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标题:
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
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作者:
崔娜娜
时间:
2019-3-13 11:15
标题:
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 T$ N+ ?5 r- E& D# t$ k" Q
├─机器学习经典案例.zip
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├─课时01.课程简介.flv
F( X6 `% P; t4 c, f, y
├─课时02.课程数据，代码下载.swf
# L; Y1 \! A8 j: n/ O5 x
├─课时03.使用Anaconda搭建python环境.flv
3 Q, ~; r+ ^" T1 e1 [
├─课时04.Kobe.Bryan生涯数据读取与简介.flv
( M4 ]: g/ V& A7 X7 H' c* i
├─课时05.特征数据可视化展示.flv_d.flv
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├─课时06.数据预处理.flv_d.flv
7 R0 a8 f8 \+ c8 S; o' a* g
├─课时07.使用scikit-learn建立分类模型.flv_d.flv
9 C, K0 x( B2 L. K$ Q) u% G
├─课时08.数据简介及面临的挑战.flv_d.flv
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├─课时09.数据不平衡问题解决方案.flv_d.flv
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├─课时10.逻辑回归进行分类预测.flv_d.flv
7 W* m& ?- s5 w$ ]) @6 E8 P
├─课时11.使用阈值来衡量预测标准.flv_d.flv
8 r' v7 I2 i9 T* D
├─课时12.使用数据生成策略.flv_d.flv
% j. {. |9 W7 E- q+ v/ k
├─课时13.数据简介与特征课时化展示.flv_d.flv
# Z$ o& b0 V. g- Q
├─课时14.不同特征的分布规则.flv_d.flv
- }3 N& U4 D$ H! S8 \0 q( ^' G
├─课时15.决策树模型参数详解.flv_d.flv
: Z4 k1 {- m. s3 {8 @+ j3 Q
├─课时16.决策树中参数的选择.flv_d.flv
: \/ X8 N, p- q. k9 ~( r* q. d0 l
├─课时17.将建立好决策树可视化展示出来.flv_d.flv
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├─课时18.船员数据分析.flv_d.flv
2 e z/ Y5 @8 o, G+ ]% k! G
├─课时19.数据预处理.flv_d.flv
# m, `( W4 _; X. [
├─课时20.使用回归算法进行预测.flv_d.flv
; h# E, M$ c. G7 V9 W
├─课时21.使用随机森林改进模型.flv_d.flv
7 V; Z: e& ]% I+ \3 z8 n( _8 m$ S
├─课时22.随机森林特征重要性分析.flv_d.flv
# R$ U% K6 F6 Q4 S
├─课时23.级联模型原理.flv_d.flv
! ?* l7 ~4 }0 F
├─课时24.数据预处理与热度图.flv_d.flv
& n1 |: `- z1 Q% K) k* X
├─课时25.二阶段输入特征制作.flv_d.flv
! S- [8 R5 N7 a) Z2 w4 d8 I
├─课时26.使用级联模型进行预测.flv_d.flv
# L( H% X) N$ G& i
├─课时27.数据简介与特征预处理.flv_d.flv
. K. O: N$ O! i. I* F; B
├─课时28.员工不同属性指标对结果的影响.flv_d.flv
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├─课时29.数据预处理.flv_d.flv
" W& \; Y2 u6 Z) i. G1 j {+ u* A
├─课时30.构建预测模型.flv_d.flv
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├─课时31.基于聚类模型的分析.flv
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├─课时32.tensorflow框架的安装.flv_d.flv
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├─课时33.神经网络模型概述.flv_d.flv
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├─课时34.使用tensorflow设定基本参数.flv_d.flv
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├─课时35.卷积神经网络模型.flv_d.flv
- V' L3 ` S7 D" q
├─课时36.构建完整的神经网络模型.flv_d.flv
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├─课时37.训练神经网络模型.flv_d.flv
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├─课时38.PCA原理简介.flv_d.flv
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├─课时39.数据预处理.flv_d.flv
! H1 z: K. q! o# A5 t7 g
├─课时40.协方差分析.flv_d.flv
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├─课时41.使用PCA进行降维.flv_d.flv
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├─课时42.数据简介与故事背景.flv_d.flv
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├─课时43.基于词频的特征提取.flv_d.flv
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├─课时44.改进特征选择方法.flv_d.flv
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├─课时45.数据清洗.flv_d.flv
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├─课时46.数据预处理.flv_d.flv
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├─课时47.盈利方法和模型评估.flv_d.flv
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├─课时48.预测结果.flv_d.flv
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