[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

  [复制链接]

2116

主题

2130

帖子

3万

积分

管理员

Rank: 9Rank: 9Rank: 9

积分
37384
admin 发表于 2021-6-12 21:10:13
25428 101
                      [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  n" Z6 D" X$ u5 x& _' m& z
===============课程目录===============
: x+ `3 K! V9 Q. o' i" ~- j1 ~4 W+ P' h) r) e
& g! `$ ^2 U" ^' e2 y9 C% r

6 i6 u% X1 o# ~/ R1 ^: b2 b5 F; _3 K$ {# i& ]5 i4 g9 _; n! ^& x/ l# ]

* W( n' L) r% ]3 F5 y2 p├─Tensorflow课程.zip
! P. ~2 f0 w8 i" f+ {* C5 E. }
/ l+ T( V0 N; W. q├─机器学习经典案例.zip
3 V. c2 X8 g' G8 ^- u6 D) Y
1 Y! X) z: s4 `5 i# F├─课时01.课程简介.flv$ z' Y1 n, N( Z1 n
' i" C% b) ?( W* ~/ r+ W8 V/ S
├─课时02.课程数据,代码下载.swf
+ m/ Y, k% @  y9 n! C
* l. L( E# K; |' e3 |. y3 S& {0 a├─课时03.使用Anaconda搭建python环境.flv
8 m1 b; f- M- p' }
& d3 H: P4 `0 O0 c% m( V7 t├─课时04.Kobe.Bryan生涯数据读取与简介.flv: |5 e4 h; R2 n0 b7 C

; p" X3 H- \+ p8 m├─课时05.特征数据可视化展示.flv_d.flv
& Q  @' {- o  O+ x5 e
9 @+ Q& N6 ?0 T* k* _6 F+ U* ]├─课时06.数据预处理.flv_d.flv
1 G6 h8 g" o9 j7 o/ z# g" y
5 {% u6 i4 q5 }( ]; P& z- v+ M├─课时07.使用scikit-learn建立分类模型.flv_d.flv" q# H: F/ W/ J+ W, U/ @; E4 }  K
; Z8 U+ q, C5 Z- }& ?7 D' ^
├─课时08.数据简介及面临的挑战.flv_d.flv
/ y4 _! B( N5 x  Y8 X. S9 c
% d9 H; ?5 X2 l/ Q- X% F├─课时09.数据不平衡问题解决方案.flv_d.flv" q6 `0 {+ J6 W+ h- W5 T
5 t  k' j! a. j
├─课时10.逻辑回归进行分类预测.flv_d.flv- ]7 \8 ]! G2 B9 u% D
/ Y9 x" ]2 D0 N. m8 g; {* M* ?3 @
├─课时11.使用阈值来衡量预测标准.flv_d.flv& c( Z, U1 F/ m6 S4 T( @" d
/ ^' _$ T0 J7 {9 G: J4 {+ N
├─课时12.使用数据生成策略.flv_d.flv+ a2 T* M+ K) ?1 u! y

9 J: V& {: l% v) [1 `├─课时13.数据简介与特征课时化展示.flv_d.flv2 ?# s: r, s; ~" h" w% O  q* M: x) S

  s3 o8 Z2 b3 E. ?' c6 A$ q3 e' N├─课时14.不同特征的分布规则.flv_d.flv
" j0 `9 c) B: W+ {4 w
, k- M$ o! Q7 n( s! d) x$ p& n├─课时15.决策树模型参数详解.flv_d.flv' ?6 |3 F" W7 K3 W7 N

. y+ J/ o8 S, ]1 m' I├─课时16.决策树中参数的选择.flv_d.flv
+ t4 n  ]: s4 _- H* \$ o' q( Z5 W5 n8 J4 ^9 `( j2 f7 B. Z' @' B
├─课时17.将建立好决策树可视化展示出来.flv_d.flv8 c. `, c/ }* I2 u' J
& M! P' g4 q) e# o) z
├─课时18.船员数据分析.flv_d.flv# ^6 F9 `# U0 @4 u( i# I: r4 \
: h) i2 U1 N+ }6 r: u7 }
├─课时19.数据预处理.flv_d.flv
& S$ p; j1 p$ C% O( h9 a3 I) t) ^0 P+ f5 r+ C
├─课时20.使用回归算法进行预测.flv_d.flv
9 ]9 U8 n8 H* q5 `
6 `/ k9 u6 f6 C* g/ G; z├─课时21.使用随机森林改进模型.flv_d.flv
2 A# G* \+ r7 k2 m) e$ u8 k. y5 Z+ I8 Q  `
├─课时22.随机森林特征重要忄生分析.flv_d.flv
* r0 }" c; T: v$ K" ^$ h/ P) C8 d( K, N5 d1 p# V$ l: @
├─课时23.级联模型原理.flv_d.flv
( ~) _' w: R% \9 Q' E
" R9 R4 A: i: B" W3 W4 H  W, L& [├─课时24.数据预处理与热度图.flv_d.flv0 x( l: D6 |' d9 R8 ?' s# ?

. g5 Y2 v" F& Z2 X. e├─课时25.二阶段输入特征制作.flv_d.flv
0 |6 Q/ U8 v+ }4 [& H0 D, {+ h' A$ K  f5 p* R
├─课时26.使用级联模型进行预测.flv_d.flv
. W$ V, K& A2 {5 T# `; ?  ~! Q" f4 q; I% l& B+ c! X% B0 K
├─课时27.数据简介与特征预处理.flv_d.flv6 q# ^# w. o0 C/ M" r

/ b2 G- ]+ ^, T8 h├─课时28.员工不同属忄生指标对结果的影响.flv_d.flv* W; ?# `6 `% W6 x

& g: |  X% W- J├─课时29.数据预处理.flv_d.flv8 t% A. L7 h8 i7 j

5 f; X2 H+ g: W1 F├─课时30.构建预测模型.flv_d.flv
$ @- [/ V1 J8 K* n
: q2 @% a" l. ~/ j+ z" f; a6 \├─课时31.基于聚类模型的分析.flv# Y' y7 T- b; S" S
# S) I+ w5 h$ Y7 S
├─课时32.tensorflow框架的安装.flv_d.flv( O* P$ N9 a3 I+ G

: _( \) H9 p5 x; f! ]/ y, g├─课时33.神经网络模型概述.flv_d.flv
# n6 G; I; t& M0 z: e3 I: ]7 B$ z+ N/ h8 n
├─课时34.使用tensorflow设定基本参数.flv_d.flv0 T! j2 S6 i. a) q- D! j& S
" c0 @) M, v+ j- a
├─课时35.卷积神经网络模型.flv_d.flv
3 G  U& D0 F4 Q/ D7 h# I- @" R
: }7 U$ z0 ?9 ~+ W. k- W  o- M├─课时36.构建完整的神经网络模型.flv_d.flv
0 l# I9 z; m: t4 A' ]3 r
% _! j: _, z6 P  |├─课时37.训练神经网络模型.flv_d.flv
1 V0 _0 h. z/ x/ `- D1 h
6 w. U4 Z; s# l: ]: Y# v# a├─课时38.PCA原理简介.flv_d.flv
% _' h0 N; s- D4 `2 u) S, v5 r$ t3 a0 X, y9 m# b
├─课时39.数据预处理.flv_d.flv7 j8 g& [, S2 r# F( z) Y: _% a
7 F: F+ R$ N) g2 P
├─课时40.协方差分析.flv_d.flv
1 f: `: E5 B3 B6 V% F7 I- S+ J" |  e$ C3 R
├─课时41.使用PCA进行降维.flv_d.flv$ q9 y7 O$ S2 j. C  |  p3 K' @, O3 w

0 F- r8 m" \. `6 L" D├─课时42.数据简介与故事背景.flv_d.flv/ U0 l1 u' @* Z1 T. U/ a( I' Z
, d9 ~: t# z' N, J& l: O0 {7 y
├─课时43.基于词频的特征提取.flv_d.flv# z3 n, ~3 p  j0 B( W3 V; T
* v( f0 Z! c" L+ N* R
├─课时44.改进特征选择方法.flv_d.flv
/ ?5 y( s/ Q5 p8 [! t9 Z  z* \
  u4 v- V  R9 q├─课时45.数据清洗.flv_d.flv
6 `0 F2 n( U- @0 g/ d
- ^0 Z2 u3 m; ^3 \' T2 B├─课时46.数据预处理.flv_d.flv& X( t% ?0 S$ `1 G3 A; |
; M) M" |5 h1 t( Y* R4 \
├─课时47.盈利方法和模型评估.flv_d.flv. S# K! g8 Y9 S* [* \; f
1 A) g2 {8 ]3 ^- M) D2 X; O
├─课时48.预测结果.flv_d.flv ) b/ Z7 i* x- P( }, p

0 p, C1 U6 e, V8 ^下载地址:, L0 [' f4 q9 c( V# x. _3 c" r: W
游客,如果您要查看本帖隐藏内容请回复
回复

使用道具 举报

执着294 发表于 2021-6-12 21:15:26
谢谢分享~~~~~
回复

使用道具 举报

如心所愿1 发表于 2021-6-14 11:27:44
111111111111111
回复

使用道具 举报

珍爱1103 发表于 2021-6-16 16:01:26
谢谢分享!!
回复

使用道具 举报

蓝色的天空888 发表于 2021-6-17 17:04:41
<<[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>>[复制链接]
回复

使用道具 举报

夜昙SS 发表于 2021-6-18 22:14:30
谢谢大哥
回复

使用道具 举报

宇转好帖鄙 发表于 2021-6-21 10:13:23
<<[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>>[复制链接]
回复

使用道具 举报

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
回复

使用道具 举报

123457264 发表于 2021-6-24 08:37:40
感谢分享66666
回复

使用道具 举报

张小麦坡 发表于 2021-6-24 17:59:33
终于找到了,哈哈
回复

使用道具 举报

懒得打字嘛,点击右侧快捷回复 AD:IT直通车VIP会员全站免金币下载
您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

遇到问题联系客服

安全保证百分百处理 

如您充值或开通会员后资源无法下载

本站有售后服务,联系客服修复即可

[联系客服]-[会员充值]

更多课程

由于QQ吞消息严重,网站启用邮件对接VIP会员服务,有事请发邮件到 wangkefuwu@outlook.com

关于本站

VIP介绍 加入我们

售后服务

QQ客服 Email邮件

网站声明

IT直通车(www.itztc.com)是一个IT视频教程、软件、书籍资源整合分享平台
站内所有资源均来自于互联网,版权归属原资源作者,如无意侵犯您的版权,请联系我们删除处理。

Archiver|手机版|小黑屋|IT学习网 |网站地图

Powered by Discuz! X3.4  © 2001-2013 IT直通车 ICP证:粤ICP备13026616号 增值电信业务经营许可证:粤B2-20140196

返回顶部 返回列表