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标题: python智能化数据分析与机器学习的实战演练源码案例都有 [打印本页]
作者: 商乾小编    时间: 2020-7-6 15:08
标题: python智能化数据分析与机器学习的实战演练源码案例都有
　　 (, 下载次数: 6) 课程由开发经验丰富的女老师全程带队，进行智能化数据分析与机器学习的实战演练，课程内容整体比较简化，主要分为机器学习和智能化数据分析实战两部分内容。课程在算法和开发流程方面会给同学们标准化的教授，让大家更容易掌握。课程内容在传统的机器学习和智能分析上，新增了一些优化算法，计算方法与统计方法，更为科学和进一步的提高了课程的质量，可以帮助同学们抛开繁重的思路，极速的入门进行学习。' n' i  g3 o0 G) n
: j# X" ?! Q! k) @
　　===============课程目录===============+ r# Q. O0 e" a
　　(1)\Python3天快速入门机器学习视频) t! M' f# R$ |6 ~! `4 s
　　(2)\Python3天快速入门机器学习资料) \5 k$ C6 e3 w) p& ?
　　├─(1) 机器学习day1资料.zip
& L2 K& `6 y: B+ b& ~- s　　├─(2) 机器学习day2资料.zip, u, Y& R) F9 g2 w- g
　　├─(3) 机器学习day3资料.zip
5 [! P( c2 f7 r% P5 Z" x, W; m- Y　　(3)\Python4天数据分析视频
) L" L- f* |  ~# G. P; v　　(4)\Python4天数据分析资料
% R8 P3 N' k* _7 J% \% e　　├─(4) day1资料.zip% i8 \- y% }% M' J: }* i( C' G
   　├─(5) day2资料.zip" j  ~; Y% L! R* L2 ~- F
　　├─(6) day3资料.zip
, ^% r. j' Y' l　　├─(7) day4资料.zip
+ o1 _3 g/ I8 X- k* [　　(5)\Python3天快速入门机器学习视频\机器学习day1
/ B5 |! O/ D; Q　　├─(8) .DS_Store# o+ }) y7 e2 q/ I  Q9 G7 ~
　　├─(9) 01-人工智能概述.mp45 ]# k0 u) p4 c8 s
　　├─(10) 02-什么是机器学习.mp4
' o2 }1 ]; G# o9 b　　├─(11) 03-机器学习算法分类.mp4
$ @' K8 o1 l; w+ L1 w9 w2 ?　　├─(12) 04-机器学习开发流程.mp43 x; d1 C4 T% }' k
　　├─(13) 05-学习框架和资料介绍.mp48 q$ {9 Q3 p2 l7 w, c
　　├─(14) 06-可用数据集.mp4$ c0 F, u" ~1 A8 B/ J
　　├─(15) 07-sklearn数据集使用.mp4
1 G! c& h* `- N3 O* ]' U% i8 H- h　　├─(16) 08-字典特征抽取.mp4  M/ u0 F) k3 C
　　├─(17) 09-文本特征抽取CountVectorizer.mp4$ |0 X* m/ X2 I, X8 \
　　├─(18) 10-中文文本特征抽取.mp4
2 c, ]8 ^$ u. C: {' y　　├─(19) 11-文本特征抽取TfidfVevtorizer.mp4
0 g8 n  h2 s! [; C8 c5 Y0 A, k　　├─(20) 12-数据预处理-归一化.mp4
% Y8 `. f3 {/ p3 O( f　　├─(21) 13-数据预处理-标准化.mp4
' E/ U! e  Z3 a7 J　　├─(22) 14-什么是降维.mp4
+ |& W7 r% L% W0 r, D& h: G+ `　　├─(23) 15-删除低方差特征与相关系数.mp4
2 @' ?  _  @  E0 Q　　├─(24) 16-主成分分析.mp40 @) Z! m! X" j. q8 g9 s7 H) X- }
　　├─(25) 17-instacart降维案例.mp4
- ?/ J' o  V0 Y+ F9 w　　├─(26) 18-总结.mp4
9 ?" L6 ?: }3 E: C+ o4 W, R+ n　　(6)\Python3天快速入门机器学习视频\机器学习day2
' K* Z* R0 t' @9 f　　├─(27) .DS_Store
! n- ?6 K; ^* u$ e' V　　├─(28) 01-上节回顾.mp4/ [) D- ~8 p) Q
　　├─(29) 02-转换器与预估器.mp4' u& B( W5 u2 G4 o5 w* ]8 F
　　├─(30) 03-KNN算法.mp4% r9 u/ z9 ~; ~
　　├─(31) 04-模型选择与调优.mp4
% c1 _2 I7 ^# O% G2 E　　├─(32) 05-Facebook案例流程分析.mp4# x1 X0 ]3 F2 s! o  J
　　├─(33) 06-Facebook案例代码实现.mp4
. e9 X5 Z3 \9 f3 E+ t　　├─(34) 07-朴素贝叶斯算法原理.mp4, D3 \( _5 U4 d, P
　　├─(35) 08-朴素贝叶斯算法对文本分类.mp4
# v; Y( E1 n8 F8 ~　　├─(36) 09-认识决策树.mp4
6 |4 a% }) l$ g, w　　├─(37) 10-决策树算法对鸢尾花分类.mp40 u; N/ u# B) f- F- ^
　　├─(38) 11-泰坦尼克号乘客分类案例流程分析.mp4% H( q$ ~: L0 i3 h. O
　　├─(39) 12-泰坦尼克号案例代码实现.mp4% R( R: V* Q; K  e
　　├─(40) 13-随机森林.mp4) K/ M) o; ]# t* ^
　　├─(41) 14-总结.mp4; i' o9 K2 d% e& H
　　(7)\Python3天快速入门机器学习视频\机器学习day3
4 a' `5 f) m2 a- h( v( K) S; }　　├─(42) .DS_Store
5 }5 U  V, B  Y& _1 z　　├─(43) 01-上节回顾..mp4
- R1 L; Y0 W- O　　├─(44) 02-线性模型.mp4
/ n0 l9 M; ~7 G) H　　├─(45) 03-损失函数.mp4
0 B* `$ v3 b3 L7 w7 f4 e! U8 k　　├─(46) 04-优化方法1-正规方程.mp4; m4 o& s% _) @+ f
　　├─(47) 05-优化方法2-梯度下降.mp4
: y; Z' z5 r3 H1 i　　├─(48) 06-正规方程与梯度下降对比.mp44 c! Y  G! H1 K. q
　　├─(49) 07-梯度下降优化器.mp41 z# r- Q2 u& w" Y" J
　　├─(50) 08-过拟合与欠拟合.mp4
6 N  i- F# w7 H( f* {　　├─(51) 09-岭回归.mp4% z, z/ h3 K. c6 t. b, l
　　├─(52) 10-逻辑回归原理.mp44 \3 R- C& w. C# y8 p
　　├─(53) 11-逻辑回归对癌症分类.mp45 @6 h3 r- S& [' g
　　├─(54) 12-精确率、召回率、F1-score.mp4
1 E. z( s7 ^; \2 s4 O5 Q4 d* T　　├─(55) 13-ROC曲线与AUC指标.mp4
3 B. ]  Q! ?2 m8 \4 P　　├─(56) 14-模型保存与加载.mp4! g- ~: C: U% Z. u1 j) H
　　├─(57) 15-KMeans算法原理.mp46 p: a' n( ^' r1 `9 t& |
　　├─(58) 16-聚类的模型评估.mp4
2 L1 z) _) n  E+ D4 c" k% V　　├─(59) 17-总结.mp4
  V2 r% k2 }, U, ^( r　　(8)\Python4天数据分析视频\day16 X/ ^" g  L! o* U" `3 W$ ^
　　├─(60) .DS_Store! z) I' @7 D. v/ ]
　　├─(61) 01-环境搭建.mp47 @$ c& \3 T7 i
　　├─(62) 02-JupyterNotebook介绍.mp43 q: S% m! \. Q. r* A) L6 R. i/ K
　　├─(63) 03-快速上手JupyterNotebook.mp4
1 Y0 n* V4 v* }5 c8 Z. {　　├─(64) 04-Matplotlib介绍.mp4
( d6 j/ ]8 Q* k8 S& z2 ]　　├─(65) 05-快速上手Matplotlib.mp4
2 W9 B% t5 `4 S/ L, I　　├─(66) 06-Matplotlib三层结构.mp4
+ \  R- a5 b0 M* E; L　　├─(67) 07-完善折线图（画布层）.mp42 H7 J. l- p3 g* t! p  ^7 m6 q
　　├─(68) 08-修改x、y轴刻度.mp4
  k# H- o/ A7 `1 ^; Z3 p　　├─(69) 09-中文问题解决.mp4/ E; h2 F1 w' x0 x- s; @
   　├─(70) 10其他辅助显示层完善折线图.mp4
3 i: l8 T3 c# d( j　　├─(71) 11-完善折线图（图像层）.mp4) W$ V) l: N! U1 F4 C
　　├─(72) 12-创建多个绘图区.mp4
* U' N/ ^- S4 ]& \7 p! n　　├─(73) 13-折线图应用场景.mp4' K  V) r& N) B8 E/ K, B& P- g
　　├─(74) 14-常见图表及散点图.mp40 D- X! a( L5 q) n) X
　　├─(75) 15-柱状图.mp4
9 t: W. B* ~* c; E8 T　　├─(76) 16-直方图.mp4/ b1 D0 ]+ b, x1 L, ?& [  T. r
　　├─(77) 17-饼图.mp40 R5 m" w9 S7 `3 t( i( p' d8 j3 k* I6 K
　　├─(78) 18-总结.mp48 X0 h" Z. ~5 }+ q0 a
　　(9)\Python4天数据分析视频\day2" T9 ^/ B- t/ K4 ?6 E
　　├─(79) .DS_Store; |0 d9 Y( Y- |! Q3 ]8 R
　　├─(80) 01-上节回顾.mp4; O3 f5 M) e' N0 N2 o  b
　　├─(81) 02-今日目标.mp45 {- _9 L2 t8 r# T4 ^; h
　　├─(82) 03-Numpy优势.mp4
! I' Z% v1 C' u* D" ]6 a: |　　├─(83) 04-ndarray属性.mp4& \3 _& \" r1 D& n: v: T
　　├─(84) 05-生成数组的方法.mp4) z- I- p; Y% C- M6 |1 y6 q! b
　　├─(85) 06-均匀分布与正态分布.mp4
, t; }3 p2 ~+ S" O, p7 m　　├─(86) 07-切片索引与形状修改.mp4
( K  A$ M6 G! a4 [2 z3 D, x　　├─(87) 08-类型修改与数组去重.mp47 e4 C3 ~) i# r8 A' D$ z. z% D
　　├─(88) 09-逻辑运算.mp4
3 [1 M8 W7 ~. O" Z* O! |　　├─(89) 10-统计运算.mp4& t( _" C) z  x: W$ B; K) Z  F$ z  [5 h  L# M
　　├─(90) 11-数组间运算.mp4( W) |+ l% T5 u8 y& |( G
　　├─(91) 12-矩阵运算.mp4& [) H1 j7 \5 I! l! G
　　├─(92) 13-合并与分割.mp4' \  E; V3 T: ~. D& D5 o
　　├─(93) 14-IO操作与数据处理.mp4/ _6 Q: j6 D- Q9 i
　　├─(94) 15-总结.mp42 Z* B3 Q7 g6 U& s
　　├─(95) 答疑.mp4
- E9 h* t3 I. o7 n8 Z. R　　(10)\Python4天数据分析视频\day38 T. ^- J& ?- r/ c  N: G8 `# ~8 S
　　├─(96) .DS_Store
& e  G; `6 l2 Q: M/ O　　├─(97) 01-上节回顾.mp4
1 O" S0 A, d* r9 \　　├─(98) 02-Pandas介绍.mp4
0 q/ q' m& T) }+ X　　├─(99) 03-DataFrame属性和方法.mp4
3 ~; x8 ?! H# B0 c, \　　├─(100) 04-DataFrame索引设置.mp4
7 r) M, ?9 ~& S( }　　├─(101) 05-MultiIndex与Panel.mp4# P5 b3 L3 [2 r3 F
　　├─(102) 06-Series.mp4
2 z& s, ^0 M. H& @0 E　　├─(103) 07-索引操作.mp4
. O9 Q) \% j8 g5 C　　├─(104) 08-赋值与排序.mp4& N) C5 W" }1 {9 H* r0 Z1 X) l
　　├─(105) 09-算术运算与逻辑运算.mp4
! D  k1 ]4 B# M0 O, m. Z　　├─(106) 10-统计运算与自定义运算.mp4( @$ \% B# b/ N) m2 J
   　├─(107) 11-Pandas画图.mp4
9 d/ R5 k' j& c7 g' j　　├─(108) 12-csv文件的读取与存储.mp4! I3 M  y5 e) U% X; P" e
　　├─(109) 13-hdf5文件的读取与存储.mp4  o# S' G" K- t2 A  N
　　├─(110) 14-json文件的读取与存储.mp42 o% A6 F8 O0 a. ~& }3 I
　　├─(111) 15-总结.mp4
' L1 r+ B) p$ W　　(11)\Python4天数据分析视频\day49 ]2 o) J9 v1 E$ d. c
　　├─(112) .DS_Store
9 s- i5 w( S! k3 ?" M1 ]& c　　├─(113) 01-上节回顾.mp4
/ H% m% O& e: C　　├─(114) 02-今日安排.mp4$ X( m. A* s# a! [
　　├─(115) 03-处理np.nan类型的缺失值.mp42 O8 R- _$ M3 V; V8 N) _% @
　　├─(116) 04-处理其他标记的缺失值.mp4; b9 G6 d: c% \
　　├─(117) 05-数据离散化.mp4* O* ]- I( y$ l
　　├─(118) 06-按方向合并pd.concat().mp4
/ D0 h6 c: H  r9 D* i7 v  b8 I% ]. J　　├─(119) 07-按索引合并pd.merge().mp4' h- I" b* B# `4 T
　　├─(120) 08-交叉表与透视表.mp4
. L0 D6 W! Z2 B8 ^% t$ `1 K! s　　├─(121) 09-分组与聚合.mp4( m* @8 N  y4 D5 z  O
　　├─(122) 10-综合案例.mp4! {$ [3 |/ ~* J3 v- H% z
　　├─(123) 11-总结.mp4$ x6 R! |8 z; e2 P) _
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( r) ]6 W( l2 t9 H7 [4 t3 a' f8 S1 g8 M
% g) \7 v$ G1 _! ]: O% s




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