Python人工智能

解决什么工作场景

这份资料围绕 Python 在数据分析和机器学习场景里的实际应用展开。它解决的不是从零教你写网页或做自动化脚本，而是针对业务数据处理、特征向量化、基础算法实现这类工作场景。如果你日常要处理大量结构化数据、做报表分析，或者准备向算法、数据挖掘方向转岗，这套资料帮你补齐从 Python 基础到数值计算的过渡环节。资料前段讲清机器学习岗位要做什么，后段直接切入 Numpy 和 Pandas 的操作逻辑，定位是给数据分析工作打底层工具基础。

适合什么基础与建议先看哪几块

这套内容适合有一定逻辑基础但没系统碰过科学计算库的人。如果你完全没写过代码，直接看向量运算会吃力；如果你已经熟练用 Pandas 做清洗，前几节可能偏浅。建议先看职业和技能介绍那节，确认岗位画像和你要学的东西是否对得上，再跳到环境准备和 Python 执行方法，把本地跑通。接着重点看数据分析过程和为什么要用 Numpy 与 Pandas 这两块，理解清楚后再进入具体的向量与标量计算。练习讲解部分别快进，跟着把代码敲一遍，只看不练到真用时会卡壳。

学完能独立做什么与资料怎么配合练习

学完后你能独立用 Python 完成基础数据清洗、数组运算和简单特征处理，比如把一份原始表格读进来做缺失值填补、向量化计算、生成可用分析的结构化数据。不会让你马上能训复杂模型，但能撑起机器学习流程里的数据准备环节。配合练习时，建议每看完一节操作类内容，就找一份自己的业务数据或公开数据集跑一遍。Numpy 的向量化运算部分务必手写代码验证结果，标量和向量混合计算容易出错，光看视频不写代码很容易漏掉细节。遇到跑不通的先回头查环境配置，别急着跳过。

小象Python人工智能 是一份体系课学习资料，内容围绕 Python 展开。

内容涵盖：机器学习工程师的职业和技能介绍、Python概述、2 环境准备、Python的执行方法、数据分析过程、为什么要使用Numpy和Pandas 等主题。

适合对 Python 有需求、希望一次性拿到完整资料的同学。

下方为完整资料与目录，可先看目录判断是否符合需要。

1_1-1-机器学习工程师的职业和技能介绍.mp4 · 2_2-1-Python概述.mp4 · 3_2-2：环境准备.mp4 · 4_2-3-Python的执行方法.mp4 · 5_3-1-数据分析过程.mp4 · 6_3-2-为什么要使用Numpy和Pandas.mp4 · 7_3-3-Numpy一维数组.mp4 · 8_3-4-向量与标量计算.mp4 · 9_3-5-练习讲解_向量与标量计算.mp4 · 10_3-6-向量运算_1.mp4 · 11_3-7-向量运算_2.mp4 · 12_3-8-Numpy索引数组.mp4 · 13_3-9-Numpy-ndarray的+=操作_1.mp4 · 14_3-10-Numpy-ndarray的+=操作_2.mp4 · 15_3-11-Numpy-ndarray的+=操作_3.mp4 · 16_3-12-Numpy中的随机数.mp4 · 17_3-13-Pandas-Series.mp4 · 18_3-14-Series的向量计算.mp4 · 19_3-15-Series-apply.mp4 · 20_3-16-缺失值的填充.mp4 · 21_3-17-Pandas绘图.mp4 · 22_3-18-Numpy二维数组.mp4 · 23_3-19-Numpy的轴.mp4 · 24_3-20-DataFrame.mp4 · 25_3-21-读取DataFrame的数据单元_1.mp4 · 26_3-22-读取DataFrame的数据单元_2.mp4 · 27_3-23-加载CSV到DataFrame.mp4 · 28_3-24-Pandas的轴.mp4 · 29_3-25-DataFrame的向量计算.mp4 · 30_3-26-DataFrame的applymap.mp4 · 31_3-27-练习讲解_DataFrame的applymap.mp4 · 32_3-28-DataFrame的apply.mp4 · 33_3-29-作业讲解_DataFrame的apply.mp4 · 34_3-30-DataFrame与Series的运算.mp4 · 35_3-31-DataFrame的groupby.mp4 · 36_3-32-DataFrame的合并.mp4 · 37_3-33-DataFrame的绘图.mp4 · 38_3-34-shape.mp4 · 39_3-35-透视表.mp4 · 40_3-36-数据初识.mp4 · 41_3-37-去除重复值.mp4 · 42_3-38-处理缺失值.mp4 · 43_3-39-去除空格值.mp4 · 44_3-40-字段拆分.mp4 · 45_3-41-数据分组.mp4 · 46_3-42-虚拟变量的转换.mp4 · 47_4-1-机器学习问题描述.mp4 · 48_4-2-机器学习问题分类.mp4 · 49_4-3-机器学习基本步骤.mp4 · 50_4-4-kNN.mp4 · 51_4-5-决策树.mp4 · 52_4-6-朴素贝叶斯.mp4 · 53_4-7-简单线性回归.mp4 · 54_4-8-多元线性回归.mp4 · 55_4-9-逻辑回归.mp4 · 56_4-10-正则化.mp4 · 57_4-11-支持向量机.mp4 · 58_5-1-交叉验证及网格搜索.mp4 · 59_5-2-模型评价指标.mp4 · 60_5-3-特征预处理.mp4 · 61_5-4-特征选择.mp4 · 62_5-5-特征降维.mp4 · 63_5-6-K-Means聚类.mp4 · 64_5-7-层次聚类.mp4 · 65_6-1-集成学习概述.mp4 · 66_6-2-集成方法.mp4 · 67_6-3-Stacking.mp4 · 68_6-4-Boosting.mp4 · 69_6-5-GBDT.mp4 · 70_6-6-XGBoost_算法.mp4 · 71_6-7-XGBoost_系统.mp4 · 72_6-8-Bagging.mp4 · 73_6-9-随机森林.mp4 · 【资料】1.Python人工智能.zip