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

├─Tensorflow课程.zip
! a( M* q% b7 L6 s9 s. t/ T├─机器学习经典案例.zip
2 h* g& ?0 x- R├─课时01.课程简介.flv
├─课时02.课程数据，代码下载.swf
3 `+ t7 d& p7 \5 u0 K├─课时03.使用Anaconda搭建python环境.flv
├─课时04.Kobe.Bryan生涯数据读取与简介.flv
├─课时05.特征数据可视化展示.flv_d.flv
├─课时06.数据预处理.flv_d.flv
├─课时07.使用scikit-learn建立分类模型.flv_d.flv
& t2 q% `5 P  a3 v) F├─课时08.数据简介及面临的挑战.flv_d.flv
├─课时09.数据不平衡问题解决方案.flv_d.flv
├─课时10.逻辑回归进行分类预测.flv_d.flv
2 U& B* v+ b% ~├─课时11.使用阈值来衡量预测标准.flv_d.flv
* }6 R" L  I+ r# E! w├─课时12.使用数据生成策略.flv_d.flv
├─课时13.数据简介与特征课时化展示.flv_d.flv
# N6 v6 a0 ~( n, {" d8 U├─课时14.不同特征的分布规则.flv_d.flv
* F) A! S1 m- g( `2 j/ N5 X+ e( o├─课时15.决策树模型参数详解.flv_d.flv
├─课时16.决策树中参数的选择.flv_d.flv
9 C1 R+ S! t# A! T0 [├─课时17.将建立好决策树可视化展示出来.flv_d.flv
2 o% r/ d) b4 \├─课时18.船员数据分析.flv_d.flv
├─课时19.数据预处理.flv_d.flv
% r+ ?; i1 _( S' C! c, @├─课时20.使用回归算法进行预测.flv_d.flv
2 G* a. s; A# d  v├─课时21.使用随机森林改进模型.flv_d.flv
├─课时22.随机森林特征重要性分析.flv_d.flv
├─课时23.级联模型原理.flv_d.flv
  E/ }4 {# U# L7 ~; @├─课时24.数据预处理与热度图.flv_d.flv
├─课时25.二阶段输入特征制作.flv_d.flv
. V( K$ r& M3 O* v; s& A├─课时26.使用级联模型进行预测.flv_d.flv
├─课时27.数据简介与特征预处理.flv_d.flv
) |9 V( j# Y; w# Y2 J2 |├─课时28.员工不同属性指标对结果的影响.flv_d.flv
├─课时29.数据预处理.flv_d.flv
├─课时30.构建预测模型.flv_d.flv
├─课时31.基于聚类模型的分析.flv
├─课时32.tensorflow框架的安装.flv_d.flv
├─课时33.神经网络模型概述.flv_d.flv
├─课时34.使用tensorflow设定基本参数.flv_d.flv
2 k; [. ]4 ~2 w0 G$ G) O9 W├─课时35.卷积神经网络模型.flv_d.flv
├─课时36.构建完整的神经网络模型.flv_d.flv
├─课时37.训练神经网络模型.flv_d.flv
├─课时38.PCA原理简介.flv_d.flv
├─课时39.数据预处理.flv_d.flv
5 Z0 f* z3 I  t. ?0 ]# L; c* F2 }& Z├─课时40.协方差分析.flv_d.flv
├─课时41.使用PCA进行降维.flv_d.flv
; t+ ^/ n* B% v* u( q├─课时42.数据简介与故事背景.flv_d.flv
├─课时43.基于词频的特征提取.flv_d.flv
3 _/ A" u+ A- k- A5 v$ \  G├─课时44.改进特征选择方法.flv_d.flv
* q. Z$ q% f" @. i3 {0 j/ F2 F├─课时45.数据清洗.flv_d.flv
/ L' f: Y# l: j1 B" g4 n0 j2 ~- P├─课时46.数据预处理.flv_d.flv
├─课时47.盈利方法和模型评估.flv_d.flv
4 \1 L* E5 A3 e3 K" g├─课时48.预测结果.flv_d.flv
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