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[python/机器学习人工智能教程] python智能化数据分析与机器学习的实战演练源码案例都有

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商乾小编 显示全部楼层 发表于 2020-7-6 15:08:17 |阅读模式 打印 上一主题 下一主题

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   1.jpg 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。
0 p4 Y) g3 a8 n  ~. S  @
4 h% R$ A: v/ P: k+ ]6 b" Y1 K$ X4 U  ===============课程目录===============
" d2 r2 i/ C) o: a3 w0 k& J0 _  (1)\Python3天快速入门机器学习视频
  S6 [- @4 F2 z( i  (2)\Python3天快速入门机器学习资料8 i5 p$ k, G4 h! V
  ├─(1) 机器学习day1资料.zip, E1 a" C0 A' J  [' L
  ├─(2) 机器学习day2资料.zip4 Y' J  Y# n1 Q: W9 H( v
  ├─(3) 机器学习day3资料.zip
. L/ t" s) N& N' S2 p3 g  (3)\Python4天数据分析视频
& u$ D6 x& F4 d, s  (4)\Python4天数据分析资料
5 i0 z$ b. N# J! M( J  ├─(4) day1资料.zip6 o8 a9 \! `% L* ~' F
    ├─(5) day2资料.zip: f7 F& P" n2 k, y8 B
  ├─(6) day3资料.zip
; _3 Y8 \9 K: O8 w! z( I  ├─(7) day4资料.zip
; h" l* O/ @( O& J9 j! W  (5)\Python3天快速入门机器学习视频\机器学习day1
  k* u, v" d4 f* L7 F  k# B  ├─(8) .DS_Store; ^6 H% t' S. v& v* u
  ├─(9) 01-人工智能概述.mp41 _# A2 o) P8 B# V: v" f* s  ~
  ├─(10) 02-什么是机器学习.mp4: F( L6 q- u2 i
  ├─(11) 03-机器学习算法分类.mp4
. H. h  |" \2 Z. [1 r1 M7 g  ├─(12) 04-机器学习开发流程.mp4
; A3 o! y0 Z- h8 a- q  ├─(13) 05-学习框架和资料介绍.mp4$ J6 a8 P' N% j% L6 h( O- ~
  ├─(14) 06-可用数据集.mp4' |" [. Y  I2 V
  ├─(15) 07-sklearn数据集使用.mp4' q/ c% [) [- u7 @
  ├─(16) 08-字典特征抽取.mp4
8 [7 y6 u: H% y  ├─(17) 09-文本特征抽取CountVectorizer.mp4) W" ?1 c& `0 ?* X) A. x  V8 Z3 |
  ├─(18) 10-中文文本特征抽取.mp49 k! B" X+ [5 q; S9 U$ M% e* x
  ├─(19) 11-文本特征抽取TfidfVevtorizer.mp4: X4 Q1 b( g1 R& A
  ├─(20) 12-数据预处理-归一化.mp4
, I9 M5 S) F7 M' E5 y/ r  ├─(21) 13-数据预处理-标准化.mp4
6 q- Z; u1 ?' T3 F  ├─(22) 14-什么是降维.mp4/ A1 }3 S8 _; `  f7 u
  ├─(23) 15-删除低方差特征与相关系数.mp4/ b, X* ^, [  }5 s) a6 W' w
  ├─(24) 16-主成分分析.mp44 S& Z4 E" m, n+ c0 L
  ├─(25) 17-instacart降维案例.mp48 n; A1 s! Q) G
  ├─(26) 18-总结.mp4& L9 n! W& J; r% @
  (6)\Python3天快速入门机器学习视频\机器学习day21 G3 @0 i) P+ f3 K7 P: r
  ├─(27) .DS_Store+ R& R& h4 Q2 J* D2 u- g5 c% c
  ├─(28) 01-上节回顾.mp4. C$ C; y. j' f/ @5 \3 ^! a
  ├─(29) 02-转换器与预估器.mp4
! B8 K! i2 D- c% y' I  ├─(30) 03-KNN算法.mp4
. Y6 y* f! [! k. d8 t) J. |8 o  ├─(31) 04-模型选择与调优.mp4" b' ^* c* d$ f8 x
  ├─(32) 05-Facebook案例流程分析.mp4. u' g, b" t: `
  ├─(33) 06-Facebook案例代码实现.mp4
, B3 a. t7 s) }  }: m; [2 J; D+ M  ├─(34) 07-朴素贝叶斯算法原理.mp4! u1 w/ E% H6 V1 f# e
  ├─(35) 08-朴素贝叶斯算法对文本分类.mp45 V  {; _/ P1 Y& Q9 L9 s
  ├─(36) 09-认识决策树.mp46 x+ ?% N' o3 i( p+ M) I
  ├─(37) 10-决策树算法对鸢尾花分类.mp4
- G! Q  Q$ j8 j! s, h& g4 h  ├─(38) 11-泰坦尼克号乘客分类案例流程分析.mp4
6 H- n  G( J* w  ├─(39) 12-泰坦尼克号案例代码实现.mp43 e0 O4 V6 L8 I, U/ l' Z
  ├─(40) 13-随机森林.mp4
* X8 r4 n/ n1 p+ J  ├─(41) 14-总结.mp4
$ d2 u4 `" P& @2 c: P  (7)\Python3天快速入门机器学习视频\机器学习day3- [3 d2 Z7 @' w
  ├─(42) .DS_Store; P8 E1 f4 F& G) A; T, m$ W) z: ]
  ├─(43) 01-上节回顾..mp41 h4 \2 A$ `3 V! D
  ├─(44) 02-线性模型.mp4- ?; z9 V( t# A" c4 C% d
  ├─(45) 03-损失函数.mp4! R2 n; [* x% |1 f+ ~2 O, G# u
  ├─(46) 04-优化方法1-正规方程.mp4
6 X4 F: U( a' i# \4 R  ├─(47) 05-优化方法2-梯度下降.mp4
% d1 ?- I# w/ G  ├─(48) 06-正规方程与梯度下降对比.mp4; J  U1 D% l: n6 V& V. i
  ├─(49) 07-梯度下降优化器.mp4
( ?8 Z( u9 m' x% R  ├─(50) 08-过拟合与欠拟合.mp48 x+ w) i  a# T  j! m
  ├─(51) 09-岭回归.mp4, r0 i% z$ Q6 d8 g! V/ N
  ├─(52) 10-逻辑回归原理.mp40 Z  J+ v4 a( a9 t; v. b& |
  ├─(53) 11-逻辑回归对癌症分类.mp4( G* o0 L- Y1 B) ]. X7 M: h6 A
  ├─(54) 12-精确率、召回率、F1-score.mp4
; i" C2 M# Z8 S8 W; g  ├─(55) 13-ROC曲线与AUC指标.mp4; g, H$ Z$ W$ x5 Y& R) M+ i
  ├─(56) 14-模型保存与加载.mp4
. q7 f$ v  C8 ?) f: d8 y  ├─(57) 15-KMeans算法原理.mp4  ?5 U  ?8 D$ T2 l- e& @6 Y6 ^' D
  ├─(58) 16-聚类的模型评估.mp4
0 m6 _6 @$ n3 E1 o( T, b6 c  ├─(59) 17-总结.mp4
$ j8 \" Q0 {7 f, `+ ]0 L/ m9 Y3 q  (8)\Python4天数据分析视频\day1
; E0 L* C( l$ P. V; U0 I9 {5 H1 J  ├─(60) .DS_Store# R$ R' ~/ E! N( i  ?/ U& P$ D
  ├─(61) 01-环境搭建.mp4
" Y0 v2 ]" m" h7 i7 w  ├─(62) 02-JupyterNotebook介绍.mp4
6 y7 L% v( Q2 M+ n) h: M4 n  ├─(63) 03-快速上手JupyterNotebook.mp4
- w0 H3 ^% R; T2 |7 G! G  ├─(64) 04-Matplotlib介绍.mp4, L$ D, w9 J- f& C. y
  ├─(65) 05-快速上手Matplotlib.mp4
  l# ~7 J  m( j" i* f) d' ?' g+ [% d  ├─(66) 06-Matplotlib三层结构.mp4. \+ T7 B: u1 W. \, @
  ├─(67) 07-完善折线图(画布层).mp4/ Z, {& f) t2 g# S5 n) G
  ├─(68) 08-修改x、y轴刻度.mp4
# E4 b1 h4 X& Y6 c, U0 {  B/ n5 Z' Z  ├─(69) 09-中文问题解决.mp4  [" l. d, L, E; P5 B" e. H
    ├─(70) 10其他辅助显示层完善折线图.mp4( ^3 [" G, Y$ \9 x/ H6 _3 G
  ├─(71) 11-完善折线图(图像层).mp45 J0 w/ F% x8 p$ H) X) y! W% p
  ├─(72) 12-创建多个绘图区.mp4
) @2 g  q# }% Z6 h/ w  ├─(73) 13-折线图应用场景.mp46 d) `5 F: p5 I
  ├─(74) 14-常见图表及散点图.mp4. a/ f. D7 m4 ^) C( ]. |& m6 D" V
  ├─(75) 15-柱状图.mp48 Z. I! {$ f, b% n; j$ y7 v
  ├─(76) 16-直方图.mp4+ R$ R0 E, t: V+ S* y' |
  ├─(77) 17-饼图.mp4
6 C6 O! u" D9 d  ├─(78) 18-总结.mp4
1 M, K9 E! g( G0 t- B  (9)\Python4天数据分析视频\day21 M* k# v( Z+ F
  ├─(79) .DS_Store
) y. y3 c3 r* I1 g. v* T  ├─(80) 01-上节回顾.mp4
* D" A# F( L5 `) s5 y& o  ├─(81) 02-今日目标.mp4' ^/ e/ z" @( `' K) ], o
  ├─(82) 03-Numpy优势.mp4
) a$ {, S/ _/ J2 h  O5 H  ├─(83) 04-ndarray属性.mp4
" Y+ y# N( v' Y: z2 H& ?  ├─(84) 05-生成数组的方法.mp46 j" {. I1 |" F& x
  ├─(85) 06-均匀分布与正态分布.mp4* Q+ X8 V6 W2 P0 u& I9 Q
  ├─(86) 07-切片索引与形状修改.mp4# a; t# e; R% {6 h  N: L& c) {
  ├─(87) 08-类型修改与数组去重.mp4* T" v7 ^# ~: L4 k
  ├─(88) 09-逻辑运算.mp41 u6 U, ]& c. j  N% H
  ├─(89) 10-统计运算.mp4
# g; l. A/ y( f" T; u  ├─(90) 11-数组间运算.mp4
& H# C+ ?8 V9 A! k  ├─(91) 12-矩阵运算.mp46 c! A& u0 Y- M0 ~& B
  ├─(92) 13-合并与分割.mp4
1 m3 [( R, V1 j  ├─(93) 14-IO操作与数据处理.mp4; @! w" c. v5 W0 ~: O- N3 b
  ├─(94) 15-总结.mp4( G" ]: @; ~3 n9 n' r- y6 R
  ├─(95) 答疑.mp4
5 K$ Q" u$ K3 ^# P6 J  (10)\Python4天数据分析视频\day3
2 K* \) H2 R, k% k/ C6 }  ├─(96) .DS_Store- z. \9 T/ l9 z0 `
  ├─(97) 01-上节回顾.mp43 s8 n* g. v" F0 A6 |! n/ o6 [
  ├─(98) 02-Pandas介绍.mp4* B- m8 Y" _( x7 r  ?0 ?: Y
  ├─(99) 03-DataFrame属性和方法.mp4
6 v; k( b8 q& }  ├─(100) 04-DataFrame索引设置.mp41 m4 P7 d: t8 V3 d4 _5 G7 s3 R
  ├─(101) 05-MultiIndex与Panel.mp4
, a0 {& M9 }) M+ U: h' h9 l  ├─(102) 06-Series.mp4
% I$ g+ M8 P$ ]2 z  ├─(103) 07-索引操作.mp4
/ }# o) P- C2 y# P* x: u) i) B  ├─(104) 08-赋值与排序.mp42 Z8 [$ g7 n1 E2 B' E0 Q
  ├─(105) 09-算术运算与逻辑运算.mp4  v7 s9 n  Q( X( J# l2 @5 B
  ├─(106) 10-统计运算与自定义运算.mp4$ C4 X7 \) F* _: D
    ├─(107) 11-Pandas画图.mp4$ o# m" i7 e9 A; N& [( N
  ├─(108) 12-csv文件的读取与存储.mp47 f) O: ]# F& T- w1 M' C3 Q4 c8 I
  ├─(109) 13-hdf5文件的读取与存储.mp4/ E4 u0 n. F8 J. H* z7 O- m
  ├─(110) 14-json文件的读取与存储.mp4/ `6 E. V9 H: T7 }
  ├─(111) 15-总结.mp4
7 I0 o$ v9 _; L4 T  X  (11)\Python4天数据分析视频\day4: ^4 L. S* k. @+ m6 T1 S
  ├─(112) .DS_Store
' y7 C  ~8 \+ n0 d6 U  ├─(113) 01-上节回顾.mp4
) {3 ?8 I! K) S: ^$ l  ├─(114) 02-今日安排.mp4
$ H& _5 k4 t+ k) u' C% ?  ├─(115) 03-处理np.nan类型的缺失值.mp4; T( a4 E6 i' O! M0 K1 b9 u
  ├─(116) 04-处理其他标记的缺失值.mp4
$ k/ M( q- E) \* z- o' e- e  ├─(117) 05-数据离散化.mp4
: U, h2 z; C' ?8 R( _4 q5 Q  ├─(118) 06-按方向合并pd.concat().mp4
# U6 k' Q! s) |2 q  s  ├─(119) 07-按索引合并pd.merge().mp4
' V) I  ]/ ^3 @' B5 s! z/ z  ├─(120) 08-交叉表与透视表.mp47 B! Q& H  E0 F& d$ \
  ├─(121) 09-分组与聚合.mp4
0 @2 z, h- v9 k: H* |  ├─(122) 10-综合案例.mp4
9 b2 w" [) {- f  Q  ├─(123) 11-总结.mp4
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