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0 ]0 b: z4 D7 u- e h8 h* w- L6 q│ │ 考核项目02_视频网站数据清洗整理和结论研究.zip
( D* {) l. s, l& j3 p# ^+ o: j0 N5 J│ │ 考核项目03_多场景下的算法构建.zip
" ~ Z) _, F2 `5 ?9 g; B, I│ │ 考核项目04_多场景下的图表可视化表达.zip
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│ │
" q1 `, |8 e8 f/ g3 m% d$ X# _│ ├─数据团所有付费&免费课程+免费课资料1 ~9 b- K" {2 X7 t# }- }% o+ q8 R
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0 A0 y: e2 T# H* `. S│ │ 02-城市数据团所有系统课程(付费).docx2 J- A& ?$ `- M; I8 O0 T
│ │ 《城市空间研究专题(Python)体验课》课程资料.txt
+ u& ^" z! J8 L: E0 T8 h! A% F│ │ 【地产数据分析师体验课】课程及上课资料链接.txt0 D% \4 Q5 v" c! O
│ │ 数据可视化微专业-体验课资料.rar
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│ └─每周干货
$ i# b, m1 B" w) b4 y4 d* A! \( s│ 01每周干货分享_藏在excel中的可视化大杀器.docx
* c1 U0 x" q1 c% D: L; G│ 02每周干货分享_饼图可以这样玩-双坐标轴的妙用.docx8 {* h7 G: A6 [
│ 03每周干货分享_还在烦手动复制粘贴表格?来看看这个!.docx
, U- S5 I6 d3 u3 j& y│ 04每周干货分享_如何用150秒完成1000个Excel表格的合并.pdf4 ?) X1 C( `/ z0 z8 F3 j
│ 05.5【学员分享】 百度热力图的基础用法.pdf- m% o. R2 P9 u2 K
│ 06每周干货分享_哪一个统计量是真的.pdf3 A# ?/ y+ R+ N- L
│ 07每周干货分享_从零代码爬虫到Python函数式编程.pdf
9 b! D( w6 r% e$ _! u0 M& r5 W j' N6 T% [│ 08每周干货分享_大数据告诉你,哪里的吃货对各种小吃来者不拒?.pdf
4 |# D/ S" S# K! q0 X4 n│ 09 每周干货分享_“还完花呗,再也不用吃土!”是真的吗?.pdf9 f" d7 Q7 q+ `0 A
│ 10 每周干货_没想到你竟然是这样的全职高手 -从文本挖掘聊起.pdf
2 v6 U X/ W( |/ x( |1 }0 Q+ c" q│ 11_每周干货_从负基础学编程,这样的思维方式你知道吗?(学霸秘籍).pdf
% R: s# G2 C1 W- \/ { T3 j+ R R│ 12_每周干货_刚刚,我用微信“验证”了六度区隔假说.pdf5 l7 E0 U: u( X) m( ? e
│ 13_每周干货_数据下的奥运百年-Kaggle数据研究.pdf
% n& R2 _' m) {$ d6 |- l│ 14_每周干货_感谢百度,我再也不用手动抓经纬度了!.pdf9 h0 m! l" W, v* N; a4 _$ d2 u' \
│ 15_每周干货_面对喜欢的人,该表达还是等待?.pdf8 `# z$ t, S9 ^
│ 16_每周干货_Python数据分析初体验,需要解答的三大问题.pdf+ n' q* j7 Q3 S4 F7 l
│ 17_每周干货_Python下无处遁形的赌场套路.pdf$ d5 {) K) V- _* @
│ 18_每周干货_女朋友的情绪难以捉摸,作为程序员我应该?.pdf& W! P% l5 ?, j$ `& R6 o
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% g X5 T0 X3 n6 B- [# q' y│ 20_每周干货_收藏-这份可视化神器安利请收好!.pdf
6 t6 B2 H4 E3 [6 l! a" n│ 21_每周干货_每天都有新老婆上线?教你如何用python把玩守望先锋新英雄.pdf* |4 Y X! H+ U' r( Z+ F% ?
│ 22_每周干货_Geopandas――从“可视化”到“字母化”的空间数据分析.pdf
; X( O* ]( {7 b$ l│ 23_每周干货_面试官让用5种python方法实现字符串反转?对不起我有16种…….pdf
6 f8 {: p/ s% s6 K$ C+ [│ 24_每周干货_学Python好还是学R好?.pdf
$ l+ I- `3 B9 t0 C _" v│ 25_每周干货_如何利用机器学习甄别淘宝优质店铺.pdf
1 s! j; Q* B: H2 e8 L: d4 I4 \8 _* z│ 26_每周干货 学会-精湛-应用,一个数据分析师的养成手册.pdf
" A$ E9 e& |7 e* l' ~7 V│ 27_每周干货_拒绝调包,如何用python推导线性回归模型.pdf+ r% b4 z, }' L& U
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) G) s I0 n8 P0 S% k│ 29_每周干货_蒙特卡罗随缘猜数法求解四宫格.pdf
/ P$ z5 D+ o1 |8 ~/ ^" ]│ 30_每周干货_这是一篇让人脸红的python数据分析.pdf
5 H) w- L: d2 D│ 31_每周干货_数据分析师最不能错过的数据是什么?.pdf
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│ 9 I$ M- D( C! Y# m% M1 P5 Y' Q
├─00-00 课前直播
, h, S3 k6 X1 T9 e. L! ]/ M│ 课时01寒冬下数据分析师的去向如何?.mp4- c8 q- m2 O, {
│ 课时02数据工作者如何升级赋能?.mp4
0 L- ~. e+ S" ?' G! \; a: q7 k' X│ 课时03数据分析师如何转型玩算法?.mp4 G( s% ]% Y8 D7 S* y( G4 ~
│ 课时04一小时就能入门python爬虫:想当数据分析师就自己爬数据!.mp4
2 C6 B N$ \9 X4 g- V│ 课时05用Pandas快速搞定数据清洗,从此告别Excel.mp47 W. @1 |* @' n4 i1 x. h
│ 课时06企业实战中的爬虫问题详解.mp4' q& K e9 |/ E/ `7 J% h
│ 课时07商业数据挖掘:用Python完成描述性统计分析.mp4
; w0 k. X) h5 {│ 课时08Python机器学习入门:教你使用sklearn进行房价预测.mp4
" l" M' n+ g9 g! v+ {│ 课时09数据门槛太高?那就用随机数模拟算法!.mp4
- x* O- T% F% ?+ z% ?│ 课时10数据分析师面试技巧解析_10分钟搞定你的面试官.mp4
0 c0 d2 x+ ^( |│ 课时11想要准确预测未来趋势?这些因素你不能漏掉!.mp44 N7 F# ~! c' j; _& V5 W+ U1 d& c
│ 0 V) W8 D, |* q
├─00-1【预备课】数据思维导论
7 n6 n5 N5 @9 g- \" I% F, c5 q3 O│ 00课程须知:课程服务和软件下载(重要!必看!).mp4! O9 y! ?- ^# F4 J4 U# a6 j. o/ k
│ 01第一章 数据能做什么?.mp41 i1 n/ }) N1 S+ v( w6 R* q- u
│ 02第二章 避免对数据可视化的误解2(1).mp4
; U; {7 H& ~" M0 ~* x& d│ 02第二章 避免对数据可视化的误解2.mp41 C/ \% L: s# P1 C
│ 03第三章 机器学习是什么.mp4. x( k, c" q( o7 l
│ 04第四章 用数据改变未来.mp41 U+ H6 T# N% p9 H
│
) ?* S0 |! \8 _6 y4 `7 Y├─00-2【预备课】基础语言入门4 ]
" d9 ~6 v* X9 I: ~, }# w, @│ 练习01:商铺数据加载及存储.mp4& _0 k F4 d% X5 ]
│ 课程1.1 重新认识你的电脑.mp4
1 t. B7 X4 s- g│ 课程1.2 为什么选择Python?.mp4
+ v, x' m8 O$ K* N4 C│ 课程1.3 集成开发环境及Python运行逻辑.mp4
: y' \" P3 F) D7 N& R$ t│ 课程1.4 JupyterNotebook与Spyder.mp40 i+ F" x$ n! {) u+ U
│ 课程2.1 数值类型概述.mp4
2 T% @ T8 V- [# C│ 课程2.2 认识变量.mp4
4 t& d* G- B$ a9 {8 l# s1 ]6 g7 p* ~│ 课程2.3 运算符.mp46 N; {! R+ H" \/ L4 x
│ 课程2.4 注释.mp4. ~& ~$ p! d' u: E
│ 课程3.1 什么是序列?.mp4
7 S: a2 Z6 R% g. g% {7 B│ 课程3.2 序列通用操作.mp4( t3 |5 V" S& {& @
│ 课程3.3 列表list常用操作.mp4
2 U# K% a n( k% g, e│ 课程3.4 文本序列str常用操作.mp4
/ N8 I( w4 C" D" F- K5 L7 ^│ 课程4.1 字典dict基本概念.mp4
1 n5 q9 d7 a3 A) |$ v+ q. B│ 课程4.2 字典常用操作.mp4
, i2 `+ Y/ H4 W1 ~3 i+ y' o│ 课程4.3 字典的元素访问及遍历.mp4
) m' `' D- `) \. K│ 课程5.1 什么是语句?.mp4+ Y0 h0 i' s, G2 U1 e- _* c
│ 课程5.2 条件判断:if语句.mp4
- Q; @1 _4 ~+ z% n& o│ 课程5.3 循环语句:for循环.mp48 u* y# O4 w R
│ 课程5.4 循环语句:while循环.mp45 y: Z& h# R" O- Q/ J+ S+ N9 H& B
│ 课程5.5 循环控制语句.mp4, H: k$ ]# N' I" y2 j8 b i
│ 课程6.1 函数的基本概念.mp45 z. ]3 ^ [9 @3 C7 C! i/ L9 z! X0 r
│ 课程6.2 自定义函数.mp4: d. P, r) v0 l. U l: c3 i. s
│ 课程6.3 局部变量及全局变量.mp4
7 }6 I/ l# D. L s1 S* X0 ~│ 课程6.4 匿名函数lambda.mp4) y1 B- \+ R# a7 ^
│ 课程7.1 什么是模块?.mp4
: J) L; K/ A, S: W* `$ ?' V│ 课程7.2 模块创建及import指令运用.mp4) T6 T4 t+ y% o2 s
│ 课程7.3 “包”的概念及python包管理工具:pip.pptx.mp44 H8 ]( R6 R6 {3 J* g& m
│ 课程7.4 windows环境下的代码运行.mp4
. S1 x* W L/ q$ H7 G, I% _: I│ 课程8.1 文件对象声明及基本操作.mp4
) h5 O( W( F% Q: [4 a7 V│ 课程8.2 系统模块下的路径操作.mp4
9 _" X" t8 u+ O8 P│ 课程8.3 文件的读取与写入(上).mp4
. I N& l6 E( t2 \9 e│ 课程8.4 文件的读取与写入(下).mp4
1 X3 t8 h+ p- S. G9 [2 E( L8 ]│ 课程8.5 pickle模块的运用.mp40 ?8 ?* C+ U8 Q. R* G9 J2 r O* i1 y
│
" j2 h8 U* _8 U, j8 j4 }& P/ o1 _├─00-3【预备课】重点工具掌握
4 P c) @! e4 I; h/ ^# ?│ 练习02:知乎数据清洗整理和结论研究.mp4
8 S; l. d8 L5 r2 K│ 课程1.1 什么是Numpy?.mp4* H; U# |( g* E. z1 w( D2 U6 R
│ 课程1.2 Numpy基础数据结构.mp47 w$ L/ n! C. L# |$ g' E K; _
│ 课程1.3 Numpy通用函数.mp4; m' }4 f- e2 H# Z4 w4 V. e- E# W+ U$ C
│ 课程1.4 Numpy索引及切片.mp4
; n! m' G: H7 G" j1 n* c│ 课程1.5 Numpy随机数.mp4
w1 |1 V" x; n│ 课程1.6 Numpy数据的输入输出.mp4# c* V: f$ |* A& b! ]4 B
│ 课程2.01 什么是Pandas.mp4* j" G+ ?: b" F) T* G5 U
│ 课程2.03 数据结构Series:索引.mp4
) e5 }- t2 V3 E) ]9 ~. m│ 课程2.04 数据结构Series:基本技巧.mp4& Z8 a4 G1 e" V8 a5 A2 Y
│ 课程2.05 数据结构Dataframe:基本概念及创建.mp4% h9 Q |% H0 S' y! |& D: N, @; J
│ 课程2.06 数据结构Dataframe:索引.mp4
% ]' d, J x+ g; U2 n. B& v/ k│ 课程2.07 数据结构Dataframe:基本技巧.mp4: z Z' s( P' N
│ 课程2.08 时间模块.mp4
( r6 Y* V* O' U3 M+ [ r│ 课程2.09 时刻数据.mp4
% p6 q4 j0 ~/ [' W0 a: E' r│ 课程2.10 时间戳索引.mp4/ M4 g0 m( k% U/ W
│ 课程2.11 时期.mp4
7 H4 D. R2 m ]0 G: M5 E% a│ 课程2.12 时间序列 - 索引及切片.mp4
& n. \; q$ V) o: A! d! F" \│ 课程2.13 时间序列 - 重采样.mp44 |( @( y0 }% y& h7 C6 d/ j
│ 课程2.14 数值计算和统计基础.mp41 Z d7 V2 |/ c$ {
│ 课程2.15 文本数据.mp4
- O: \+ B& B8 X) a7 m, u5 l│ 课程2.16 合并.mp4
o. V; a& {- y3 k│ 课程2.17 连接与修补.mp46 Y# T1 C# _% W& ]$ j# H0 ~# B% f
│ 课程2.18 去重及替换.mp4
5 V2 v: b9 Z1 X( O Q+ b1 e│ 课程2.19 数据分组.mp4
8 B8 |! g! Z# c: [' {# V( W│ 课程2.20 分组转换及一般性“拆分-应用-合并”(1).mp4& o+ d( p) e! u' F: P
│ 课程2.20 分组转换及一般性“拆分-应用-合并”.mp4
' L$ {& e' b# Z+ q4 o* y5 H│ 课程2.21 透视表及交叉表.mp4, [& G$ e( I6 z U+ l/ F
│ 课程2.22 文件读取.mp4. X+ X/ [# l2 b2 c# { X, X
│ 课程3.01 Matplotlib简介及图表窗口.mp4
: k% F* x, t/ i# \! E8 M│ 课程3.02 图表的基本元素.mp44 V: f- W7 N7 |' Y0 |5 [, v( r% G/ P4 w3 J
│ 课程3.03 图表的样式参数.mp4
g; q1 d2 h7 \$ M$ @│ 课程3.04 刻度、注解、图表输出.mp40 c4 \9 J; W! h5 B( y, e& x9 Z9 k
│ 课程3.05 子图.mp4
+ \9 y5 a5 D) C: D9 c$ ^7 K" q│ 课程3.06 基本图表绘制.mp4
. t* ?: r/ x: q, a+ Z) Y H5 o/ @│ 课程3.07 柱状图、堆叠图.mp4
# Y) Z7 }! C& F7 v│ 课程3.08 面积图、填图、饼图.mp42 U6 t I0 _# G5 m
│ 课程3.09 直方图.mp4
& V0 N9 K- X1 N( k4 }7 _│ 课程3.10 散点图、矩阵散点图.mp4% ]3 ^" T2 ?. U) a/ }
│ 课程3.11 极坐标图.mp4
% R+ D* ^) M1 {9 B' p0 Y│ 课程3.12 箱型图.mp4
( F+ l* f, n+ w5 H7 p│ 课程3.13 表格样式创建.mp4
$ L f9 a8 h3 h( B7 L- c7 i* T5 V│ 课程3.14 表格显示控制.mp4
4 T) ~! ?# a0 I# I│ 课程3.15 表格样式调用.mp40 s& I- i% {$ ]; K! ?& n+ L9 A* h+ @
│ 课程4.1 什么是空间数据.mp4
& f! \$ u' M, E( y2 m# L8 |│ 课程4.2 GIS软件基本操作及数据加载.mp4
; A- {" z- ^1 g& S5 _" R│ 课程4.3 坐标系.mp4: e3 Z; h" X* i: J z
│ 课程4.4 空间数据基本处理.mp4& ~( g; d3 [( z% S9 X; \. K
│ 课程4.5 空间数据几何计算.mp4 H+ Q b0 ]$ E, O' g
│ 课程4.6 空间可视化制图.mp45 j+ d* @0 a" q/ |% u f4 P
│ 课程4.7 空间划分.mp4
7 N5 s# |( H: _+ G! f2 b│ 课程4.8 空间统计.mp48 }$ M, q8 H6 u. _- c8 \) s
│ 9 U# C9 \5 L9 C
├─01 数据分析方法
& x: w @ }; P6 s; c- P! B" H│ ├─1数据特征分析+ V( E' V7 c) s+ M+ G5 ?$ O
│ │ 课程1.1 数据特征分析.mp4. ` w: n$ A9 g% M: F# @8 l
│ │ 课程1.2 分布分析.mp4
/ b/ g. ^% P- ~6 D0 I! O+ z, k│ │ 课程1.3 对比分析(上).mp4
+ r/ t# a1 d6 J3 u│ │ 课程1.3 对比分析(下).mp4
6 i0 a9 R1 o: B" S2 R+ s& Q+ C0 u. Z│ │ 课程1.4 统计分析.mp4' L3 U3 U5 R3 V3 P8 ]
│ │ 课程1.5 帕累托分析.mp4. p7 F+ A+ y; z8 Z
│ │ 课程1.6 正态性检验(上).mp4
" N0 P' g' t/ e│ │ 课程1.6 正态性检验(下).mp4. M# {( \! t$ L3 p- c
│ │ 课程1.7 相关性分析.mp4 ?9 o Q6 G. A/ T1 U2 O& H) x
│ │
) Z8 `( j" ~ B ~& j│ ├─2数据处理9 S0 }9 m" x6 W$ M/ J
│ │ 课程2.1 缺失值处理.mp4, V7 n2 t0 B8 c6 K+ j6 ?
│ │ 课程2.2 异常值处理.mp4
) [9 M) \4 R! E│ │ 课程2.3 数据归一化.mp4
! h/ N* ^/ i$ n [$ ^/ a' \│ │ 课程2.4 数据连续属性离散化.mp42 A0 r* N0 y! k3 e
│ │
7 L5 @5 N( R) U% J. h( M+ A1 q│ └─3数学建模
8 e( M9 x1 G2 i& k @* j│ 课程3.1 数学建模概述.mp4# N, X' J/ q: I- C9 s
│ 课程3.2.1 线性回归理论概述.mp4
4 T; I! ^4 U' M8 A. U│ 课程3.2.2 线性回归的python实现方法.mp4
; g) {' I4 F( Y8 g7 w, c+ x│ 课程3.2.3 线性回归模型评估.mp4
+ ^% ?: Z5 W8 `7 p│ 课程3.3.1 KNN最邻近分类理论概述.mp41 I5 U9 s* c2 V
│ 课程3.3.2 KNN最邻近分类的python实现方法.mp4
8 D/ g+ W+ s9 [2 I( Y( E" v│ 课程3.4.1 PCA主成分分析理论概述.mp4( Z: B' |& z! Y# u% s v
│ 课程3.4.2 PCA主成分的python实现方法.mp4
1 D3 x' S8 F9 T: _% g7 Q! w│ 课程3.4.3 K-means聚类理论概述及python实现.mp4/ }3 x' i* s1 ~3 R9 k) f' ~. V
│ 课程3.5.1 蒙塔卡罗模拟理论概述.mp4& h, g" W% K; @5 q+ w/ c" c. l& h9 Q
│ 课程3.5.2 蒙塔卡罗模拟案例解读.mp4
! S8 z& V: E) z$ Z│ - F9 K7 G9 u ?7 z
├─02 数据表达逻辑
; `6 ^& e q ~0 m( h, m. Q5 u│ ├─第1章 数据可视化整体概述0 ^) @0 |/ B% Q: ^
│ │ 课程1.1 什么是数据可视化?.mp41 L8 F/ c0 ^6 u+ j" U# c
│ │ 课程1.2 数据可视化技术体系及方向.mp4# I& c1 A9 {' N* J# J
│ │ 课程1.3 数据图表表达的逻辑原理.mp4 C/ O6 |9 y3 s5 k' i2 t
│ │ 课程1.4 设计美学.mp47 c9 _6 p% i. N+ C
│ │
: r+ B# f) ~( B/ {; e! F│ ├─第2章 Python图表数据可视化:Seaborn
2 j, f: ~9 ~* g6 Y│ │ 课程2.01 为什么选择Seaborn做图表可视化?.mp4. X2 f( d5 Y" b( W; H
│ │ 课程2.02 整体风格设置.mp4
1 c0 D: T2 E' k) T8 p│ │ 课程2.03 调色盘.mp4# r( r( m+ p! |' n7 }
│ │ 课程2.04 分布数据可视化 - 直方图与密度图.mp4* k& \& ^! C) |7 h m- V* C4 r
│ │ 课程2.05 分布数据可视化 - 散点图.mp41 I" u1 G5 T8 W$ E) W3 B8 ~: ~) q: D
│ │ 课程2.06 分类数据可视化 - 分类散点图.mp42 U9 |0 G5 ^; n' n! ]
│ │ 课程2.07 分类数据可视化 - 分布图.mp4" c, [: `* e8 `9 k. M
│ │ 课程2.08 分类数据可视化 - 统计图.mp42 d* p9 P# z' S% Y
│ │ 课程2.09 线性关系数据可视化.mp4
# u' }. O3 I5 x' R' C! I3 l│ │ 课程2.10 时间线图表、热图.mp4
+ i, c3 t# T0 X! i+ k) G6 v│ │ 课程2.11 结构化图表可视化.mp4
+ v, ^# M0 Z2 P: A5 `0 n4 l│ │ * L. f0 N# q$ ~' Y3 ~- e
│ ├─第3章 关系网络数据可视化
( k! R' U+ T: u5 k% v% F7 |* z- A9 v│ │ 课程3.1 什么是关系网络图?.mp47 E( P& L, V! ]! t3 ?* y
│ │ 课程3.2 Gephi软件安装及配置.mp4
3 D0 D2 Z! V' m, X; Y- b1 d& W: c│ │ 课程3.3 Gephi基本操作.mp4% d0 q G& |4 }9 X* C
│ │ 课程3.4 Python数据预处理.mp46 K: o$ k$ w% d8 P& [7 K+ G
│ │ 课程3.5 案例研究一:公司职员关系图表.mp4
1 \* e+ A' f) V: O- g& r4 F0 F% q│ │ 课程3.6 案例研究二:导演演员关系网络可视化.mp4
' B) i5 U+ P( r$ X s3 n│ │
: v+ U- u( ^# v, ]│ ├─第4章 空间数据可视化! r9 G" J- O5 Y. T1 @4 J! T
│ │ 课程4.1 空间数据可视化工具概述.mp4
8 e) o+ N1 A0 S7 T│ │ 课程4.2 3D图表.mp45 V. f K' s. o! p6 e* B
│ │ 课程4.3 空间柱状图(1).mp4+ W H3 F+ c4 ~
│ │ 课程4.4 空间柱状图(2).mp4. X. C1 y) S% g/ `5 V
│ │ 课程4.5 空间线性轨迹图(1).mp47 O0 X- O' U& Q3 L4 @7 ~8 J
│ │ 课程4.6 空间线性轨迹图(2).mp4& x b5 l( i+ M, b
│ │ 课程4.7 空间热力图.mp4) w, r7 B+ `. r* ]6 G! A& M
│ │ 5 b: [5 w% P+ Q/ i+ X* M% W1 I
│ └─第5章 Python交互图表可视化:Bokeh, y# i2 `' O" |: g5 v
│ 课程5.1 什么是Bokeh及其可视化交互原理?.mp4: B; P2 |# f+ s: Z
│ 课程5.2 绘图空间基本操作.mp45 c6 y7 i w# Z- ^- i5 _
│ 课程5.3 图表辅助参数设置.mp4; w2 z D7 ~) d2 R0 ?+ w. w
│ 课程5.4 散点图.mp40 f% x% X9 a& C. k% d0 @, u
│ 课程5.5 折线图 面积图.mp4
5 M2 h* p" T+ f0 U8 w│ 课程5.6 柱状图 堆叠图 直方图.mp4
) l t6 W' n& M3 h3 N│ 课程5.7 绘图表达进阶操作.mp41 q0 c' g k/ z7 t
│ 课程5.8 ToolBar工具栏设置.mp46 T' X. j) O& T# x" o. I
│ 课程5.9 其他交互工具设置.mp4+ s+ q, A0 v/ t6 |3 e/ F- `
│ 5 Z; ?+ ~3 F9 u4 k
├─03数据分析项目实战
) c; L. T% Q7 H R│ 1项目介绍:准备工作 → 现在开始启动spyder视频视频.mp4
* p, ]% ^ g% R) @% ^ ~│ 2练习03介绍 城市餐饮店铺选址分析视频.mp4
p( I! D9 } D6 A3 D" J│ 2练习03讲解01视频.mp45 q$ z$ X- n$ V# {2 P
│ 2练习03讲解02视频.mp4
* X% ~3 m0 m, S- K│ 3练习04介绍 电商打折套路解析视频.mp4
7 E; z+ l# M; b) j│ 3练习04讲解01视频.mp45 U& L! s E- g. [) h% Z
│ 3练习04讲解02视频.mp4
+ V2 @) Z2 \: m. w* F3 l9 ?5 U- Q│ 3练习04讲解03视频.mp4
& R: \+ o) ?9 O0 M│ 3练习04讲解04视频.mp4
$ s9 v2 P- M. K3 K│ 4练习05介绍 中国姓氏排行研究视频.mp4. {$ F: S% d; v( w
│ 4练习05讲解01视频.mp4
. Z4 B; l9 K% I" F, ^0 Z│ 4练习05讲解02视频.mp41 Y6 M# x# F: o& s+ |
│ 4练习05讲解03视频.mp4
, F0 c! B) h$ L% b4 m! ]│ 5练习06介绍 房价影响因素挖掘视频.mp4; z% ]2 a7 D/ R' i! g
│ 5练习06讲解01视频.mp45 Y) `7 x% F" z
│ 5练习06讲解02视频.mp4- ]; t. ~) t! h9 ~2 o
│ 5练习06讲解03视频.mp4; k9 ] q: _- n% _% R+ R
│ 5练习06讲解04视频.mp4- E) v8 _2 p3 O3 Y2 b
│ 6练习07介绍 中国城市资本流动问题探索视频.mp44 j6 v2 S2 T, z' t: w" L
│ 6练习07讲解01视频.mp4
& K& |- K" g( y│ 6练习07讲解02视频.mp4
0 P. C* u! {5 @; v% F2 x, a9 T│ 6练习07讲解03视频.mp4
0 U2 d* E- D" [. _│ 7练习08介绍 社会财富分配问题模拟视频.mp40 S# l8 Q. S( @; K; E" l [- w
│ 7练习08讲解01视频.mp4: R, S; i6 P( S* u; }! K
│ 7练习08讲解02视频.mp4
- l. a/ a" I1 I" s( }│ 7练习08讲解03视频.mp4
) _6 z ]' D+ b: B/ v│ 7练习08讲解04视频.mp4
) ^9 t3 U, G. g│ 8练习09介绍 泰坦尼克号获救问题视频.mp44 Z" ?2 P7 \( |% ~; n# p
│ 8练习09讲解01视频.mp4
, X$ t6 y) G& `) x, \/ C│ 8练习09讲解02视频.mp4' O8 d3 x' k; a9 N+ c
│ 9考核01介绍 国产烂片深度揭秘视频.mp4# r4 f8 j7 O# U( W3 [3 m, f: h
│ 9考核02介绍 婚恋配对实验视频.mp4
& v! I2 M* L# m) y6 o0 C│
1 d3 e8 y4 S0 N$ ~5 G0 j/ n5 p├─04数据分析企业实战
/ K# f% ?: _. u7 H* G│ ├─第1章 网易游戏:数据时代的网络游戏设计与运营) $ y. ?( l# e5 ^
│ │ 1.1网易游戏:数据时代的网络游戏设计与运营.mp4
- c5 h3 A4 }! }7 w% r8 {│ │
2 V) S/ v: X0 _2 Z1 n│ ├─第2章 网易严选:用户增长实践经验分享
% f# _% W0 J1 h9 h│ │ 2.1第一节 严选数据分析实践经验分享1.mp4, M3 Z9 ?7 Z, z( f' E7 a% ]7 q
│ │ 2.2第二节 严选数据分析实践经验分享2.mp40 Z/ ^% X! H% m% O+ \5 k* b
│ │ 2.3第三节 严选数据分析实践经验分享3.mp4
9 W: z: [! W; i6 ?│ │ 2.4第四节 严选数据分析实践经验分享4.mp4
* X5 V' r3 {7 Q" Q5 P│ │
8 `5 P, s' `. C│ ├─第3章 网易教育:如何高效构建业务指标体系8 O7 h. U4 q5 _3 D4 }
│ │ 3.1第一节 指标体系建设.mp4: ]# e# G Y' `3 ^# y
│ │ 3.2第二节 指标类型及常见的指标.mp4
: J+ q6 i: q! G1 L2 I/ O* t│ │ 3.3第三节 如何确定业务指标体系.mp4
6 V: ]& @9 I" b$ O% V F│ │ 3.4第四节 指标体系落地.mp4. F* S! W# P' f; G# {
│ │ + t, ^4 l0 `* j( u% M/ q; S
│ ├─第4章 网易有数:数据平台在汽车行业中的应用
2 p" A2 O3 h x( t* w/ y6 H│ │ 4.1第一节 网易有数整体介绍视频.mp4
, l) {; X2 P I J1 _8 K- u) Z│ │ 4.2第二节 整车销售业务分析.mp41 O5 y6 I& v. U4 k
│ │ 4.3第三节 整车售后配件业务分析.mp4
% d/ K3 O. I4 C8 F│ │
& m% }2 y; A. G( L% v' \. h, u│ ├─第5章 网易实战:电商营销活动数据复盘
; Y6 @3 c. l W- T, g' y│ │ 5.1 1.0 课程简介.mp47 h2 ]8 Z4 v: h h; g7 v' h
│ │ 5.2 1.1 电商活动核心数据指标解析.mp4+ U# f J3 z t* q: E
│ │ 5.3 1.2 电商营销活动数据案例解析视.mp4- Y6 Y4 A% b6 O5 W% K, U6 e
│ │ 4 X! e% d5 R3 y* C3 ]& P
│ └─第6章 硅谷实战:消费者行为分析机器预测
& P+ S- f; Q5 k8 j│ 6.1第一节 消费者行为分析01-02.mp4: Z4 K/ O& ~* \) L. y0 C, ?5 U, E
│ 6.2第二节 消费者行为分析03.mp4, |& D9 s6 Q, n. E( X
│ 6.3第三节 消费者行为分析04.mp4
9 U2 S5 x+ M' P2 Q│ 6.4第四节 消费者行为分析05.mp4
7 r: _- J' ]- S- P# y│ * E0 |/ t9 O0 A: T T3 {
├─05数据爬虫技巧/ @1 N' w9 X% g* S( `; Y( E
│ ├─1学会看懂网页
& \0 ?; y& Y2 R P1 h│ │ 课程1.1 读懂网页结构.mp4
, h2 i) ]: \' c% ~│ │ 课程1.2 网页结构剖析.mp4
4 ?4 @! U( x- I( ~- l6 C) U9 h/ p│ │ ( k9 @) _5 k5 S/ ~( b3 c
│ ├─2网络资源访问工具:requests5 x0 y( M5 n; Y' t! i2 e( u
│ │ 课程2.1 requests基础学习.mp4) f/ L7 y8 n% _
│ │ : O# @$ |% i+ a; A; o6 H- P
│ ├─3网页信息解析方法:Xpath与BeautifulSoup; [$ ~3 ^3 }! c9 L* T- R( H
│ │ 课程3.1 BeautifulSoup基本语法.mp4
+ g5 A/ U5 B0 o, O: \│ │ 课程3.2 Xpath与lxml包.mp41 X0 X+ c2 P0 v' q: t* h: ]3 l7 M
│ │ 课程3.3 网页标签解析.mp4- i/ |2 U0 Z/ q
│ │ 课程3.4 搜索文档树.mp4/ o# K( U6 ~- b% @) N/ S" F e) p
│ │ 课程3.5 遍历文档树.mp4
+ O& z0 d% j: r9 h& Y│ │ ; k) o6 h3 p5 x! N/ ?7 b
│ ├─4-爬虫练习项目
# i1 q2 H( B! ^% I- V# g3 f( e│ │ 案例1:豆瓣图书数据采集part1.mp4; y6 D9 D s( v' H( V
│ │ 案例1:豆瓣图书数据采集part2.mp4# ?) g. ?' J8 h1 p
│ │ 案例2:豆瓣图书数据采集.mp44 _) r- J m" |0 F i
│ │ 案例3:豆瓣图书图片数据采集.mp4+ d# I' C& U5 A9 ]
│ │ 案例4:去哪儿网景点数据采集.mp40 i3 H% r4 ]! \* q! j6 h
│ │ % t* k! N# B% X9 W3 V
│ ├─4正则表达式
5 `4 l3 C; J% @2 E1 l│ │ 课程4.1 正则表达式快速上手.mp45 F; Q2 C" A3 H; K: [ g
│ │ 课程4.2 正则表达式模式.mp40 Z+ H& d9 f" H, {
│ │ 课程4.3 字符搜索.mp4
3 A* v. }: D) R- r& {% c│ │ 课程4.4 字符替换与分割.mp42 p/ \0 o* Z% S& G+ w S8 V" v$ a3 B$ {
│ │ 课程4.5 爬虫中正则的用处.mp4
. l n& a4 c/ _% F( Z│ │ + H# V& t g3 |9 {! O# G: a0 c2 m
│ ├─5数据库:MongoDB2' ~& |; k) H+ [5 u, }. V
│ │ 课程5.1 MongoDB快速入门.mp4
7 `' C& ]: U6 [9 x│ │ 课程5.2 MongoDB基本语法.mp4
5 J, t7 X. B/ a, v│ │ 课程5.3 如何使用Robo3T?.mp4
# l4 c: f5 r9 ?! ~│ │ 课程5.4 如何通过python使用MongoDB.mp4' Y8 W' ^) {- I. [% Q, D7 m
│ │ ) ?4 a7 p- f, d4 r) \0 D* j% P
│ ├─6-爬虫练习项目(二)& Q( s" o) v) G6 p7 m0 R: B; l
│ │ 案例五:blibli弹幕数据采集.mp4 a3 I9 ~: v4 x3 I
│ │
/ `4 R4 Y! s" ?/ w+ H│ └─6第六章 浏览器测试框架:Selenium+ v8 Q7 x/ g- S0 r8 w( Q7 q3 @
│ 课程6.1 什么是Selenium-.mp4
% j$ J! f9 u) r8 x6 F# f" M0 D& m│ 课程6.2 如何用Selenium快速访问网页.mp4
1 W' \+ D; p8 u* Q) z: c- e│ 课程6.3 提取网页数据.mp46 ]& ]0 N8 O& g, h* `
│ 课程6.4 实现网页的账号登陆.mp4
' p* A" |6 [3 F1 u( e│ 课程6.5 如何协调selenium与requests+bs的方法.mp4
! |0 O- i3 Y. e1 R$ l5 v5 W│
3 Z) c3 N0 w% f├─06数据爬虫项目实战1 {3 q( J$ Q5 z% b
│ └─1爬虫练习项目(三)
! K: A7 a! M I) I│ 01.案例六:拉钩网数据采集(1).mp46 d _+ a+ b4 X; t9 o- s
│ 02.案例七:拉钩网数据采集(2).mp4! M5 B @: b3 r- l% N9 t2 A! A
│
: j$ j) ~7 l1 ^# h, P9 b├─07.数据爬虫企业实战
$ n) l5 _. R- ~' r│ ├─01如何从零开始构建数据采集工作流5 A* d) s1 R. b9 d6 R* h
│ │ 01.企业层面数据爬虫的核心要点.mp4 c d: f* U+ L, ~7 c% G0 m& H7 |
│ │
: r$ Y, C& R9 k4 v0 ~: B│ ├─02.第一步:数据需求文档整理
+ c/ _# Y/ X3 s( c' v& Y( j│ │ 01.如何构建需求文档.mp4
z4 L. h. C9 C│ │ ) \: x1 j* O" G+ u( V
│ ├─03第二步:网页访问及反爬处理) E' G. l; R; }9 o
│ │ 01.二手房源数据采集_爬虫.mp45 m/ }2 o A: k
│ │ 02.动态IP代理设置.mp4( n! \, ^( s6 {" M4 ~% I0 b
│ │
1 M8 j7 {. Z6 [│ └─04.第三步:数据存储及清洗逻辑+ y; O9 D5 g% E4 w" H, I" Y1 G# L2 ?: G
│ 01.构建函数噪音处理.mp40 K1 x6 t- \- Y- a% e- U% e
│ ; }: q2 N* z5 z$ e [0 G Y
├─08.机器学习算法
* S6 ^/ N" w( N│ ├─01.第一章 机器学习简介, G* A4 u T. l7 y/ e# C
│ │ 01.课程1.1 什么是机器学习.mp4 l* U$ }8 v: g( L2 _
│ │ 02.课程1.2 监督学习与非监督学习.mp4
& V+ Z% C2 l( A% V│ │ 03.课程1.3 回归与分类.mp43 }& |. w; R& q' o. l% X
│ │ 04.课程1.4 模型评估.mp45 {3 W+ `; f; w1 D1 @+ {6 B" E
│ │
7 p( `7 o. M l- D `3 M│ ├─02.第二章 模型基础:线性模型
! d" p% q! X8 I8 \- w( @│ │ 01.课程2.1 线性回归.mp4
) b3 k D: _/ d* z- P│ │ 02.课程1.2 监督学习与非监督学习.mp4
, h) V: u1 ]' {& a8 w! u& i& b7 ]$ Q y│ │ 03.课程2.3 线性回归:最小二乘法.mp4
9 I7 c3 k- l8 F, ~1 s│ │ 04.课程2.4 多元线性回归.mp4
( \3 m' F6 P9 I% O: N│ │ 05.课程2.5 多元线性回归代码实现.mp48 P6 W0 }+ J! S4 a* [
│ │ 06.课程2.6 逻辑回归.mp4
0 D4 n/ Q' @% \* C9 S! |│ │ 07.课程2.7 逻辑回归:损失函数.mp4
1 m- A) ~! D) m7 [2 `7 b8 n│ │ 08.课程2.8 逻辑回归与梯度下降调优.mp4$ w: a p% o& P
│ │ 09.课程2.9 惩罚模型.mp4
d) \ P- x6 l0 P│ │ 10.课程2.10 sklearn实现线性模型.mp4 j3 Z# h9 E; I0 e
│ │
5 A/ ^8 c: C S3 \( X│ ├─03.第三章 数据预处理与特征工程0 o$ ?+ w9 n, }! r" H7 w
│ │ 01.课程3.1特征工程介绍.mp4
* D. ~9 d1 J1 G4 G" X/ P2 v# s* G│ │ 02.课程3.2 数据处理操作:预处理,标准化,纠偏.mp4
, y$ E" P3 M" w2 p2 W; q! p│ │ 03.课程3.3 特征工程操作,共线性、降维、拓展.mp4
$ o% j$ s( R6 f F3 B* E│ │ 04.课程3.4 回归模型常用指标评价.mp4, `, }" s3 [9 _& v0 G
│ │ 05.课程3.5分类模型常用指标评价.mp4; p1 N7 P c! z1 m3 {
│ │ 06.课程3.6 数据集划分方法.mp4# {* }/ ^+ {9 t8 A1 \
│ │
$ O, J) V1 t' |4 a1 @0 v│ └─04.第四章 模型进阶:非线性模型7 Q+ ?- K u3 n! K/ J: z
│ 01.课程4.1 模型进阶概述.mp40 W5 t3 ]$ e5 e/ {4 N
│ 02.课堂4.2 模型进阶CART模型理论.mp42 H M# n9 ]* q& B
│ 03.课程4.3 决策树模型代码演示.mp4
g! [8 }( {) H" K│ 04.课程4.4 模型进阶集成学习模型.mp4
8 | S7 k9 }: X, M│ 05.课程4.5 模型进阶 随机森林模型.mp4& {4 n1 d" X( `* m6 z. [
│ 06.课程4.6 模型进阶――xgboost模型.mp4
( v) P7 L# H" H9 ?│ 07.课程4.7 模型进阶_参数搜索.mp49 s0 x/ v3 h+ l/ c
│ ! h( |3 }8 @* M' _8 _! |; D
├─09.Kaggle算法实战& $ B- u7 k" f( e; W. y
│ ├─01.纽约出租车车程用时预测' I" {9 `# S" a+ @! U% @/ K
│ │ 01.Pandsa 读取和处理多种类型格式数据.mp4
2 G+ C- c( o% W0 U│ │ 02.Matplotlip 花样数据库可视化 用Kmeans Clustering 增添效果.mp4
/ l5 g9 K" U9 \! l; W* f│ │ 03.Sklean 花样特征工程.mp4
' V j9 n9 U7 d6 L# G│ │ 04.One-hot encode 处理所有类型特征.mp4
. |# k, @4 J9 D4 j│ │ 05.使用模型中战斗机XGBOOST训练模型预测结果.mp4, s$ a( `; a4 a; @. r' n
│ │ 06.用柱状图呈现特征重要性.mp43 K- ]1 m0 y+ A1 B0 `% p) Q3 J' ?& e
│ │ ( E8 e$ f6 H; u- p
│ ├─02.共享单车需求量预测0 f3 Y1 G: R! W R4 v; M
│ │ 01.Pandas 读取和观察数据.mp4
0 I" W7 o8 R5 T$ U1 p│ │ 02.Seabom边画边提取特征.mp4/ x* l9 o: Z* Z2 \( H# A
│ │ 03.五个回归模型Lasson Ridge SVR Random Forest XGR regressor.mp4) p+ s9 x6 u ?- s2 y: `- O- U P
│ │ 04.提升模型神器,五个回归模型自动调参.mp4
2 a/ O7 [$ C- t* k/ y0 ]+ `│ │ 05.搭建super模型: 堆砌五个回归模型,取长补短搭建二层回归模型.mp4
% }4 X- z7 T0 _3 F) ^& x' l│ │ 06.二层回归模型自动调参,得分再上一层楼.mp4' ]" R$ S4 {: T0 @0 h# Y2 }# ]
│ │
0 b" A. I y; u% ~, X│ ├─03.手机用户识别; u2 x) m6 c. o+ T% S
│ │ 01.Pandas读取多张关联表格,正确设置index.mp4
+ K8 ?! A7 d- K4 k+ K4 _( N│ │ 02.Basemap 在地图张做数据可视化,观察用户特征.mp4
% j5 E, Q& Z) L9 J; r/ p│ │ 03.对类别数据做Label encoding 并展开.mp4
' ?/ s r" Z- U│ │ 04.小电脑带不动两万多个特征值?学习压缩稀疏矩阵.mp4
( D: V4 Y B8 Y4 e! C+ z( a│ │ 05.对八个稀疏矩阵分别进行压缩.mp4
. m- X1 d4 | A M│ │ 06.堆叠多个稀疏矩阵并使用XGBOOST训练模型预测结果.mp4
4 u0 _: X& o% @" r* u, f│ │
0 M! q2 J" M8 n8 V│ └─04.项目10 租金预测项目- C6 # l' ~5 q8 z4 N0 e, z: |$ M! z4 O1 {; v
│ 01.租金预测项目介绍.mp4
4 J, W1 S U. `- E1 |$ y7 i5 o+ `& c│ 02.租金数据探索.mp4
! o2 J4 Q: I2 s6 L0 A│ 03.租金数据清洗.mp4
' L4 a6 {( C+ @) M' P│ 04.租金数据特征补充.mp47 z W2 e2 J2 J. w
│ 05.地理数据处理介绍.mp4
* o' F) K3 O$ N7 `) y- N2 }│ 06.租金数据预处理.mp4
5 V3 s( |9 R% w1 V' {. S6 ]% T│ 07.训练并优化模型.mp4% Y4 u2 Z( o8 [
│
" h" Y- G& K, `9 B3 g& }└─10.数据挖掘企业实战#
) |! B+ z; X! k, \& x( l, q │ 04.信用评分建模:课件
" p8 m1 h/ X: ]* E │ ' b0 d ^3 e/ l, e2 ~
├─01.信用评分建模案例:基础知识!
* T$ i0 F. J: Z$ l8 d# J │ 1.1.信用评分建模基础知识.mp4
7 d0 ]9 t8 Y; M+ v1 \1 W; ~" E+ n │ javazx.com% t7 [, s$ j' @, z
├─02.信用评分建模:案例与操作.
4 e' y& g; {, U/ [( c6 m+ w$ X │ 2.1信用评分建模间接和分箱简介.mp4
* L9 Q5 H8 P0 Y │ 2.2卡房分箱原理.mp4
" b1 h+ @$ X- N$ q; M4 J' ? │ 2.3卡房分箱实现步骤.mp4
" F1 K# t* e9 \' B │ 2.4分箱输出需要满足的条件.mp4
" p+ m+ h. e! Y F v) Y │ 2.5数据介绍:UCI信用评分数据.mp4
, G! R, e4 J9 { │ 2.6初步筛选数据.mp4
( ^5 T9 q+ c$ f5 M4 `( } │ 2.7类别型变量和数据型变量.mp4
* p/ K" I3 d% _! c │ 2.8对取值少的离散型变量分箱.mp4
! G; L/ g1 q y │ 2.9对取值多的离散型变量分箱.mp4
% v9 Y, f/ \2 n1 P& M │ 2.10对连续型变量和类别型变量分箱.mp45 Z- S0 }) K5 i, ]7 \, j: c8 Y. p
│ 2.11测试分箱和存储.mp4
8 c6 n% Z2 C8 \# _1 {6 V │ 2.12非数值变量转变方法简介:WOE编码.mp4- k5 D& m7 n1 N/ a0 Q+ u# C
│ 2.13WOE编码公式.mp4& a) a( J9 F9 d" @- K0 h$ {( K
│ 2.14变量重要性:信息值IV分析简介.mp4% P8 Q6 n/ ~- B$ X
│ 2.15利用单变量分析进行特征值筛选.mp4
, G8 b5 u5 R2 ~! M │ 2.16信用评分建模模型学习:以逻辑回归为例子.mp4, e5 ]# t& `; ?
│ 2.17模型检验.mp4
/ N! r% Z% j1 h1 Z. Z │ 2.18操作:信用评分模型学习.mp4
5 C9 ~; H5 {5 {; V │ 2.19章节小节.mp4, |3 `, o9 z6 Q0 j& C7 R1 b
│
" Z* t( S# ]- U# E ├─03.信用评分建模:迁移学习
) J. \! k# F! g8 d0 Y │ 3.1逻辑回归和其他分类器对比.mp4+ j E8 y+ d$ z
│ 3.2拒绝挂断.mp4
5 l3 D6 w* A9 ? M8 ]- G │ 3.3迁移学习项目拓展推荐.mp4
4 {2 B9 E2 F- g" N+ I │
% _0 p/ T% r' |/ M! k3 F ├─05.分仓规划案例介绍3 P( Z) u0 O' L& ~
│ 5.1分仓规划:建模思考.mp4) ~; B9 o& z; _- y1 w; Q3 h* [
│ 5.2分仓规划:问题的抽象模型.mp4: I+ S- m5 u9 ~* N! D
│ 5.3分仓规划:数据预处理的主要任务.mp4
) L: ^9 S- g/ W# W │ 5.4特征的构造和时间颗粒度的选取.mp4
8 o0 N9 g: t- l5 S6 h' I& ]: ` │ 5.5机器学习建模和分析.mp4
4 g: z2 P& T7 X' w7 l" y$ F │ 5.6模型优化汇总.mp4
' p# l: Z- ?- r' Z& k. B' V( j2 h1 u │
6 u' H' ~6 g" B! Y) R └─06.分仓规划案例实操;& s1 L0 ^" A; C0 v. V
6.1分仓规划操作:数据预处理.mp4
$ f* e% r( h2 @, a& r) s 6.2分仓规划操作:模型训练.mp4$ n. R* y3 `& ~& `! E
* H; J. ?' ]9 e( ~* I6 c+ E5 y0 }
# O9 b$ _: B1 M" [! u" |* \7 d+ y, z, {+ C
G8 V* S; [7 ?: t5 r J9 E7 \1 A
# r7 E/ q# v* Q- h6 y& n+ s4 q |
|