唐宇迪.Python数据分析与机器学习实战

唐宇迪.Python数据分析与机器学习实战
|____课时01.课程介绍(主题与大纲).flv
|____补充课时
|____课时145.使用tsfresh库进行分类任务.flv
|____课时144.股票预测案例.flv
|____课时143.参数选择.flv
|____课时142.建立ARIMA模型.flv
|____课时141.相关函数评估方法.flv
|____课时140.ARIMA模型.flv
|____课时139.数据平稳性与差分法.flv
|____课时138.Pandas滑动窗口.flv
|____课时137.Pandas数据重采样.flv
|____课时136.Pandas生成时间序列.flv
|____课时135.章节简介.flv
|____课时134.基于贝叶斯算法进行新闻分类.flv
|____课时133.LDA建模.flv
|____课时132.TF-IDF关键词提取.flv
|____课时131.新闻数据与任务简介.flv
|____课时130.相似度计算.flv
|____课时129.文本分析与关键词提取.flv
|____9章神经网络
|____课时75.感受神经网络的强大.flv
|____课时74.神经网络过拟合解决方案.flv
|____课时73.神经网络实例演示.flv
|____课时72.神经网络架构.flv
|____课时71.神经网络-反向传播.flv
|____课时70.神经网络-梯度下降细节问题.flv
|____课时69.神经网络-最优化形象解读.flv
|____课时68.神经网络-softmax分类器.flv
|____课时67.神经网络-正则化惩罚项.flv
|____课时66.神经网络-损失函数.flv
|____课时65.线性分类原理.flv
|____课时64.超参数的作用.flv
|____课时63.K近邻尝试图像分类.flv
|____课时62.计算机视觉所面临的挑战.flv
|____课时61.初识神经网络.flv
|____8章支持向量机
|____课时60.SMO算法求解支持向量机.flv
|____课时59.支持向量核变换.flv
|____课时58.支持向量机软间隔问题.flv
|____课时57.支持向量机求解实例.flv
|____课时56.支持向量机目标函数求解.flv
|____课时55.支持向量机目标函数.flv
|____课时54.支持向量机要解决的问题.flv
|____7章贝叶斯算法
|____课时53.贝叶斯实现拼写检查器.flv
|____课时52.垃圾邮件过滤实例.flv
|____课时51.贝叶斯拼写纠错实例.flv
|____课时50.贝叶斯推导实例.flv
|____课时49.贝叶斯算法概述.flv
|____6章决策树
|____课时48.决策树参数详解.flv
|____课时47.随机森林模型.flv
|____课时46.决策树剪枝策略.flv
|____课时45.信息增益率的作用.flv
|____课时44.信息增益原理.flv
|____课时43.决策树构造实例.flv
|____课时42.决策树熵原理.flv
|____课时41.决策树算法综述.flv
|____5章回归算法
|____课时40.使用梯度下降求解回归问题.flv
|____课时39.逻辑回归与梯度下降.flv
|____课时38.基于公式推导完成简易线性回归.flv
|____课时37.回归算法如何得出最优解.flv
|____课时36.回归误差原理推导.flv
|____课时35.回归算法综述.flv
|____4章Python可视化库Seaborn
|____课时34.热度图绘制.flv
|____课时33.Facetgrid绘制多变量.flv
|____课时32.Facetgrid使用方法.flv
|____课时31.分类属性绘图.flv
|____课时30.多变量分析绘图.flv
|____课时29.回归分析绘图.flv
|____课时28.单变量分析绘图.flv
|____课时27.调色板颜色设置.flv
|____课时26.调色板.flv
|____课时25.调色板.flv
|____课时24.风格细节设置.flv
|____课时23.整体布局风格设置.flv
|____课时22.Seaborn简介.flv
|____3章Python数据可视化库—Matplotlib
|____课时21.细节设置.flv
|____课时20.柱形图与盒图.flv
|____课时19.条形图与散点图.flv
|____课时18.子图操作.flv
|____课时17.折线图绘制.flv
|____2章python数据分析处理库—Pandas
|____课时16.Series结构.flv
|____课时15.Pandas自定义函数.flv
|____课时14.Pandas常用预处理方法.flv
|____课时13.Pandas数据预处理实例.flv
|____课时12.Pandas索引与计算.flv
|____课时11.Pandas数据读取.flv
|____23章机器学习项目实战-HTTP日志
|____课时178.应用聚类算法得出异常IP点.flv
|____课时177.特征数据预处理.flv
|____课时176.建立特征工程.flv
|____22章探索性数据分析-农粮组织数据集
|____课时175.变量关系可视化展示.flv
|____课时174.数据分析维度.flv
|____课时173.数据对数变换.flv
|____课时172.峰度与偏度.flv
|____课时171.单变量分析.flv
|____课时170.数据切片分析.flv
|____课时169.数据背景简介.flv
|____21章探索性数据分析-足球赛事数据集
|____课时168.红牌和肤色的关系.flv
|____课时167.报表可视化分析.flv
|____课时166.多特征之间关系分析.flv
|____课时165.特征可视化展示.flv
|____课时164.缺失值可视化分析.flv
|____课时163.数据切分模块.flv
|____课时162.数据读取与预处理.flv
|____课时161.数据背景介绍.flv
|____课时160.内容简介.flv
|____20章机器学习项目实战-用户流失预警
|____课时159.应用阈值得出结果.flv
|____课时158.结果衡量指标的意义.flv
|____课时157.尝试多种分类器效果.flv
|____课时156.数据预处理.flv
|____课时155.数据背景介绍.flv
|____1章Python科学计算库—numpy
|____课时10.不同复制操作对比.flv
|____课时09.矩阵常用操作.flv
|____课时08.Numpy常用函数.flv
|____课时07.Numpy矩阵基础.flv
|____课时06.Numpy基础结构.flv
|____课时05.科学计算库Numpy.flv
|____课时04.课程数据,代码,PPT(在参考资料界面).swf
|____课时03.使用Anaconda安装python环境.flv
|____课时02.机器学习概述.flv
|____19章贷款机器学习项目实战-贷款申请最大化
|____课时154.预测结果并解决样本不均衡问题.flv
|____课时153.获得最大利润的条件与做法.flv
|____课时152.数据预处理.flv
|____课时151.数据清洗过滤无用特征.flv
|____18章使用Gensim库构造中文维基百度
|____课时150.测试模型相似度结果.flv
|____课时149.Gensim构造word2vec模型.flv
|____课时148.维基百科中文数据处理.flv
|____课时147.使用Gensim库构造词向量.flv
|____课时146.维基百科词条EDA.flv
|____17章机器学习项目实战-交易数据异常分析
|____课时128.SMOTE样本生成策略.flv
|____课时127.逻辑回归阈值对结果的影响.flv
|____课时126.混淆矩阵.flv
|____课时125.逻辑回归模型.flv
|____课时124.正则化惩罚.flv
|____课时123.模型评估方.flv
|____课时122.交叉验证.flv
|____课时121.下采样策略.flv
|____课时120.样本不均衡解决方案.flv
|____课时119.案例背景和目标.flv
|____16章机器学习项目实战-泰坦尼克号获救
|____课时118.随机森林特征重要性分析.flv
|____课时117.使用随机森林改进模型.flv
|____课时116.使用回归算法进行预测.flv
|____课时115.数据预处理.flv
|____课时114.船员数据分析.flv
|____15章Python库分析科比生涯数据
|____课时113.使用Scikit-learn建立模型.flv
|____课时112.数据预处理.flv
|____课时111.特征数据可视化展示.flv
|____课时110.Kobe.Bryan生涯数据读取与简介.flv
|____14章scikit-learn模型建立与评估
|____课时109.多类别问题.flv
|____课时108.交叉验证.flv
|____课时107.ROC指标与测试集的价值.flv
|____课时106..模型效果衡量标准.flv
|____课时105.使用逻辑回归改进模型效果.flv
|____课时104.使用scikit-learn库建立回归模型.flv
|____课时103.使用python库分析汽车油耗效率.flv
|____13章PCA降维与SVD矩阵分解
|____课时99.PCA基本原理.flv
|____课时102.SVD推荐系统应用实例.flv
|____课时101.SVD奇异值分解原理.flv
|____课时100.PCA实例.flv
|____12章K近邻与聚类
|____课时98.K近邻算法代码实现.flv
|____课时97.K近邻算法原理.flv
|____课时96.使用Kmeans进行图像压缩.flv
|____课时95.K-means聚类案例对NBA球员进行评估.flv
|____课时94.聚类结果与离群点分析.flv
|____课时93.无监督聚类问题.flv
|____11章自然语言处理词向量模型-word2vec
|____课时92.负采样模型.flv
|____课时91.梯度上升求解.flv
|____课时90.CBOW求解目标.flv
|____课时89.CBOW模型实例.flv
|____课时88.Hierarchical.Softmax.flv
|____课时87.神经网络模型.flv
|____课时86.词向量.flv
|____课时85.-N-gram模型.flv
|____课时84.语言模型.flv
|____课时83.自然语言处理与深度学习.flv
|____10章Xgboost集成算法
|____课时82.Adaboost算法概述.flv
|____课时81.xgboost实战演示.flv
|____课时80.xgboost安装.flv
|____课时79.xgboost求解实例.flv
|____课时78.xgboost目标函数推导.flv
|____课时77.xgboost基本原理.flv
|____课时76.集成算法思想.flv

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