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
├─机器学习经典案例.zip
! u' A+ R$ X7 q9 y7 K├─课时01.课程简介.flv
├─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
+ ?! n) I5 q1 S├─课时06.数据预处理.flv_d.flv
$ ?  d3 |  g# E+ B8 X. R├─课时07.使用scikit-learn建立分类模型.flv_d.flv
  y. P+ Y6 G9 C) j% C├─课时08.数据简介及面临的挑战.flv_d.flv
$ `! P6 w$ G8 H- q0 r! _; D├─课时09.数据不平衡问题解决方案.flv_d.flv
7 O9 l( A& ?: s7 k& F' [├─课时10.逻辑回归进行分类预测.flv_d.flv
├─课时11.使用阈值来衡量预测标准.flv_d.flv
. n2 v+ X) G7 y- {+ T6 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
├─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
4 i+ A. o" A* j1 y├─课时16.决策树中参数的选择.flv_d.flv
├─课时17.将建立好决策树可视化展示出来.flv_d.flv
5 t& L; N5 P$ c! k8 w+ k7 W├─课时18.船员数据分析.flv_d.flv
├─课时19.数据预处理.flv_d.flv
├─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
: r0 a+ t$ [$ D, {: X( D: G' A; j├─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
* t7 z7 N3 H! g6 A3 A├─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
& Q# x5 i! k' V4 B) R" r1 r├─课时26.使用级联模型进行预测.flv_d.flv
/ m6 i# F" i( C2 _+ W├─课时27.数据简介与特征预处理.flv_d.flv
- z# C3 R* Z0 n9 S/ e. q2 Z├─课时28.员工不同属性指标对结果的影响.flv_d.flv
, Q, R" x: D& I├─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
; o/ e* ^9 ?* l$ K├─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
' _9 y$ t- M! Q* U* [' R4 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
) W+ V) _) ]" G  E├─课时37.训练神经网络模型.flv_d.flv
6 n5 X, G5 e/ k) c" I: ^+ o+ ~) Y├─课时38.PCA原理简介.flv_d.flv
* g% o7 @7 W0 m8 \$ e" a) @1 T├─课时39.数据预处理.flv_d.flv
) g  d7 n, \/ f' l├─课时40.协方差分析.flv_d.flv
├─课时41.使用PCA进行降维.flv_d.flv
$ `0 @' k' d3 s' U" s+ v8 z├─课时42.数据简介与故事背景.flv_d.flv
5 h; J3 W) u; c4 G  V1 N├─课时43.基于词频的特征提取.flv_d.flv
' O. O+ B  W6 h, b* z, `; y├─课时44.改进特征选择方法.flv_d.flv
8 L+ ~- r8 r3 D! v├─课时45.数据清洗.flv_d.flv
6 ?4 a" k1 t% d; H8 |├─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
, z7 h  t: g3 \, l: O- @1 o; o$ ]├─课时48.预测结果.flv_d.flv

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