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

崔娜娜

├─Tensorflow课程.zip
4 P5 ?8 T  Y5 B- t( T- w1 [├─机器学习经典案例.zip
- n$ E( d& z; X; @$ S. k├─课时01.课程简介.flv
9 ]3 q+ `2 K' z0 M├─课时02.课程数据，代码下载.swf
├─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
9 J0 z0 g6 a$ n/ [9 G├─课时06.数据预处理.flv_d.flv
: t3 E9 e/ C% I: m' ~* S├─课时07.使用scikit-learn建立分类模型.flv_d.flv
├─课时08.数据简介及面临的挑战.flv_d.flv
; o% ?! z( [: m, W├─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
! b6 Y; `" _0 R4 R" T├─课时11.使用阈值来衡量预测标准.flv_d.flv
├─课时12.使用数据生成策略.flv_d.flv
% F) W$ p( f0 {( ?5 z% c" m0 {├─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
├─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
; |! H( Y- b, O7 B( u% d├─课时17.将建立好决策树可视化展示出来.flv_d.flv
) _3 |% ^% n" ?. d4 _' l├─课时18.船员数据分析.flv_d.flv
├─课时19.数据预处理.flv_d.flv
5 w6 Q* M/ ^& f6 ]0 B├─课时20.使用回归算法进行预测.flv_d.flv
├─课时21.使用随机森林改进模型.flv_d.flv
  w3 T' m" J. d3 x├─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
5 A3 C- o1 ~5 m. D├─课时24.数据预处理与热度图.flv_d.flv
+ s/ p, ?4 T0 @2 [$ B  b├─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
├─课时27.数据简介与特征预处理.flv_d.flv
+ S3 d' }' Y" F3 v3 i! N  F├─课时28.员工不同属性指标对结果的影响.flv_d.flv
  n0 F. ~2 l* w' I% l├─课时29.数据预处理.flv_d.flv
$ W# D' P( J# s. u' D9 I├─课时30.构建预测模型.flv_d.flv
3 [, K; a3 N; Q4 K9 a+ l2 s" e├─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
' `* u2 @  f% V% o├─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
+ I7 ?: W# n/ z8 |. H├─课时39.数据预处理.flv_d.flv
& h0 L$ b/ o0 O2 ]' y7 m7 d├─课时40.协方差分析.flv_d.flv
├─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
( q; O  W, c- n8 X├─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
  h3 R/ k; S/ C  ?0 c% @├─课时46.数据预处理.flv_d.flv
4 k( e# V# X2 k8 R  N9 u9 A├─课时47.盈利方法和模型评估.flv_d.flv
1 o# e' t" W5 f. Y2 p; V├─课时48.预测结果.flv_d.flv

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