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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! \/ a# x4 T% f
===============课程目录===============5 y, w. g1 ~6 O. w8 p" e
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├─Tensorflow课程.zip. b( o" o8 A# Y& Q M5 g; u, \' G0 `
0 h1 n: x1 {6 t3 }5 a2 x├─机器学习经典案例.zip
! ^4 j7 @, ]2 m0 I& V9 s3 O' G4 D8 B5 O$ K# S$ n% j6 {
├─课时01.课程简介.flv
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6 d6 C8 f+ e( Q e1 ]; E Y├─课时02.课程数据，代码下载.swf' M6 z: J) S3 b7 |8 {) h$ I
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├─课时03.使用Anaconda搭建python环境.flv0 L# l; A4 O+ c2 j
, c7 e B- @ _2 u- X' m├─课时04.Kobe.Bryan生涯数据读取与简介.flv, p# w- } R) V
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├─课时05.特征数据可视化展示.flv_d.flv
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9 l2 J' A1 r, X2 B: j( \2 f* N├─课时06.数据预处理.flv_d.flv' [: Q7 H9 B- [, P# p% j
: S1 K# H& C3 [. g2 _% F# z
├─课时07.使用scikit-learn建立分类模型.flv_d.flv; q0 S/ X1 v6 k) A7 k
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├─课时08.数据简介及面临的挑战.flv_d.flv) \. Q0 ?; @# W, Q* O# p' O
: F) p% K0 X$ t) C5 h├─课时09.数据不平衡问题解决方案.flv_d.flv! @1 V$ Q6 u$ B( \: @6 R! g
$ j) g! g- ]( Z9 u7 m, E├─课时10.逻辑回归进行分类预测.flv_d.flv1 P4 ^% f$ A5 d1 ~, ^
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├─课时11.使用阈值来衡量预测标准.flv_d.flv
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4 M! M, g, h( m( [9 l' u( `5 K├─课时12.使用数据生成策略.flv_d.flv
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8 p0 ~- z! K6 w3 b5 d# P) E, ]8 A6 t├─课时13.数据简介与特征课时化展示.flv_d.flv
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├─课时14.不同特征的分布规则.flv_d.flv& E2 Y7 t+ b9 [, d
+ v+ C: {1 o( R: [/ O├─课时15.决策树模型参数详解.flv_d.flv! H$ Y7 f: @# J* M9 z. `; c
" y; r; w: ^5 w& @8 O, w3 T├─课时16.决策树中参数的选择.flv_d.flv
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├─课时17.将建立好决策树可视化展示出来.flv_d.flv3 n% D! _+ D" m4 Z, J3 i
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├─课时18.船员数据分析.flv_d.flv$ |( T1 F9 \2 N* O8 h) f4 B
/ V* n# K8 U9 c' V├─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.flv
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├─课时21.使用随机森林改进模型.flv_d.flv
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6 M0 T s; E/ S- U├─课时22.随机森林特征重要忄生分析.flv_d.flv
! N# U& j& j% o- d. d7 m/ R$ n1 X+ j% Q4 }% G9 ~1 `
├─课时23.级联模型原理.flv_d.flv' Q9 N7 H1 B7 e5 I, J: I/ X. F6 R
2 M M% p- K) D. U4 L4 r├─课时24.数据预处理与热度图.flv_d.flv6 Z8 n0 T9 S) J
, q8 \/ `+ _$ t) B1 E! o7 p) v
├─课时25.二阶段输入特征制作.flv_d.flv" {& c9 }2 x/ m# U
% L, y6 |5 ]. F& F" l) f0 Z├─课时26.使用级联模型进行预测.flv_d.flv3 I$ u9 g% R7 u1 `2 a$ g
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├─课时27.数据简介与特征预处理.flv_d.flv% s' V" Y2 i1 p
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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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, P' w5 F9 n% V; v" U! C' _├─课时29.数据预处理.flv_d.flv
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% a' L, R; f* I+ G I├─课时30.构建预测模型.flv_d.flv1 ], \5 H6 C. n+ B
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├─课时31.基于聚类模型的分析.flv- F7 p- Y1 }* B1 q& f. G8 A# t
1 ~; [; l- l8 Y4 k Y9 B) X$ K) G├─课时32.tensorflow框架的安装.flv_d.flv; Q( X# m& U, _; t$ ?2 t
, C2 Q/ f, K6 L4 x! `/ V, H. x) Y├─课时33.神经网络模型概述.flv_d.flv8 F; [1 j& S. d, i
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├─课时34.使用tensorflow设定基本参数.flv_d.flv
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├─课时35.卷积神经网络模型.flv_d.flv
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; b6 ?! X2 h! A/ Y& p5 q7 O# n( Q├─课时36.构建完整的神经网络模型.flv_d.flv
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├─课时37.训练神经网络模型.flv_d.flv5 u& F9 w- E9 S+ H3 L* R( t
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├─课时38.PCA原理简介.flv_d.flv+ P3 Y W8 S" j/ ]
! ~ |; i' p- a0 z├─课时39.数据预处理.flv_d.flv: l# ~! v2 {+ l7 F4 A" y1 u: |
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├─课时40.协方差分析.flv_d.flv/ Z/ E- n% e: d! T; {# F
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├─课时41.使用PCA进行降维.flv_d.flv' g! ]. R, f r5 t8 N+ @. Y
; j6 |' k; F, N/ O├─课时42.数据简介与故事背景.flv_d.flv; g6 r" m% i: D7 V
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├─课时43.基于词频的特征提取.flv_d.flv" c+ O- o9 y. |* s- F
* z( a4 k: d* j2 |" Q$ |├─课时44.改进特征选择方法.flv_d.flv
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/ Y* r4 {2 q- S. g7 Y( f U* }6 N. K├─课时45.数据清洗.flv_d.flv
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# ]5 v+ c$ X0 _( F' v$ _2 }├─课时46.数据预处理.flv_d.flv0 g' t$ }- ?: E
) }% {# `6 w0 k/ a& |% x* E! l/ Z├─课时47.盈利方法和模型评估.flv_d.flv
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! i9 S- a2 T/ g9 z/ Q├─课时48.预测结果.flv_d.flv 4 r+ m- A: Z: T6 S
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