[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

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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

9 Y, c, g* e: o# u5 _7 Z' Q
& t$ x& R0 D- x7 @# v2 N$ ]1 L$ O; p0 F( B! p' f

9 z1 F  v# P! K$ J, y" N5 p: z4 g$ R# t7 z
├─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
8 y' H4 L/ m" l5 O% U: P
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
! W+ y  V$ w# \/ `" f% v, N
├─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
% i  R: R8 R& L; t
├─课时05.特征数据可视化展示.flv_d.flv
6 b! _. N3 [+ w
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
; y1 N, v7 `  W9 r0 R. H
├─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 ~, ^
( Y- \/ P. M+ Q' K) n9 m* Z
├─课时11.使用阈值来衡量预测标准.flv_d.flv
7 {9 B( Y7 N8 l3 D' s: i7 a
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
& R$ Y: o: M; x/ T  M- Y
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
/ c7 @4 x0 d% a; A! U' ~+ E% ?; s  r: l& ^
├─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
' b( K5 O' j! ~; Q, A  p" A1 w. P+ [6 g/ a% C+ J
├─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
9 r* C: H. J* e- Y
├─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
5 L6 L' x* g) t; G, U4 L2 F# n! z! `8 P
├─课时20.使用回归算法进行预测.flv_d.flv
8 U4 c3 ^4 z+ m( y1 E' q" e+ \' C" q' n2 O) n" u+ L
├─课时21.使用随机森林改进模型.flv_d.flv
" m8 c$ |# z7 W
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
0 u) |0 z  v5 {3 t
├─课时27.数据简介与特征预处理.flv_d.flv% s' V" Y2 i1 p
2 J6 f" O0 \! B8 W* L7 @
├─课时28.员工不同属忄生指标对结果的影响.flv_d.flv
# |* s2 @0 @- `4 e. Y5 e
, P' w5 F9 n% V; v" U! C' _├─课时29.数据预处理.flv_d.flv
3 G8 W8 U7 G9 Y+ L! Z, N+ W
% a' L, R; f* I+ G  I├─课时30.构建预测模型.flv_d.flv1 ], \5 H6 C. n+ B
% `6 F% W9 P* S
├─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
0 v9 o2 ?' x4 S$ K6 A" v$ n: u5 B
├─课时34.使用tensorflow设定基本参数.flv_d.flv
/ B6 I8 \" Y  ?" [" k+ l( ~0 W# F" S  n9 O8 Q
├─课时35.卷积神经网络模型.flv_d.flv
% `% \: H9 l+ g
; 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
0 U% d  r1 o& ^4 S5 k5 P! p1 ~! v& ^
├─课时37.训练神经网络模型.flv_d.flv5 u& F9 w- E9 S+ H3 L* R( t
% M6 m% b' Y& p" u
├─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: |
+ x" @6 o/ I1 }. f# `1 n8 f
├─课时40.协方差分析.flv_d.flv/ Z/ E- n% e: d! T; {# F
  G% e; Z. x9 P$ R0 D8 A7 _
├─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
) r  ^' @3 I6 }0 ~; P/ v0 v
├─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
+ Z% o- |, _1 q
/ 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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下载地址:
* P8 {: b8 Z8 p1 B* M
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执着294 发表于 2021-6-12 21:15:26
谢谢分享~~~~~
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如心所愿1 发表于 2021-6-14 11:27:44
111111111111111
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珍爱1103 发表于 2021-6-16 16:01:26
谢谢分享!!
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蓝色的天空888 发表于 2021-6-17 17:04:41
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夜昙SS 发表于 2021-6-18 22:14:30
谢谢大哥
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宇转好帖鄙 发表于 2021-6-21 10:13:23
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梦想镌刻时光光x 发表于 2021-6-21 15:28:41
祝IT直通车越办越好
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123457264 发表于 2021-6-24 08:37:40
感谢分享66666
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张小麦坡 发表于 2021-6-24 17:59:33
终于找到了,哈哈
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