[编程语言]Python数据分析与机器学习实战

Python数据分析与机器学习实战 资源介绍

数据分析太火爆，怎奈机器学习又太难懂。本专辑带你轻松玩转数据分析与机器学习经典算法。使用数据领域最主流语言Python及其分析与建模库基于真实数据集实例演示如何应用机器学习算法解决实际问题。

资源目录：

课时01.课程介绍（主题与大纲）-.flv
课时02.机器学习概述-.flv
课时03.使用Anaconda安装python环境-.flv
课时04.课程数据，代码，PPT（在参考资料界面）-.swf
课时05.科学计算库Numpy-.flv
课时06.Numpy基础结构-.flv
课时07.Numpy矩阵基础.flv_d-.flv
课时08.Numpy常用函数.flv_d-.flv
课时09.矩阵常用操作.flv_d-.flv
课时10.不同复制操作对比.flv_d-.flv
课时100.PCA实例.flv_d-.flv
课时101.SVD奇异值分解原理.flv_d-.flv
课时102.SVD推荐系统应用实例.flv_d-.flv
课时103.使用python库分析汽车油耗效率-.flv
课时104.使用scikit-learn库建立回归模型.flv_d-.flv
课时105.使用逻辑回归改进模型效果.flv_d-.flv
课时106..模型效果衡量标准.flv_d-.flv
课时107.ROC指标与测试集的价值.flv_d-.flv
课时108.交叉验证.flv_d-.flv
课时109.多类别问题.flv_d-.flv
课时11.Pandas数据读取-.flv
课时110.Kobe.Bryan生涯数据读取与简介-.flv
课时111.特征数据可视化展示.flv_d-.flv
课时112.数据预处理.flv_d-.flv
课时113.使用Scikit-learn建立模型.flv_d-.flv
课时114.船员数据分析-.flv
课时115.数据预处理.flv_d-.flv
课时116.使用回归算法进行预测.flv_d-.flv
课时117.使用随机森林改进模型.flv_d-.flv
课时118.随机森林特征重要性分析.flv_d-.flv
课时119.案例背景和目标.flv_d-.flv
课时12.Pandas索引与计算.flv_d-.flv
课时120.样本不均衡解决方案.flv_d-.flv
课时121.下采样策略.flv_d-.flv
课时122.交叉验证.flv_d-.flv
课时123.模型评估方法.flv_d-.flv
课时124.正则化惩罚.flv_d-.flv
课时125.逻辑回归模型.flv_d-.flv
课时126.混淆矩阵.flv_d-.flv
课时127.逻辑回归阈值对结果的影响.flv_d-.flv
课时128.SMOTE样本生成策略.flv_d-.flv
课时129.文本分析与关键词提取.flv_d-.flv
课时13.Pandas数据预处理实例.flv_d-.flv
课时130.相似度计算.flv_d-.flv
课时131.新闻数据与任务简介.flv_d-.flv
课时132.TF-IDF关键词提取.flv_d-.flv
课时133.LDA建模.flv_d-.flv
课时134.基于贝叶斯算法进行新闻分类.flv_d-.flv
课时135.章节简介-.flv
课时136.Pandas生成时间序列.flv_d-.flv
课时137.Pandas数据重采样.flv_d-.flv
课时138.Pandas滑动窗口.flv_d-.flv
课时139.数据平稳性与差分法.flv_d-.flv
课时14.Pandas常用预处理方法.flv_d-.flv
课时140.ARIMA模型.flv_d-.flv
课时141.相关函数评估方法.flv_d-.flv
课时142.建立ARIMA模型.flv_d-.flv
课时143.参数选择.flv_d-.flv
课时144.股票预测案例.flv_d-.flv
课时145.使用tsfresh库进行分类任务.flv_d-.flv
课时146.维基百科词条EDA.flv_d-.flv
课时147.使用Gensim库构造词向量.flv_d-.flv
课时149.Gensim构造word2vec模型.flv_d-.flv
课时15.Pandas自定义函数.flv_d-.flv
课时150.测试模型相似度结果.flv_d-.flv
课时151.数据清洗过滤无用特征.flv_d-.flv
课时152.数据预处理.flv_d-.flv
课时153.获得最大利润的条件与做法.flv_d-.flv
课时154.预测结果并解决样本不均衡问题.flv_d-.flv
课时155.数据背景介绍.flv_d-.flv
课时156.数据预处理.flv_d-.flv
课时157.尝试多种分类器效果.flv_d-.flv
课时158.结果衡量指标的意义.flv_d-.flv
课时159.应用阈值得出结果.flv_d-.flv
课时16.Series结构.flv_d-.flv
课时160.内容简介.flv_d-.flv
课时161.数据背景介绍-.flv
课时162.数据读取与预处理.flv_d-.flv
课时163.数据切分模块.flv_d-.flv
课时164.缺失值可视化分析.flv_d-.flv
课时165.特征可视化展示.flv_d-.flv
课时166.多特征之间关系分析.flv_d-.flv
课时167.报表可视化分析.flv_d-.flv
课时168.红牌和肤色的关系.flv_d-.flv
课时169.数据背景简介.flv_d-.flv
课时17.折线图绘制-.flv
课时170.数据切片分析.flv_d-.flv
课时171.单变量分析.flv_d-.flv
课时172.峰度与偏度.flv_d-.flv
课时173.数据对数变换.flv_d-.flv
课时174.数据分析维度.flv_d-.flv
课时175.变量关系可视化展示.flv_d-.flv
课时176.建立特征工程.flv_d-.flv
课时177.特征数据预处理.flv_d-.flv
课时178.应用聚类算法得出异常IP点.flv_d-.flv
课时18.子图操作.flv_d-.flv
课时19.条形图与散点图.flv_d-.flv
课时20.柱形图与盒图.flv_d-.flv
课时21.细节设置.flv_d-.flv
课时22.Seaborn简介-.flv
课时23.整体布局风格设置.flv_d-.flv
课时24.风格细节设置.flv_d-.flv
课时25.调色板.flv_d-.flv
课时26.调色板.flv_d-.flv
课时27.调色板颜色设置.flv_d-.flv
课时28.单变量分析绘图.flv_d-.flv
课时29.回归分析绘图.flv_d-.flv
课时30.多变量分析绘图.flv_d-.flv
课时31.分类属性绘图.flv_d-.flv
课时32.Facetgrid使用方法.flv_d-.flv
课时33.Facetgrid绘制多变量.flv_d-.flv
课时34.热度图绘制.flv_d-.flv
课时35.回归算法综述.flv_d-.flv
课时36.回归误差原理推导.flv_d-.flv
课时37.回归算法如何得出最优解.flv_d-.flv
课时38.基于公式推导完成简易线性回归.flv_d-.flv
课时39.逻辑回归与梯度下降.flv_d-.flv
课时40.使用梯度下降求解回归问题.flv_d-.flv
课时41.决策树算法综述.flv_d-.flv
课时42.决策树熵原理.flv_d-.flv
课时43.决策树构造实例.flv_d-.flv
课时44.信息增益原理.flv_d-.flv
课时45.信息增益率的作用.flv_d-.flv
课时46.决策树剪枝策略.flv_d-.flv
课时47.随机森林模型.flv_d-.flv
课时48.决策树参数详解.flv_d-.flv
课时49.贝叶斯算法概述.flv_d-.flv
课时50.贝叶斯推导实例.flv_d-.flv
课时51.贝叶斯拼写纠错实例.flv_d-.flv
课时52.垃圾邮件过滤实例.flv_d-.flv
课时53.贝叶斯实现拼写检查器.flv_d-.flv
课时54.支持向量机要解决的问题.flv_d-.flv
课时55.支持向量机目标函数.flv_d-.flv
课时56.支持向量机目标函数求解.flv_d-.flv
课时57.支持向量机求解实例.flv_d-.flv
课时58.支持向量机软间隔问题.flv_d-.flv
课时59.支持向量核变换.flv_d-.flv
课时60.SMO算法求解支持向量机.flv_d-.flv
课时61.初识神经网络.flv_d-.flv
课时62.计算机视觉所面临的挑战.flv_d-.flv
课时63.K近邻尝试图像分类.flv_d-.flv
课时64.超参数的作用.flv_d-.flv
课时65.线性分类原理.flv_d-.flv
课时66.神经网络-损失函数.flv_d-.flv
课时67.神经网络-正则化惩罚项.flv_d-.flv
课时68.神经网络-softmax分类器.flv_d-.flv
课时69.神经网络-最优化形象解读.flv_d-.flv
课时70.神经网络-梯度下降细节问题.flv_d-.flv
课时71.神经网络-反向传播.flv_d-.flv
课时72.神经网络架构.flv_d-.flv
课时73.神经网络实例演示.flv_d-.flv
课时74.神经网络过拟合解决方案.flv_d-.flv
课时75.感受神经网络的强大.flv_d-.flv
课时76.集成算法思想.flv_d-.flv
课时77.xgboost基本原理.flv_d-.flv
课时78.xgboost目标函数推导.flv_d-.flv
课时79.xgboost求解实例.flv_d-.flv
课时80.xgboost安装.flv_d-.flv
课时81.xgboost实战演示.flv_d-.flv
课时82.Adaboost算法概述.flv_d-.flv
课时83.自然语言处理与深度学习.flv_d-.flv
课时84.语言模型.flv_d-.flv
课时85.-N-gram模型.flv_d-.flv
课时86.词向量.flv_d-.flv
课时87.神经网络模型.flv_d-.flv
课时88.Hierarchical.Softmax.flv_d-.flv
课时89.CBOW模型实例.flv_d-.flv
课时90.CBOW求解目标.flv_d-.flv
课时91.梯度上升求解.flv_d-.flv
课时92.负采样模型.flv_d-.flv
课时93.无监督聚类问题.flv_d-.flv
课时94.聚类结果与离群点分析.flv_d-.flv
课时95.K-means聚类案例对NBA球员进行评估.flv_d-.flv
课时96.使用Kmeans进行图像压缩.flv_d-.flv
课时97.K近邻算法原理.flv_d-.flv
课时98.K近邻算法代码实现.flv_d-.flv
课时99.PCA基本原理.flv_d-.flv

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