新Python机器学习视频教程

 

——//新Python机器学习/
├──01使用Python分析科比生涯数据
| ├──1.科比数据集简介.mp4 36.00M
| ├──2.数据预处理 (1).mp4 139.72M
| └──3.建模.mp4 34.67M
├──02案例实战-信用卡欺诈检测
| ├──1.案例背景和目标.mp4 26.42M
| ├──10.SMOTE样本生成策略.mp4 59.00M
| ├──2.样本不均衡解决方案.mp4 110.11M
| ├──3.下采样策略.mp4 21.01M
| ├──4.交叉验证.mp4 35.65M
| ├──5.模型评估方法.mp4 34.83M
| ├──6.正则化惩罚.mp4 21.63M
| ├──7.逻辑回归模型.mp4 24.70M
| ├──8.混淆矩阵.mp4 100.74M
| └──9.逻辑回归阈值对结果的影响.mp4 30.57M
├──03Python文本数据分析
| ├──1.文本分析与关键词提取.mp4 30.49M
| ├──2.相似度计算.mp4 30.14M
| ├──3.新闻数据与任务简介.mp4 42.58M
| ├──4.TF-IDF关键词提取.mp4 223.93M
| ├──5.LDA建模.mp4 36.37M
| └──6.基于贝叶斯算法进行新闻分类.mp4 64.38M
├──04Kaggle竞赛案例-泰坦尼克获救预测
| ├──1.数据介绍.mp4 25.97M
| ├──2.数据预处理.mp4 211.80M
| ├──3.回归模型[vxia.net].mp4 55.16M
| ├──4.随机森林模型.mp4 52.47M
| └──5.特征选择.mp4 40.12M
├──05时间序列案例实战
| ├──1.Pandas生成时间序列.mp4 38.16M
| ├──2.Pandas数据重采样.mp4 91.18M
| ├──3.Pandas滑动窗口.mp4 22.03M
| ├──4.股票预测案例.mp4 35.17M
| ├──5.使用tsfresh库进行分类任务.mp4 216.98M
| └──6.维基百科词条EDA.mp4 58.68M
├──06TensorFlow框架
| ├──10.卷积神经网络参数.mp4 319.18M
| ├──2.变量.mp4 26.74M
| ├──3.变量练习.mp4 180.98M
| ├──4.线性回归模型.mp4 46.06M
| ├──5.逻辑回归框架.mp4 40.24M
| ├──6.逻辑回归迭代.mp4 51.80M
| ├──7.神经网络模型.mp4 86.60M
| ├──8.完成神经网络.mp4 43.20M
| └──9.卷积神经网络模型.mp4 34.11M
├──07MNIST手写字体识别
| ├──1.神经网络模型概述.mp4 33.00M
| ├──2.tensorflow参数.mp4 85.08M
| ├──3.卷积简介.mp4 29.03M
| ├──4.构造网络结构.mp4 42.33M
| └──5.训练网络模型.mp4 46.68M
├──08Gensim中文词向量建模
| ├──1.使用Gensim库构造词向量.mp4 22.61M
| ├──2.维基百科中文数据处理.mp4 159.77M
| ├──3.Gensim构造word2vec模型.mp4 29.01M
| └──4.测试模型相似度结果.mp4 27.03M
├──09探索性数据分析-赛事数据集分析
| ├──1.开场 (1).mp4 6.71M
| ├──2.数据背景介绍.mp4 37.59M
| ├──3.数据读取与预处理.mp4 198.21M
| ├──4.数据切分模块.mp4 51.92M
| ├──5.缺失值可视化分析.mp4 57.26M
| ├──6.特征可视化展示.mp4 42.81M
| ├──7.多特征之间关系分析.mp4 38.90M
| ├──8.报表可视化分析.mp4 39.60M
| └──9.红牌和肤色的关系.mp4 301.17M
└──10 探索性数据分析-农粮数据分析
| ├──1.数据背景简介.mp4 42.30M
| ├──2.数据切片分析.mp4 259.19M
| ├──3.单变量分析.mp4 60.36M
| ├──4.峰度与偏度.mp4 36.35M
| ├──5.数据对数变换.mp4 30.53M
| ├──6.数据分析维度.mp4 91.04M
| └──7.变量关系可视化展示.mp4 51.10M

 

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