans课件
课时 97 : 1.0 概述
01:32
课时 98 : 1.1 无监督学习概述，聚类vs分类
09:35
课时 99 : 1.2 sklearn当中的聚类算法
04:19
课时 100 : 2.1 Kmeans是如何工作的？
11:39
课时 101 : 2.2 & 2.3 簇内平方和，时间复杂度
16:48
课时 102 : 3.1.1 KMeans - 重要参数n_clusters
26:31
课时 103 : 3.1.2 聚类算法的模型评估指标 (1)
12:58
课时 104 : 3.1.2 聚类算法的模型评估指标 (2) - 轮廓系数
05:50
课时 105 : 3.1.2 聚类算法的模型评估指标 (3) - CHI
09:45
课时 106 : 3.1.3 案例：轮廓系数找最佳n_clusters (1)
10:02
课时 107 : 3.1.3 案例：轮廓系数找最佳n_clusters (2)
11:00
课时 108 : 3.1.3 案例：轮廓系数找最佳n_clusters (3)
23:18
课时 109 : 3.2 重要参数init & random_state & n_init：初始质心怎么决定？
08:24
课时 110 : 3.3 重要参数max_iter & tol：如何让聚类停下来？
04:10
课时 111 : 3.5 重要属性与接口 & 函数k_means
06:23
课时 112 : 4 案例：Kmeans做矢量量化 (1)：案例背景
03:59
课时 113 : 4 案例：Kmeans做矢量量化 (2)
18:00
课时 114 : 4 案例：Kmeans做矢量量化 (3)
06:52
课时 115 : 4 案例：Kmeans做矢量量化 (4)
14:27
第8章: 支持向量机 （上）
课时 116 : SVM (上) 课件
课时 117 : 1.0 本周要学习什么
01:52
课时 118 : 1.1 支持向量机概述：最强大的机器学习算法
09:35
课时 119 : 1.2 支持向量机是如何工作的 & sklearn中的SVM
15:09
课时 120 : 2.1.1 线性SVC的损失函数 (1)
18:04
课时 121 : 2.1.1 线性SVC的损失函数 (2)
10:23
课时 122 : 2.1.2 函数间隔与几何间隔
04:41
课时 123 : 2.1.3.1 损失函数的拉格朗日乘数形态
14:52
课时 124 : 2.1.3.2 拉格朗日对偶函数 (1)
13:28
课时 125 : 2.1.3.2 拉格朗日对偶函数 (2)
08:08
课时 126 : 2.1.3.3 求解拉格朗日对偶函数极其后续过程
03:50
课时 127 : 2.1.4 线性SVM可视化 (1)：理解等高线函数contour
11:44
课时 128 : 2.1.4 线性SVM可视化 (2)：理解网格制作函数meshgrid与vstack
07:53
课时 129 : 2.1.4 线性SVM可视化 (3)：建模，绘制图像并包装函数
12:11
课时 130 : 2.1.4 线性SVM可视化 (4)：探索建立好的模型
02:25
课时 131 : 2.1.4 线性SVM可视化 (5)：非线性数据集上的推广与3D可视化
08:18
课时 132 : 2.1.4 线性SVM可视化 (6)：Jupyter Notebook中的3D交互功能
03:09
课时 133 : 2.2.1 & 2.2.2 非线性SVM与核函数：重要参数kernel
10:54
课时 134 : 2.2.3 案例：如何选取最佳核函数 (1)
26:07
课时 135 : 2.2.3 案例：如何选取最佳核函数 (2)
15:52
课时 136 : 2.2.4 案例：在乳腺癌数据集上探索核函数的性质
33:09
课时 137 : 2.2.5 案例：在乳腺癌数据集上对核函数进行调参 (1)
05:38
课时 138 : 2.2.5 案例：在乳腺癌数据集上对核函数进行调参 (2)
12:00
课时 139 : 2.3.1 SVM在软间隔数据上的推广
12:47
课时 140 : 2.3.2 重要参数C & 总结
08:20
第9章: 支持向量机 （下）
课时 141 : SVM (下)课件
课时 142 : 1.0 目录：本周将学习什么
02:34
课时 143 : 1.1 简单复习支持向量机的基本原理
06:44
课时 144 : 1.2 参数C的深入理解：多个支持向量存在的理由
12:30
课时 145 : 1.3 二分类SVC中的样本不均衡问题：重要参数class_weight
08:20
课时 146 : 1.3 如何使用参数class_weight (1)
05:14
课时 147 : 1.3 如何使用参数class_weight (2)
09:06
课时 148 : 2 SVC的模型评估指标
03:30
课时 149 : 2.1.1 混淆矩阵与准确率
05:42
课时 150 : 2.1.2 样本不平衡的艺术(1)：精确度Precision
07:27
课时 151 : 2.1.2 样本不平衡的艺术(2)：召回率Recall与F1 measure
07:08
课时 152 : 2.1.3 对多数类样本的关怀：特异度Specificity与假正率FPR
04:28
课时 153 : 2.1.4 sklearn中的混淆矩阵
01:55
课时 154 : 2.2 ROC曲线：Recall与假正率FPR的平衡
02:06
课时 155 : 2.2.1 概率与阈值
18:01
课时 156 : 2.2.2 SVM做概率预测
08:41
课时 157 : 2.2.3 绘制ROC曲线 (1)
04:00
课时 158 : 2.2.3 绘制ROC曲线 (2)
07:52
课时 159 : 2.2.3 绘制ROC曲线 (3)
05:23
课时 160 : 2.2.4 sklearn中的ROC曲线和AUC面积
10:11
课时 161 : 2.2.5 利用ROC曲线求解最佳阈值
06:54
课时 162 : 3 选学说明：使用SVC时的其他考虑
01:59
课时 163 : 4 案例：预测明天是否会下雨 - 案例背景
03:53
课时 164 : 4.1 案例：导库导数据，探索特征，jupyter中的快捷键
13:22
课时 165 : 4.2 案例：分集，优先处理标签
11:34
课时 166 : 4.3.1 案例：描述性统计，处理异常值
10:11
课时 167 : 4.3.2 案例：现实数据上的数据预处理 - 处理时间
35:44
课时 168 : 4.3.3 案例：现实数据上的数据预处理 - 处理地点 (1)
03:43
课时 169 : 4.3.3 案例：现实数据上的数据预处理 - 处理地点 (2)
10:43
课时 170 : 4.3.3 案例：现实数据上的数据预处理 - 处理地点 (3)
11:16
课时 171 : 4.3.3 案例：现实数据上的数据预处理 - 处理地点 (4)
10:13
课时 172 : 4.3.4 案例：现实数据上的数据预处理 - 填补分类型缺失值
12:08
课时 173 : 4.3.5 案例：现实数据上的数据预处理 - 编码分类型变量
04:16
课时 174 : 4.3.6 & 4.3.7 案例：现实数据集上的数据预处理 - 处理连续型变量
07:38
课时 175 : 4.4 案例：建模与模型评估 (1)
04:49
课时 176 : 4.4 案例：建模与模型评估 (2)
03:26
课时 177 : 4.5.1 案例：模型调参：追求最高的recall
04:56
课时 178 : 4.5.2 案例：模型调参：追求最高的精确度 (1)
12:08
课时 179 : 4.5.2 案例：模型调参：追求最高的精确度 (2)
04:24
课时 180 : 4.5.3 案例：模型调参：追求精确度与recall的平衡
14:56
课时 181 : 4.6 SVM总结与结语
01:43
第10章: 回归大家族：线性回归，岭回归，Lasso与多项式回归
课时 182 : 线性回归大家族课件
课时 183 : 0 本周要学习什么

课时 184 : 1 概述，sklearn中的线性回归大家族

课时 185 : 2.1 多元线性回归的基本原理和损失函数

课时 186 : 2.2 用最小二乘法求解多元线性回归的过程

课时 187 : 2.3 多元线性回归的参数，属性及建模代码

课时 188 : 3.1 回归类模型的评估指标：是否预测准确？

课时 189 : 3.2 回归类模型的评估指标：是否拟合了足够的信息？

课时 190 : 4.1 多重共线性：含义，数学，以及解决方案

课时 191 : 4.2.1 岭回归处理多重共线性

课时 192 : 4.2.2 sklearn中的岭回归：linear_model.Ridge

课时 193 : 4.2.3 为岭回归选择最佳正则化参数

课时 194 : 4.3.1 Lasso处理多重共线性

课时 195 : 4.3.2 Lasso的核心作用：特征选择

课时 196 : 4.3.3 Lasso选择最佳正则化参数

课时 197 : 5.1.1 & 5.1.2 线性数据与非线性数据

课时 198 : 5.1.3 线性vs非线性模型 (1)：线性模型在非线性数据集上的表现

课时 199 : 5.1.3 线性vs非线性模型 (2)：拟合，效果与特点

课时 200 : 5.2 离散化：帮助线性回归解决非线性问题

课时 201 : 5.3.1 多项式对数据做了什么？

课时 202 : 5.3.2 多项式回归提升模型表现

课时 203 : 5.3.3 多项式回归的可解释性

课时 204 : 5.3.4 多项式回归：线性还是非线性模型？ + 本周结语

第11章: 朴素贝叶斯
课时 205 : 朴素贝叶斯课件
课时 206 : 1.0 本周要讲解的内容

课时 207 : 1.1 为什么需要朴素贝叶斯

课时 208 : 1.2 概率论基础 - 贝叶斯理论等式

课时 209 : 1.2.1 瓢虫冬眠：理解条件概率 (1)

课时 210 : 1.2.1 瓢虫冬眠：理解条件概率 (2)

课时 211 : 1.2.1 瓢虫冬眠：理解条件概率 (3)

课时 212 : 1.2.2 贝叶斯的性质与最大后验估计

课时 213 : 1.2.3 汉堡称重：连续型变量的概率估计 (1)

课时 214 : 1.2.3 汉堡称重：连续型变量的概率估计 (2)

课时 215 : 1.3 sklearn中的朴素贝叶斯

课时 216 : 2.1.1 认识高斯朴素贝叶斯

课时 217 : 2.1.2 高斯朴素贝叶斯擅长的数据集

课时 218 : 2.1.3 探索贝叶斯 - 拟合中的特性与运行速度 (1)

课时 219 : 2.1.3 探索贝叶斯 - 拟合中的特性与运行速度 (2) - 代码讲解 (1)

课时 220 : 2.1.3 探索贝叶斯 - 拟合中的特性与运行速度 (3) - 代码讲解 (2)

课时 221 : 2.1.3 探索贝叶斯 - 拟合中的特性与运行速度 (4) - 分析与结论

课时 222 : 2.2.1 概率类模型的评估指标 (1) - 布里尔分数

课时 223 : 2.2.1 概率类模型的评估指标 (2) - 布里尔分数的可视化

课时 224 : 2.2.2 概率类模型的评估指标 (3) - 对数损失Log loss

课时 225 : 2.2.3 概率类模型的评估指标 (4) - 可靠性曲线 (1)

课时 226 : 2.2.3 概率类模型的评估指标 (5) - 可靠性曲线 (2)

课时 227 : 2.2.4 概率类模型的评估指标 (6) - 概率分布直方图

课时 228 : 2.2.5 概率类模型的评估指标 (7) - 概率校准 (1)

课时 229 : 2.2.5 概率类模型的评估指标 (8) - 概率校准 (2)

课时 230 : 2.3.1 多项式朴素贝叶斯 (1) - 认识多项式朴素贝叶斯

课时 231 : 2.3.1 多项式朴素贝叶斯 (2) - 数学原理

课时 232 : 2.3.1 多项式朴素贝叶斯 (3) - sklearn中的类与参数

课时 233 : 2.3.1 多项式朴素贝叶斯 (4) - 来构造一个分类器吧

课时 234 : 2.3.2 伯努利朴素贝叶斯 (1) - 认识伯努利朴素贝叶斯

课时 235 : 2.3.2 伯努利朴素贝叶斯 (2) - sklearn中的类与参数

课时 236 : 2.3.2 伯努利朴素贝叶斯 (3) - 构造一个分类器

课时 237 : 2.3.3 探索贝叶斯 - 朴素贝叶斯的样本不均衡问题

课时 238 : 2.3.4 补集朴素贝叶斯 - 补集朴素贝叶斯的原理 (1)

课时 239 : 2.3.4 补集朴素贝叶斯 - 补集朴素贝叶斯的原理 (2)

课时 240 : 2.3.4 补集朴素贝叶斯 - 处理样本不均衡问题

课时 241 : 3.1.1 案例：贝叶斯做文本分类 (1) - 单词计数向量技术

课时 242 : 3.1.1 案例：贝叶斯做文本分类 (2) - 单词计数向量的问题

课时 243 : 3.1.2 案例：贝叶斯做文本分类 (3) - TF-IDF技术
课时 244 : 3.2 案例：贝叶斯做文本分类 (4) - 探索和提取文本数据

课时 245 : 3.3 案例：贝叶斯做文本分类 (5) - 使用TF-IDF编码文本数据

课时 246 : 3.4 案例：贝叶斯做文本分类 (6) - 算法应用与概率校准

第12章: XGBoost
课时 247 : XGBoost课件
课时 248 : 0 本周要学习什么

课时 249 : 1 XGBoost前瞻：安装xgboost，xgboost库与sklearn API

课时 250 : 2.1 梯度提升树(1)：集成算法回顾，重要参数n_estimators

课时 251 : 2.1 梯度提升树(2)：参数n_estimators下的建模

课时 252 : 2.1 梯度提升树(3)：参数n_estimators的学习曲线

课时 253 : 2.1 梯度提升树(4)：基于方差-偏差困境改进的学习曲线

课时 254 : 2.2 梯度提升树(5)：控制有放回随机抽样，参数subsample

课时 255 : 2.3 梯度提升树(6)：迭代决策树：重要参数eta

课时 256 : 2.3 梯度提升树(7)：迭代决策树：重要参数eta

课时 257 : 3.1 XGBoost的智慧 (1)：选择弱评估器：重要参数booster

课时 258 : 3.2 XGBoost的智慧 (2)：XGBoost的目标函数，使用xgboost库建模

课时 259 : 3.3 XGBoost的智慧 (3)：求解XGBoost的目标函数 - 推导过程

课时 260 : 3.3 XGBoost的智慧 (4)：求解XGboost的目标函数 - 泰勒展开的相关问题

课时 261 : 3.4 XGBoost的智慧 (5)：参数化决策树，正则化参数lambda与alpha
课时 262 : 3.5 XGBoost的智慧 (6)：建立目标函数与树结构的直接联系

课时 263 : 3.5 XGBoost的智慧 (7)：最优树结构，求解w和T

课时 264 : 3.6 XGBoost的智慧 (8)：贪婪算法求解最优树

课时 265 : 3.7 XGBoost的智慧 (9)：让树停止生长：重要参数gamma与工具xgb.cv

课时 266 : 4.1 XGBoost应用 (1)：减轻过拟合：XGBoost中的剪枝参数

课时 267 : 4.1 XGBoost应用 (2)：使用xgb.cv进行剪枝参数的调参

课时 268 : 4.2 XGBoost应用 (3)：使用pickle保存和调用训练好的XGB模型

课时 269 : 4.2 XGBoost应用 (4)：使用joblib保存和调用训练好的XGB模型

课时 270 : 4.3 XGBoost应用 (5)：XGB分类中的样本不平衡问题 - sklearnAPI

课时 271 : 4.3 XGBoost应用 (6)：XGB分类中的样本不平衡问题 - xgboost库

课时 272 : 4.4 XGBoost应用 (7)：XGB应用中的其他问题 + XGB结语

第13章: 神经网络（研发中）
课时 273 : sklearn中的神经网络课件

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