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
8 p  c9 ^* k' }6 m: a├─机器学习经典案例.zip
├─课时01.课程简介.flv
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, ?/ q3 J9 f5 q/ @! T├─课时03.使用Anaconda搭建python环境.flv
# {4 U/ q9 N" F2 M- A- T+ |! i├─课时04.Kobe.Bryan生涯数据读取与简介.flv
: W2 K* m$ V+ G7 Z8 V& n' @  _├─课时05.特征数据可视化展示.flv_d.flv
7 G$ ^2 \8 p5 \0 ?7 M1 H. l. |├─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
# s# N  b- H1 {! I  T! `" r├─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
/ M5 |& T% t6 I7 f├─课时11.使用阈值来衡量预测标准.flv_d.flv
5 P" G9 d/ \# Q; Z├─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
├─课时14.不同特征的分布规则.flv_d.flv
! |+ o8 R: G3 v; O; ]5 F├─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
0 h7 L- O3 G) }: S+ V9 z9 i9 t├─课时17.将建立好决策树可视化展示出来.flv_d.flv
├─课时18.船员数据分析.flv_d.flv
% R) `! d5 I5 W├─课时19.数据预处理.flv_d.flv
+ F$ f6 ]# b  J! j1 ]  D+ v├─课时20.使用回归算法进行预测.flv_d.flv
- i( p) _$ q) U0 ]├─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
; F" K) {! f0 z8 N# g├─课时23.级联模型原理.flv_d.flv
; J# s+ l; R& f. H  N, j! c0 x├─课时24.数据预处理与热度图.flv_d.flv
5 b2 g% \/ c* G. i' A├─课时25.二阶段输入特征制作.flv_d.flv
├─课时26.使用级联模型进行预测.flv_d.flv
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├─课时28.员工不同属性指标对结果的影响.flv_d.flv
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, e+ S- E7 @# d) {+ |# g" J, C2 e├─课时30.构建预测模型.flv_d.flv
0 z  R$ J  ^- m% D├─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
8 D8 s- J( y0 e7 b) s% m  r5 V3 N├─课时34.使用tensorflow设定基本参数.flv_d.flv
├─课时35.卷积神经网络模型.flv_d.flv
6 u: V. k0 j6 l! J% N  q├─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
1 c5 r4 c+ C: F; U7 g# v. f7 V/ T( {├─课时39.数据预处理.flv_d.flv
├─课时40.协方差分析.flv_d.flv
/ {2 g5 o! N/ s) K+ u/ s; w  {2 T├─课时41.使用PCA进行降维.flv_d.flv
├─课时42.数据简介与故事背景.flv_d.flv
  h! \( s- y, r9 S+ L├─课时43.基于词频的特征提取.flv_d.flv
├─课时44.改进特征选择方法.flv_d.flv
├─课时45.数据清洗.flv_d.flv
├─课时46.数据预处理.flv_d.flv
  K$ J- O! H9 T8 b├─课时47.盈利方法和模型评估.flv_d.flv
# ]+ F; [0 C4 {( x2 D! |├─课时48.预测结果.flv_d.flv

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