python数据分析与机器学习实战

总大小:9.6 GB
01人工智能入门指南(有基础的同学请略过!)

课时1课程介绍(主题与大纲.flv 75.2 MB
课时2AI时代首选Python.flv 20.0 MB
课时3Python我该怎么学.flv 10.5 MB
课时4人工智能的核心-机器学习.flv 21.8 MB
课时5机器学习怎么学?.mp4 26.6 MB
课时6算法推导与案例.mp4 27.4 MB
02Python科学计算库-Numpy

课时10Numpy基础结构.mp4 38.5 MB
课时11Numpy矩阵基础.mp4 24.0 MB
课时12Numpy常用函数.mp4 49.6 MB
课时13矩阵常用操作.mp4 37.0 MB
课时14不同复制操作对比.mp4 38.2 MB
课时7使用Anaconda安装python环境(Python新手先看这个).flv 102.9 MB
课时8课程数据,代码,PPT.txt None
课时9科学计算库Numpy.mp4 48.7 MB
03python数据分析处理库-Pandas

课时15Pandas数据读取.mp4 72.8 MB
课时16Pandas索引与计算.mp4 56.5 MB
课时17Pandas数据预处理实例.mp4 58.0 MB
课时18Pandas常用预处理方法.mp4 43.9 MB
课时19Pandas自定义函数.mp4 41.1 MB
课时20Series结构.mp4 84.3 MB
04Python数据可视化库-Matplotlib

课时21折线图绘制.mp4 43.4 MB
课时22子图操作.mp4 69.7 MB
课时23条形图与散点图.mp4 59.7 MB
课时24柱形图与盒图.mp4 49.2 MB
课时25细节设置.mp4 50.0 MB
05Python可视化库Seaborn

课时26Seaborn简介.mp4 9.7 MB
课时27整体布局风格设置.mp4 47.8 MB
课时28风格细节设置.mp4 50.7 MB
课时29调色板.mp4 39.0 MB
课时30调色板颜色设置.mp4 37.5 MB
课时31单变量分析绘图.mp4 47.8 MB
课时32回归分析绘图.mp4 51.2 MB
课时33多变量分析绘图.mp4 46.5 MB
课时34分类属性绘图.mp4 51.0 MB
课时35Facetgrid使用方法.mp4 35.2 MB
课时36Facetgrid绘制多变量.mp4 54.6 MB
课时37热度图绘制.mp4 76.2 MB
06线性回归算法原理推导

课时38线性回归算法概述.mp4 39.7 MB
课时39误差项分析.mp4 34.4 MB
课时40似然函数求解.mp4 24.9 MB
课时41目标函数推导.mp4 25.8 MB
课时42线性回归求解.mp4 30.3 MB
07梯度下降策略

课时43梯度下降原理.mp4 37.0 MB
课时44梯度下降方法对比.mp4 22.3 MB
课时45学习率对结果的影响.mp4 17.4 MB
08逻辑回归算法

课时46逻辑回归算法原理推导.mp4 31.3 MB
课时47逻辑回归求解.mp4 44.5 MB
09案例实战:Python实现逻辑回归与梯度下降策略
课时48Python实现逻辑回归任务概述.mp4 33.2 MB
课时49完成梯度下降模块.mp4 56.3 MB
课时50停止策略与梯度下降案例.mp4 51.8 MB
课时51实验对比效果.mp4 66.6 MB
10项目实战-交易数据异常检测

课时52案例背景和目标.mp4 38.8 MB
课时53样本不均衡解决方案.mp4 47.3 MB
课时54下采样策略.mp4 31.2 MB
课时55交叉验证.mp4 44.5 MB
课时56模型评估方法.mp4 41.9 MB
课时57正则化惩罚.mp4 26.9 MB
课时58逻辑回归模型.mp4 39.6 MB
课时59混淆矩阵.mp4 52.0 MB
课时60逻辑回归阈值对结果的影响.mp4 46.4 MB
课时61SMOTE样本生成策略.mp4 104.0 MB
11决策树算法

课时62决策树原理概述.mp4 34.9 MB
课时63衡量标准-熵.mp4 35.2 MB
课时64决策树构造实例.mp4 30.5 MB
课时65信息增益率.mp4 16.6 MB
课时66决策树剪枝策略.mp4 49.1 MB
12案例实战:使用sklearn构造决策树模型

课时67决策树复习.mp4 27.2 MB
课时68决策树涉及参数.mp4 80.1 MB
课时69树可视化与sklearn库简介.mp4 164.3 MB
课时70sklearn参数选择.mp4 59.2 MB
13集成算法与随机森林

课时71集成算法-随机森林.mp4 35.3 MB
课时72特征重要性衡量.mp4 34.6 MB
课时73提升模型.mp4 33.5 MB
课时74堆叠模型.mp4 19.6 MB
14案例实战:泰坦尼克获救预测

课时75船员数据分析.mp4 48.1 MB
课时76数据预处理.mp4 52.5 MB
课时77使用回归算法进行预测.mp4 54.2 MB
课时78使用随机森林改进模型.mp4 62.9 MB
课时79随机森林特征重要性分析.mp4 71.4 MB
15贝叶斯算法

课时80贝叶斯算法概述.mp4 19.2 MB
课时81贝叶斯推导实例.mp4 20.7 MB
课时82贝叶斯拼写纠错实例.mp4 30.9 MB
课时83垃圾邮件过滤实例.mp4 38.9 MB
课时84贝叶斯实现拼写检查器.mp4 84.1 MB
16Python文本数据分析:新闻分类任务

课时85文本分析与关键词提取.mp4 33.0 MB
课时86相似度计算.mp4 34.5 MB
课时87新闻数据与任务简介.mp4 78.7 MB
课时88TF-IDF关键词提取.mp4 117.6 MB
课时89LDA建模.mp4 69.6 MB
课时90基于贝叶斯算法进行新闻分类.mp4 124.0 MB
17支持向量机

课时91支持向量机要解决的问题.mp4 27.2 MB
课时92距离与数据的定义.mp4 28.2 MB
课时93目标函数.mp4 27.0 MB
课时94目标函数求解.mp4 29.9 MB
课时95SVM求解实例.mp4 38.1 MB
课时96支持向量的作用.mp4 32.9 MB
课时97软间隔问题.mp4 17.9 MB
课时98SVM核变换.mp4 62.9 MB
18案例:SVM调参实例

课时100SVM参数选择.mp4 86.7 MB
课时99sklearn求解支持向量机.mp4 62.8 MB
19聚类算法-Kmeans

课时101KMEANS算法概述.mp4 32.3 MB
课时102KMEANS工作流程.mp4 25.3 MB
课时103KMEANS迭代可视化展示.mp4 54.5 MB
课时104使用Kmeans进行图像压缩.mp4 33.5 MB
20聚类算法-DBSCAN

课时105DBSCAN聚类算法.mp4 34.6 MB
课时106DBSCAN工作流程.mp4 51.3 MB
课时107DBSCAN可视化展示.mp4 54.3 MB
21案例实战:聚类实践

课时108多种聚类算法概述.mp4 11.9 MB
课时109聚类案例实战.mp4 134.0 MB
22降维算法-PCA主成分分析

课时110PCA降维概述.mp4 21.9 MB
课时111PCA要优化的目标.mp4 37.4 MB
课时112PCA求解.mp4 32.0 MB
课时113PCA实例.mp4 49.2 MB
23神经网络

课时114初识神经网络.mp4 43.8 MB
课时115计算机视觉所面临的挑战.mp4 31.0 MB
课时116K近邻尝试图像分类.mp4 29.1 MB
课时117超参数的作用.mp4 30.1 MB
课时118线性分类原理.mp4 23.1 MB
课时119神经网络-损失函数.mp4 25.8 MB
课时120神经网络-正则化惩罚项.mp4 18.9 MB
课时121神经网络-softmax分类器.mp4 34.6 MB
课时122神经网络-最优化形象解读.mp4 20.2 MB
课时123神经网络-梯度下降细节问题.mp4 30.5 MB
课时124神经网络-反向传播.mp4 40.7 MB
课时125神经网络架构.mp4 26.6 MB
课时126神经网络实例演示.mp4 109.1 MB
课时127神经网络过拟合解决方案.mp4 43.0 MB
课时128感受神经网络的强大.mp4 48.4 MB
24Xgboost集成算法

课时129集成算法思想.mp4 14.3 MB
课时130xgboost基本原理.mp4 27.7 MB
课时131xgboost目标函数推导.mp4 33.0 MB
课时132xgboost求解实例.mp4 36.6 MB
课时133xgboost安装.mp4 16.7 MB
课时134xgboost实战演示.mp4 78.0 MB
课时135Adaboost算法概述.mp4 39.2 MB
25自然语言处理词向量模型-Word2Vec

课时136自然语言处理与深度学习.mp4 32.6 MB
课时137语言模型.mp4 14.3 MB
课时138-N-gram模型.mp4 23.5 MB
课时139词向量.mp4 22.6 MB
课时140神经网络模型.mp4 27.5 MB
课时141Hierarchical Softmax-课时142CBOW模型实例.mp4 59.2 MB
课时143CBOW求解目标.mp4 15.6 MB
课时144梯度上升求解.mp4 27.9 MB
课时145负采样模型.mp4 17.5 MB
26使用Gensim库构造中文维基百度数据词向量模型

课时146使用Gensim库构造词向量.mp4 37.8 MB
课时147维基百科中文数据处理.mp4 86.9 MB
课时148Gensim构造word2vec模型.mp4 43.6 MB
课时149测试模型相似度结果.mp4 41.1 MB
27scikit-learn模型建立与评估

课时150使用python库分析汽车油耗效率.mp4 60.3 MB
课时151使用scikit-learn库建立回归模型.mp4 50.1 MB
课时152使用逻辑回归改进模型效果.mp4 48.3 MB
课时153 模型效果衡量标准.mp4 74.2 MB
课时154ROC指标与测试集的价值.mp4 70.1 MB
课时155交叉验证.mp4 69.9 MB
课时156多类别问题.mp4 64.2 MB
28Python库分析科比生涯数据
课时157Kobe Bryan生涯数据读取与简介.mp4 39.6 MB
课时158特征数据可视化展示.mp4 64.2 MB
课时159数据预处理.mp4 57.6 MB
课时160使用Scikit-learn建立模型.mp4 53.1 MB
29Python时间序列分析

课时161章节简介.mp4 5.2 MB
课时162Pandas生成时间序列.mp4 62.5 MB
课时163Pandas数据重采样.mp4 42.4 MB
课时164Pandas滑动窗口.mp4 29.8 MB
课时165数据平稳性与差分法.mp4 40.3 MB
课时166ARIMA模型.mp4 27.5 MB
课时167相关函数评估方法.mp4 45.7 MB
课时168建立ARIMA模型.mp4 41.4 MB
课时169参数选择.mp4 72.5 MB
课时170股票预测案例.mp4 62.0 MB
课时171使用tsfresh库进行分类任务.mp4 120.6 MB
课时172维基百科词条EDA.mp4 111.4 MB
30机器学习项目实战-贷款申请最大化利润
课时173数据清洗过滤无用特征.mp4 93.1 MB
课时174数据预处理.mp4 85.5 MB
课时175获得最大利润的条件与做法.mp4 50.3 MB
课时176预测结果并解决样本不均衡问题.mp4 67.9 MB
31机器学习项目实战-用户流失预警

课时177数据背景介绍.mp4 39.3 MB
课时178数据预处理.mp4 45.3 MB
课时179尝试多种分类器效果.mp4 33.3 MB
课时180结果衡量指标的意义.mp4 60.6 MB
课时181应用阈值得出结果.mp4 34.4 MB
32探索性数据分析-足球赛事数据集

课时182内容简介.mp4 9.6 MB
课时183数据背景介绍.mp4 61.6 MB
课时184数据读取与预处理.mp4 92.4 MB
课时185数据切分模块.mp4 85.5 MB
课时186缺失值可视化分析.mp4 115.0 MB
课时187特征可视化展示.mp4 73.1 MB
课时188多特征之间关系分析.mp4 68.4 MB
课时189报表可视化分析.mp4 69.2 MB
课时190红牌和肤色的关系.mp4 150.8 MB
33探索性数据分析-农粮组织数据集

课时191数据背景简介.mp4 75.5 MB
课时192数据切片分析.mp4 121.5 MB
课时193单变量分析.mp4 118.8 MB
课时194峰度与偏度.mp4 54.8 MB
课时195数据对数变换.mp4 46.3 MB
课时196数据分析维度.mp4 49.3 MB
课时197变量关系可视化展示.mp4 105.2 MB
34机器学习项目实战-HTTP日志聚类分析

课时198建立特征工程.mp4 75.2 MB
课时199特征数据预处理.mp4 59.3 MB
课时200应用聚类算法得出异常ip点.mp4 70.5 MB
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