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admin 发表于 2021-6-12 21:10:13
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[Python] 超强大的Python数据分析课程-偏机器学习方向 Python数据分析经典案例课程5 D& z9 Y3 {$ u8 S
===============课程目录===============; u2 r( k6 W- ^; r6 P
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├─Tensorflow课程.zip
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4 V+ `/ f0 g: T, n7 U" k4 v├─机器学习经典案例.zip' L5 ]+ E! b- Q" ^* H& l
7 E% W) y3 B$ ?├─课时01.课程简介.flv
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├─课时02.课程数据，代码下载.swf. U2 M+ }. _8 O1 ?& K
0 v/ f9 ~4 F- x* r; A; s3 E├─课时03.使用Anaconda搭建python环境.flv
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├─课时04.Kobe.Bryan生涯数据读取与简介.flv$ X7 u( {7 t) P# R' K
+ ]6 Z- m; C M5 n├─课时05.特征数据可视化展示.flv_d.flv6 H7 R# B5 T( m/ k) Y6 m
4 K% D( M- l% Q2 f x├─课时06.数据预处理.flv_d.flv) @. U8 U I8 v5 I: U# G! m
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├─课时07.使用scikit-learn建立分类模型.flv_d.flv
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/ u; @: J7 W" ^0 D9 D+ |" O├─课时08.数据简介及面临的挑战.flv_d.flv
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# c( G; M) l2 p. j- l8 p$ g4 F$ m├─课时09.数据不平衡问题解决方案.flv_d.flv$ a! A9 `, o9 _; H, O
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├─课时10.逻辑回归进行分类预测.flv_d.flv
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# m# w2 x: k: j' m) j├─课时11.使用阈值来衡量预测标准.flv_d.flv0 W& c0 _8 ]& ?, B- A. n
/ ~" p) F4 M; c) F/ M. \├─课时12.使用数据生成策略.flv_d.flv
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├─课时13.数据简介与特征课时化展示.flv_d.flv. @0 j% | ~: y5 `
; X5 k2 h; d, f; y7 c# [/ S├─课时14.不同特征的分布规则.flv_d.flv
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├─课时15.决策树模型参数详解.flv_d.flv* l: Q! y4 q5 S/ ^ n" G: [, @ a
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├─课时16.决策树中参数的选择.flv_d.flv
* B# o; p! X- x8 t1 M" p3 Y7 O8 W$ K- k" ]1 |# r# ~, p' q0 h% |0 d
├─课时17.将建立好决策树可视化展示出来.flv_d.flv
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├─课时18.船员数据分析.flv_d.flv
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├─课时19.数据预处理.flv_d.flv
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├─课时20.使用回归算法进行预测.flv_d.flv8 ]5 \! A# X- A) s$ S, Q
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├─课时21.使用随机森林改进模型.flv_d.flv
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├─课时22.随机森林特征重要忄生分析.flv_d.flv& J( a, S5 g5 B0 {0 R+ _: X c
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├─课时23.级联模型原理.flv_d.flv" \! u3 L7 C' N
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├─课时24.数据预处理与热度图.flv_d.flv
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├─课时25.二阶段输入特征制作.flv_d.flv
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% E" x c: p. m- e; ~/ W! [, k├─课时26.使用级联模型进行预测.flv_d.flv& w" L6 Q, U) b. Z0 u% S9 y
: |8 n2 H- N) W* l$ A2 E├─课时27.数据简介与特征预处理.flv_d.flv$ G5 E9 Q) {2 x
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├─课时28.员工不同属忄生指标对结果的影响.flv_d.flv
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- T! I l" F: X# A) s& V+ f├─课时29.数据预处理.flv_d.flv
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├─课时30.构建预测模型.flv_d.flv
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├─课时31.基于聚类模型的分析.flv. K# V1 R; Y- [/ k
, [, R b0 S, c6 }2 b6 _├─课时32.tensorflow框架的安装.flv_d.flv
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├─课时33.神经网络模型概述.flv_d.flv
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├─课时34.使用tensorflow设定基本参数.flv_d.flv; t4 ?; i& b7 A$ n w5 D: @
9 b V& K( f) e' {' l3 g5 L├─课时35.卷积神经网络模型.flv_d.flv
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' b- V) f. I9 j7 G$ b+ H" b├─课时36.构建完整的神经网络模型.flv_d.flv
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* V& [& E# b, [" g; _7 c8 x├─课时37.训练神经网络模型.flv_d.flv) l" d- u" r% J$ @7 G
; C! ^# m- t6 F* }' K├─课时38.PCA原理简介.flv_d.flv
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├─课时39.数据预处理.flv_d.flv
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├─课时40.协方差分析.flv_d.flv' C- M3 s8 L, ]5 f/ e2 a; i
/ e7 F( q! C2 H: B: E├─课时41.使用PCA进行降维.flv_d.flv; j! i; A$ N; ?4 g/ D
7 P# |$ h# E! s; s/ e, P9 a4 b& [├─课时42.数据简介与故事背景.flv_d.flv0 z$ T# M: k. z: e' n T
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├─课时43.基于词频的特征提取.flv_d.flv' O$ n5 c9 f" t4 R
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├─课时44.改进特征选择方法.flv_d.flv+ {: \$ L7 c8 Q% f1 W2 s6 P
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├─课时45.数据清洗.flv_d.flv
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├─课时46.数据预处理.flv_d.flv P2 B! Q! c+ [- T, A' N& {8 R
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├─课时47.盈利方法和模型评估.flv_d.flv
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├─课时48.预测结果.flv_d.flv 1 x0 Q$ J2 ^; P; s0 z9 k5 v
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