体系严谨、理实交融、覆盖全链路的 Python 数据科学与机器学习核心教程。课程打破“只调包不懂原理”或“只讲理论无法落地”的传统局限，构建了 “统计学基础 + 数据清洗与特征工程 + 可视化全景 + 机器学习算法推导 + 企业级项目实战” 的五维闭环学习路径。从 数据仓库 与 抽样理论 起步，深入 Pandas 数据规整、Matplotlib/Seaborn/Pyecharts 多维可视化，进而剖析 KNN、朴素贝叶斯、决策树、随机森林、线性/逻辑回归 等经典算法的数学推导与代码实现，最终通过 Airbnb 房源价格预测与评论分析 综合项目，手把手带你完成从数据获取、预处理、建模到商业洞察的全过程。这是一门专为 数据分析师、算法工程师 及 数据挖掘爱好者 打造的进阶实战课，助你从数据新手蜕变为具备建模能力的专业从业者。
课程目录：
1.1-1课程导学(Av590276502,P1).mp4
10.3-4 抽样理论(Av590276502,P10).mp4
100.9-7【Matploblib库】画板样式设置和保存图片(Av590276502,P100).mp4
101.9-8【Matploblib库】绘制多个子图和matplotlib(Av590276502,P101).mp4
102.10-1【Matploblib库】条形图-垂直条形图的绘制(Av590276502,P102).mp4
103.10-2【Matploblib库】条形图-横向条形图的绘制(Av590276502,P103).mp4
104.10-3【Matploblib库】条形图-分组条形图的绘制(Av590276502,P104).mp4
105.10-4【Matploblib库】条形图-堆叠条形图的绘制(Av590276502,P105).mp4
106.10-5【Matploblib库】直方图-直方图的绘制(Av590276502,P106).mp4
107.11-1【Matploblib库】散点图-散点图的绘制(Av590276502,P107).mp4
108.11-2【Matploblib库】散点图-绘制回归曲线(Av590276502,P108).mp4
109.11-3【Matploblib库】作业-散点图作业要求(Av590276502,P109).mp4
11.3-5 编码实现(Av590276502,P11).mp4
110.11-4【Matploblib库】饼图-饼图的绘制(Av590276502,P110).mp4
111.11-5【Matploblib库】作业-饼图的作业要求(Av590276502,P111).mp4
112.11-6【Matploblib库】箱线图-箱线图详解(Av590276502,P112).mp4
113.11-7【Matploblib库】箱线图-箱线图的绘制(Av590276502,P113).mp4
114.11-8【Matploblib库】雷达图-雷达图的绘制(Av590276502,P114).mp4
115.12-1【Matploblib库】matplotlib图结构分析(Av590276502,P115).mp4
116.12-2【Matploblib库】Axes对象讲解(Av590276502,P116).mp4
117.12-3【Matploblib库】Axis对象讲解(Av590276502,P117).mp4
118.12-4【Matploblib库】Tick对象讲解(Av590276502,P118).mp4
119.12-5【Matploblib库】多子图调整布局(Av590276502,P119).mp4
12.3-6 数据分类(Av590276502,P12).mp4
120.12-6【Matploblib库】自定义多图布局(Av590276502,P120).mp4
121.12-7【Matploblib库】散点图直方图综合案例(Av590276502,P121).mp4
122.12-8【Matploblib库】rcParams配置详解(Av590276502,P122).mp4
123.13-1【Seaborn库】关系图-散点图的绘制(Av590276502,P123).mp4
124.13-2【Seaborn库】关系图-折线图的绘制(Av590276502,P124).mp4
125.13-3【Seaborn库】分类图-分类散点图的绘制(Av590276502,P125).mp4
126.13-4【Seaborn库】分类图-分类分布图的绘制(Av590276502,P126).mp4
127.13-5【Seaborn库】分类图-分类统计图的绘制(Av590276502,P127).mp4
128.13-6【Seaborn库】分布图-单一变量分布图的绘制(Av590276502,P128).mp4
129.13-7【Seaborn库】分布图-二变量分布图的绘制(Av590276502,P129).mp4
13.3-7 异常值分析(Av590276502,P13).mp4
130.13-8【Seaborn库】分布图-pairplot分布图的绘制(Av590276502,P130).mp4
131.13-9【Seaborn库】线性回归-线性回归图的绘制(Av590276502,P131).mp4
132.13-10【Seaborn库】FacetGrid绘图-Facet(Av590276502,P132).mp4
133.13-11【Seaborn库】FacetGrid绘图-Facet(Av590276502,P133).mp4
134.13-12【Seaborn库】FacetGrid绘图-Facet(Av590276502,P134).mp4
135.13-13【Seaborn库】seaborn样式和风格设置(Av590276502,P135).mp4
136.13-14【Seaborn库】调色盘-调色盘的使用和定性调色盘(Av590276502,P136).mp4
137.13-15【Seaborn库】调色盘-连续和离散调色盘(Av590276502,P137).mp4
138.14-1【pyecharts】pyecharts介绍(Av590276502,P138).mp4
139.14-2【pyecharts】pyecharts快速入门(Av590276502,P139).mp4
14.3-8 对比分析(Av590276502,P14).mp4
140.14-3【pyecharts】绘图配置项数据准备(Av590276502,P140).mp4
141.14-4【pyecharts】绘图配置项讲解(Av590276502,P141).mp4
142.14-5【pyecharts】绘图配置项讲解（2）(Av590276502,P142).mp4
143.14-6【pyecharts】条形图的绘制(Av590276502,P143).mp4
144.14-7【pyecharts】箱线图的绘制(Av590276502,P144).mp4
145.14-8【pyecharts】地图的绘制(Av590276502,P145).mp4
146.15-1【机器学习】认识机器学习(Av590276502,P146).mp4
147.15-2【机器学习】scikit-learn库介绍(Av590276502,P147).mp4
148.15-3【机器学习】算法介绍(Av590276502,P148).mp4
149.15-4【机器学习】sklearn数据集介绍(Av590276502,P149).mp4
15.3-9 结构分析(Av590276502,P15).mp4
150.15-5【机器学习】K近邻算法原理(Av590276502,P150).mp4
151.15-6【机器学习】使用sklearn实现K近邻(Av590276502,P151).mp4
152.15-7【机器学习】K近邻预测约会是否受欢迎(Av590276502,P152).mp4
153.15-8【机器学习】标准化原理和代码实现(Av590276502,P153).mp4
154.15-9【机器学习】K近邻总结和作业(Av590276502,P154).mp4
155.16-1【机器学习】朴素贝叶斯公式详解(Av590276502,P155).mp4
156.16-2【机器学习】朴素贝叶斯文档分类原理(Av590276502,P156).mp4
157.16-3【机器学习】特征抽取-CountVectorizer(Av590276502,P157).mp4
158.16-4【机器学习】朴素贝叶斯文章分类实战(Av590276502,P158).mp4
159.16-5【机器学习】多项式、高斯、伯努利模型(Av590276502,P159).mp4
16.3-10 分布分析(Av590276502,P16).mp4
160.16-6【机器学习】决策树理解(Av590276502,P160).mp4
161.16-7【机器学习】决策树之信息熵(Av590276502,P161).mp4
162.16-8【机器学习】决策树之信息熵补充(Av590276502,P162).mp4
163.16-9【机器学习】决策树之信息增益(Av590276502,P163).mp4
164.16-10【机器学习】决策树之算法选择（ID3，C4.5，CAR(Av590276502,P164).mp4
165.16-11【机器学习】决策树算法之预剪枝和后剪枝(Av590276502,P165).mp4
166.16-12【机器学习】实战-泰坦尼克号获救预测（1）(Av590276502,P166).mp4
167.16-13【机器学习】实战-泰坦尼克号获救预测（2）(Av590276502,P167).mp4
168.16-14【机器学习】决策树的绘制(Av590276502,P168).mp4
169.16-15【机器学习】随机森林原理(Av590276502,P169).mp4
17.3-11 Satisfaction Level的分析(Av590276502,P17).mp4
170.16-16【机器学习】sklearn实现随机森林(Av590276502,P170).mp4
171.17-1【机器学习】线性回归通俗解释(Av590276502,P171).mp4
172.17-2【机器学习】线性回归方程和损失函数(Av590276502,P172).mp4
173.17-3【机器学习】线性回归推导-求解对象转换(Av590276502,P173).mp4
174.17-4【机器学习】线性回归推导-似然函数(Av590276502,P174).mp4
175.17-5【机器学习】线性回归推导-梯度下降(Av590276502,P175).mp4
176.17-6【机器学习】线性回归预测波士顿房价(Av590276502,P176).mp4
177.17-7【机器学习】正则化和岭回归(Av590276502,P177).mp4
178.17-8【机器学习】逻辑回归原理(Av590276502,P178).mp4
179.17-9【机器学习】逻辑回归预测是否患癌症(Av590276502,P179).mp4
18.3-12 LastEvaluation的分析(Av590276502,P18).mp4
180.17-10【机器学习】精确率和召回率(Av590276502,P180).mp4
181.18-1【机器学习】特征工程-字典特征抽取(Av590276502,P181).mp4
182.18-2【机器学习】特征工程-文本特征抽取和jieba分词(Av590276502,P182).mp4
183.18-3【机器学习】特征工程-TFIDF特征抽取(Av590276502,P183).mp4
184.18-4【机器学习】特征工程-归一化(Av590276502,P184).mp4
185.18-5【机器学习】特征工程-标准化(Av590276502,P185).mp4
186.18-6【机器学习】特征工程-缺失值处理(Av590276502,P186).mp4
187.18-7【机器学习】特征工程-特征选择(Av590276502,P187).mp4
188.18-8【机器学习】特征工程-PCA原理分析(Av590276502,P188).mp4
189.18-9【机器学习】特征工程-PCA实例(Av590276502,P189).mp4
19.3-13 NumberProject的分析(Av590276502,P19).mp4
190.19-1【项目实战】Airbnb数据集-价格因素分析(Av590276502,P190).mp4
191.19-2【项目实战】Airbnb数据集-房屋数据预处理(Av590276502,P191).mp4
192.19-3【项目实战】Airbnb数据集-房间类型和社区分析(Av590276502,P192).mp4
193.19-4【项目实战】Airbnb数据集-房间类型和社区对比分析(Av590276502,P193).mp4
194.19-5【项目实战】Airbnb数据集-房东房源数量分析(Av590276502,P194).mp4
195.19-6【项目实战】Airbnb数据集-评论数量与时间分析(Av590276502,P195).mp4
196.19-7【项目实战】Airbnb数据集-评论数量与时间综合分析(Av590276502,P196).mp4
197.19-8【项目实战】Airbnb数据集-房屋价格预测（1）(Av590276502,P197).mp4
198.19-9【项目实战】Airbnb数据集-房屋价格预测（2）(Av590276502,P198).mp4
199.19-10【项目实战】Airbnb数据集-评论数量预测(Av590276502,P199).mp4
2.1-2数据分析概述(Av590276502,P2).mp4
20.3-14 AverageMonthlyHours的分析(Av590276502,P20).mp4
200.19-11【项目实战】Airbnb数据集-预测结果可视化(Av590276502,P200).mp4
21.3-15 TimeSpendCompany的分析(Av590276502,P21).mp4
22.3-16 WorkAccident的分析(Av590276502,P22).mp4
23.3-17 Left的分析(Av590276502,P23).mp4
24.3-18 PromotionLast5Years的分析(Av590276502,P24).mp4
25.3-19 Salary的分析(Av590276502,P25).mp4
26.3-20 Department的分析(Av590276502,P26).mp4
27.3-21 简单对比分析操作(Av590276502,P27).mp4
28.3-22 可视化-柱状图(Av590276502,P28).mp4
29.3-24 可视化-箱线图(Av590276502,P29).mp4
3.2-1 数据仓库(Av590276502,P3).mp4
30.3-25 可视化-折线图(Av590276502,P30).mp4
31.3-26 可视化-饼图(Av590276502,P31).mp4
32.3-27 本章小结(Av590276502,P32).mp4
33.4-1 假设检验(Av590276502,P33).mp4
34.4-2 卡方检验(Av590276502,P34).mp4
35.4-3 方差检验(Av590276502,P35).mp4
36.4-4 相关系数(Av590276502,P36).mp4
37.4-5 线性回归(Av590276502,P37).mp4
38.4-6 主成分分析(Av590276502,P38).mp4
39.4-7 编码实现(Av590276502,P39).mp4
4.2-2 监测与抓取(Av590276502,P4).mp4
40.4-8 交叉分析方法与实现(Av590276502,P40).mp4
41.4-9 分组分析方法与实现(Av590276502,P41).mp4
42.4-10 相关分析与实现(Av590276502,P42).mp4
43.4-11 因子分析与实现(Av590276502,P43).mp4
44.4-12 本章小结(Av590276502,P44).mp4
45.5-1 特征工程概述(Av590276502,P45).mp4
46.5-2 数据样本采集(Av590276502,P46).mp4
47.5-3 异常值处理(Av590276502,P47).mp4
48.5-4 标注(Av590276502,P48).mp4
49.5-5 特征选择(Av590276502,P49).mp4
5.2-3 填写、埋点、日志、计算(Av590276502,P5).mp4
50.5-6 特征变换-对指化(Av590276502,P50).mp4
51.5-7 特征变换-离散化(Av590276502,P51).mp4
52.5-8 特征变换-归一化与标准化(Av590276502,P52).mp4
53.5-9 特征变换-数值化(Av590276502,P53).mp4
54.5-10 特征变换-正规化(Av590276502,P54).mp4
55.5-11 特征降维-LDA(Av590276502,P55).mp4
56.5-12 特征衍生(Av590276502,P56).mp4
57.5-13 HR表的特征预处理-1(Av590276502,P57).mp4
58.5-14 HR表的特征预处理-2(Av590276502,P58).mp4
59.5-15 本章小结(Av590276502,P59).mp4
6.2-4 数据学习网站(Av590276502,P6).mp4
60.6-1 机器学习与数据建模(Av590276502,P60).mp4
61.6-2 训练集、验证集、测试集(Av590276502,P61).mp4
62.6-3 分类-KNN(Av590276502,P62).mp4
63.6-4 分类-朴素贝叶斯(Av590276502,P63).mp4
64.6-5 分类-决策树(Av590276502,P64).mp4
65.6-6 分类-支持向量机(Av590276502,P65).mp4
66.6-7 分类-集成-随机森林(Av590276502,P66).mp4
67.6-8 分类-集成-Adaboost(Av590276502,P67).mp4
68.6-9 回归-线性回归(Av590276502,P68).mp4
69.6-10 回归-分类-逻辑回归(Av590276502,P69).mp4
7.3-1 数据案例介绍(Av590276502,P7).mp4
70.6-11 回归-分类-人工神经网络-1(Av590276502,P70).mp4
71.6-12 回归-分类-人工神经网络-2(Av590276502,P71).mp4
72.6-13 回归-回归树与提升树(Av590276502,P72).mp4
73.6-14 聚类-Kmeans-1(Av590276502,P73).mp4
74.6-15 聚类-Kmeans-2(Av590276502,P74).mp4
75.6-16 聚类-DBSCAN(Av590276502,P75).mp4
76.6-17 聚类-层次聚类(Av590276502,P76).mp4
77.6-18 聚类-图分裂(Av590276502,P77).mp4
78.6-19 关联-关联规则-1(Av590276502,P78).mp4
79.6-20 关联-关联规则-2(Av590276502,P79).mp4
8.3-2 集中趋势,离中趋势(Av590276502,P8).mp4
80.6-21 半监督-标签传播算法(Av590276502,P80).mp4
81.6-22 本章小结(Av590276502,P81).mp4
82.7-1 分类评估-混淆矩阵(Av590276502,P82).mp4
83.7-2 分类评估-ROC、AUC、提升图与KS图(Av590276502,P83).mp4
84.7-3 回归评估(Av590276502,P84).mp4
85.7-4 非监督评估(Av590276502,P85).mp4
86.7-2 课程回顾与多角度看数据分析(Av590276502,P86).mp4
87.8-1【Pandas库】数据规整—层次化索引(Av590276502,P87).mp4
88.8-2【Pandas库】数据规整—数据连接(Av590276502,P88).mp4
89.8-3【Pandas库】数据规整—数据合并(Av590276502,P89).mp4
9.3-3 数据分布–偏态与峰度(Av590276502,P9).mp4
90.8-4【Pandas库】数据规整—重塑层次化索引(Av590276502,P90).mp4
91.8-5【Pandas库】数据规整—轴向旋转(Av590276502,P91).mp4
92.8-6【Pandas库】数据分组和聚合(Av590276502,P92).mp4
93.8-7【Pandas库】数据分组和聚合—补充(Av590276502,P93).mp4
94.9-1【Matploblib库】数据分析中的常用图剖析(Av590276502,P94).mp4
95.9-2【Matploblib库】matplotlib基本使用(Av590276502,P95).mp4
96.9-3【Matploblib库】设置折线图的线条样式(Av590276502,P96).mp4
97.9-4【Matploblib库】设置图标题和显示中文(Av590276502,P97).mp4
98.9-5【Matploblib库】设置轴刻度和文本显示(Av590276502,P98).mp4
99.9-6【Matploblib库】设置marker和注释文本(Av590276502,P99).mp4
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