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Java视频教程目录:
8 p3 C% d( E j1 a# |
- l: n0 i: x) O: q5 y4 |# i
│ ├─【非常重要】项目资料 , V' e" p. Z* Z8 y3 G6 ^
│ │ 考核项目01_基于Python的算法函数创建_资料.zip
8 ^2 o- n- v, [+ ]& e9 i│ │ 考核项目02_视频网站数据清洗整理和结论研究.zip
. L5 i5 i& h- {2 T│ │ 考核项目03_多场景下的算法构建.zip% Z! S& n1 I: D9 C/ T+ i
│ │ 考核项目04_多场景下的图表可视化表达.zip
5 E5 o9 Z1 S# K. I4 G* i1 ]' |& l9 Y│ │ 考核项目05_国产烂片深度揭秘.zip
; l) F1 u) z3 y% s" A) A│ │
+ G9 r) i) ?% e6 `/ B% R: R* O$ s│ ├─数据团所有付费&免费课程+免费课资料
$ z8 o. O: F1 q: l; S$ I) _* c│ │ 01-城市数据团所有免费课(干货0116).docx
5 ?$ G8 j- G3 I/ y│ │ 01【体验课】数据分析师python体验课资料.zip9 n% G1 e# o! k7 t4 X, k
│ │ 02-城市数据团所有系统课程(付费).docx. T' D6 y8 }: T3 ~
│ │ 《城市空间研究专题(Python)体验课》课程资料.txt
3 p* z' P3 k) [7 a) g* e( ]0 T│ │ 【地产数据分析师体验课】课程及上课资料链接.txt
7 t. g O6 `2 B1 n8 [5 @│ │ 数据可视化微专业-体验课资料.rar
+ o4 Y7 f: w, C a) I. o│ │ & x1 r- ~4 _/ p* E
│ └─每周干货: q" J# c- t( Y$ A4 d5 j
│ 01每周干货分享_藏在excel中的可视化大杀器.docx* k) n i7 a% p* C& j) i
│ 02每周干货分享_饼图可以这样玩-双坐标轴的妙用.docx
8 H5 U) I) Q1 p* }0 |% n│ 03每周干货分享_还在烦手动复制粘贴表格?来看看这个!.docx2 U% A% [: _: u7 [8 t+ h) ~
│ 04每周干货分享_如何用150秒完成1000个Excel表格的合并.pdf
5 X# F# c2 A f+ t) @* y( ~│ 05.5【学员分享】 百度热力图的基础用法.pdf
( Q2 r- Q, T2 C' J7 o│ 06每周干货分享_哪一个统计量是真的.pdf
0 s4 _2 t4 ?3 ~* p+ I ]0 d│ 07每周干货分享_从零代码爬虫到Python函数式编程.pdf
' C( T7 e6 V+ L2 ?+ n│ 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
0 c6 l( \! A {, Z│ 09 每周干货分享_“还完花呗,再也不用吃土!”是真的吗?.pdf4 y; [) N* u2 z* p+ r9 u6 E* Z
│ 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- E: Q& C( {& _% z; d9 n( d( P: t
│ 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
; }6 Z0 {' R2 _/ M' C; S9 k│ 12_每周干货_刚刚,我用微信“验证”了六度区隔假说.pdf l" _+ F3 _) r. Z7 h) B6 z$ M
│ 13_每周干货_数据下的奥运百年-Kaggle数据研究.pdf
( \: F* l, a5 ?; o& m& _7 y│ 14_每周干货_感谢百度,我再也不用手动抓经纬度了!.pdf& w) I9 ]6 j) G, k
│ 15_每周干货_面对喜欢的人,该表达还是等待?.pdf
* y% T0 ?( z c2 M2 k4 S2 ~│ 16_每周干货_Python数据分析初体验,需要解答的三大问题.pdf
& u, T% D3 z9 c% O│ 17_每周干货_Python下无处遁形的赌场套路.pdf! ?/ g3 {' \ G0 J$ F1 f
│ 18_每周干货_女朋友的情绪难以捉摸,作为程序员我应该?.pdf/ g# \" n) T* y! ~6 ~( q! o
│ 19_每周干货_大佬,您的选房系统已上线.pdf
1 x) q8 ^, F$ i$ E/ s2 f) Q! F│ 20_每周干货_收藏-这份可视化神器安利请收好!.pdf
5 X' t; j M0 h! V│ 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.pdf4 N3 Z- F: r" y6 U2 l9 @6 O# r
│ 22_每周干货_Geopandas――从“可视化”到“字母化”的空间数据分析.pdf5 X2 g0 g2 i! T$ \
│ 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…….pdf3 h, B( ~ b4 P. ?) W
│ 24_每周干货_学Python好还是学R好?.pdf
5 N! Z Z! H' M+ L3 F# `" ]/ H│ 25_每周干货_如何利用机器学习甄别淘宝优质店铺.pdf
- j* K L1 C, r! ]* \4 G% H│ 26_每周干货 学会-精湛-应用,一个数据分析师的养成手册.pdf
, A4 c/ n5 c6 n% ]: ]│ 27_每周干货_拒绝调包,如何用python推导线性回归模型.pdf. {6 }" D# G! q7 U8 v [/ [
│ 28_每周干货_情人节选花神器_深度学习指南.pdf
* M' A, ]* |# N. N9 e│ 29_每周干货_蒙特卡罗随缘猜数法求解四宫格.pdf
% Z/ p% R6 M5 d8 M' ]" [/ N* X% G│ 30_每周干货_这是一篇让人脸红的python数据分析.pdf
7 M' A, e' j, [" ?' t3 x│ 31_每周干货_数据分析师最不能错过的数据是什么?.pdf
; y5 i- E) R: g9 K- T8 [$ c2 i1 Q│ 32_每周干货_如何在上海租房,数据有话说.pdf% e. J: m1 N9 S* D4 t" \
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; R8 y7 F( {0 b7 ]├─00-00 课前直播# ]7 e" l; ]# C) h& p- o$ p9 O% f
│ 课时01寒冬下数据分析师的去向如何?.mp4$ z- e8 _) { K; j' \) \4 Y' q
│ 课时02数据工作者如何升级赋能?.mp4
9 r# q& A( I* z* t│ 课时03数据分析师如何转型玩算法?.mp4$ o; O4 T" g& x1 `% p
│ 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) U3 C5 Q/ O: J/ s
│ 课时05用Pandas快速搞定数据清洗,从此告别Excel.mp4# _6 Z# p- ~7 V
│ 课时06企业实战中的爬虫问题详解.mp4
n4 v$ s7 {; |2 Q, U& A│ 课时07商业数据挖掘:用Python完成描述性统计分析.mp42 B# E* p3 \8 O J$ u0 E2 b# u$ I0 ?
│ 课时08Python机器学习入门:教你使用sklearn进行房价预测.mp4
; r$ X; z3 F0 B4 T8 e( o1 J- g8 D│ 课时09数据门槛太高?那就用随机数模拟算法!.mp4; z5 F: P! Q' j
│ 课时10数据分析师面试技巧解析_10分钟搞定你的面试官.mp45 [6 ^3 |$ g6 g- U( g
│ 课时11想要准确预测未来趋势?这些因素你不能漏掉!.mp4. G, V3 o% e* P+ a' n1 N
│
' j& X" W9 v. ?. m" i├─00-1【预备课】数据思维导论
2 y# g/ u2 h2 ?│ 00课程须知:课程服务和软件下载(重要!必看!).mp4
1 b+ A: f/ u0 k7 B5 V5 u3 K│ 01第一章 数据能做什么?.mp4
4 N! ^+ M& X- E│ 02第二章 避免对数据可视化的误解2(1).mp4* g7 B2 b1 O1 ]/ C6 c" e
│ 02第二章 避免对数据可视化的误解2.mp4" {' `. E2 s9 r/ s: w) Z+ ~/ h
│ 03第三章 机器学习是什么.mp4
4 j0 w# q2 S# z( U1 P V T% T│ 04第四章 用数据改变未来.mp4
: V) t; I; B- V0 ^+ @- {│ , U; I2 y+ X9 {" j% m% i
├─00-2【预备课】基础语言入门4 ]. s) ]. d& E0 v f9 \% K
│ 练习01:商铺数据加载及存储.mp4: I: L e5 A. B1 J$ j; C
│ 课程1.1 重新认识你的电脑.mp43 C/ o1 t% r& l; a9 W
│ 课程1.2 为什么选择Python?.mp48 E3 _# @* q/ B+ a0 p: L" }
│ 课程1.3 集成开发环境及Python运行逻辑.mp4+ Z% n8 u* V) |0 L* `8 _" @, W
│ 课程1.4 JupyterNotebook与Spyder.mp4
# |4 x g7 m) u5 `! x. W7 t2 g│ 课程2.1 数值类型概述.mp4
3 X( J7 `0 D( a+ `/ ^0 P- ~8 G│ 课程2.2 认识变量.mp4
+ c9 H1 a6 H2 q5 z# ]$ R, l1 ^│ 课程2.3 运算符.mp4
% q0 Y: ?3 H: E2 F3 q8 V5 S│ 课程2.4 注释.mp4
, _4 {0 J0 p8 x, N7 o│ 课程3.1 什么是序列?.mp4! {# s2 `0 t6 L1 p6 i
│ 课程3.2 序列通用操作.mp4. Y+ M( h0 b9 `' I' [0 K
│ 课程3.3 列表list常用操作.mp4
2 E8 W5 V7 e0 \# _$ j* P│ 课程3.4 文本序列str常用操作.mp4" v; F6 X3 y0 I/ v7 h$ f
│ 课程4.1 字典dict基本概念.mp4
; C$ @( l$ m$ H0 C* o: f│ 课程4.2 字典常用操作.mp43 k8 x- {4 ~# n" \
│ 课程4.3 字典的元素访问及遍历.mp4 c6 [* l, ~" a- x, T K& X
│ 课程5.1 什么是语句?.mp40 {6 {+ G- c: M4 ~' V
│ 课程5.2 条件判断:if语句.mp4
. U5 L" b1 s$ k M1 U" l. C│ 课程5.3 循环语句:for循环.mp4
- C- g" s: V" X, c│ 课程5.4 循环语句:while循环.mp42 ]& `" U1 ^# M% u/ Q
│ 课程5.5 循环控制语句.mp4) `/ U9 R' @4 C; d
│ 课程6.1 函数的基本概念.mp4
0 V* x! ^7 b5 N; g3 c│ 课程6.2 自定义函数.mp4
+ U, i9 [: ^1 c& `│ 课程6.3 局部变量及全局变量.mp4
1 J" \, f# N& r9 r# F) U! F9 C│ 课程6.4 匿名函数lambda.mp4
1 O# T$ E7 u7 v│ 课程7.1 什么是模块?.mp4) @3 f4 `5 ?, k" l0 k5 a
│ 课程7.2 模块创建及import指令运用.mp4
# K6 D; \" G0 s8 j. M" J1 x1 k│ 课程7.3 “包”的概念及python包管理工具:pip.pptx.mp48 [' q) h- o! ?+ e+ _8 z
│ 课程7.4 windows环境下的代码运行.mp4) e8 J% G& f( K! o' [+ H# i" L/ Y
│ 课程8.1 文件对象声明及基本操作.mp4
" a- D/ O* }8 b4 H Z│ 课程8.2 系统模块下的路径操作.mp4
; [: s2 r) L0 A9 A6 O7 R│ 课程8.3 文件的读取与写入(上).mp4
% s1 K7 }, W+ ^0 ]: c6 K8 o) N/ J│ 课程8.4 文件的读取与写入(下).mp4$ I# d8 A6 J' r* X$ G
│ 课程8.5 pickle模块的运用.mp4
7 @/ s! q7 z* w- B0 W0 V│
: h5 e9 l7 W v2 v/ j4 o& P├─00-3【预备课】重点工具掌握# r" L+ ^# [, D
│ 练习02:知乎数据清洗整理和结论研究.mp4/ U4 F( [" G- y! }& ~
│ 课程1.1 什么是Numpy?.mp4
% M$ W1 j1 z. v4 H6 Z9 _0 T│ 课程1.2 Numpy基础数据结构.mp4
( D" _3 H c# a; I│ 课程1.3 Numpy通用函数.mp4, D! \- _( B) } ?- P/ @1 A
│ 课程1.4 Numpy索引及切片.mp4" r2 Q8 ^- x3 d4 b+ ?$ Q: }
│ 课程1.5 Numpy随机数.mp4
# M8 b4 J; C- t9 U4 U# J│ 课程1.6 Numpy数据的输入输出.mp4
$ P9 q& c4 y- @/ k( e5 N' t! Z│ 课程2.01 什么是Pandas.mp49 i3 o3 }+ B3 {6 n
│ 课程2.03 数据结构Series:索引.mp4! ?9 b) M% k# K$ R, x
│ 课程2.04 数据结构Series:基本技巧.mp4
2 U1 B7 v( R5 P│ 课程2.05 数据结构Dataframe:基本概念及创建.mp4) ~3 I. c" F# B. @
│ 课程2.06 数据结构Dataframe:索引.mp4; d5 N/ l) L% ]
│ 课程2.07 数据结构Dataframe:基本技巧.mp4
" Q5 m) Q. B( B0 Z6 U) D│ 课程2.08 时间模块.mp4
; m" f4 r! O8 G9 ]│ 课程2.09 时刻数据.mp4$ k+ f% _/ g/ _- V
│ 课程2.10 时间戳索引.mp4
5 g/ y3 ~ V0 P& m& n9 ^6 |$ \ g. X, H│ 课程2.11 时期.mp4- g2 @+ I% A+ i! j/ H
│ 课程2.12 时间序列 - 索引及切片.mp4
- D* ]8 \: b6 q0 ]1 h1 C│ 课程2.13 时间序列 - 重采样.mp4 P' H2 w; u& U+ M
│ 课程2.14 数值计算和统计基础.mp4% D7 x8 l4 A" ]) d5 o1 j/ \
│ 课程2.15 文本数据.mp4
* w% c) T# b: @. \8 x│ 课程2.16 合并.mp4$ w) l# C2 o8 e% N/ x6 V$ ^+ s1 Z
│ 课程2.17 连接与修补.mp4
8 b) H; ?/ ?) }│ 课程2.18 去重及替换.mp4
5 z7 s( r- Z! A│ 课程2.19 数据分组.mp4
+ x" D+ V6 q3 K7 \ f& ]- F: [│ 课程2.20 分组转换及一般性“拆分-应用-合并”(1).mp4( L7 F/ b0 J$ F Q8 l
│ 课程2.20 分组转换及一般性“拆分-应用-合并”.mp4! D6 S- @# o4 M4 A7 \* Z
│ 课程2.21 透视表及交叉表.mp4
+ Z) G, Q! B. f- d! ]│ 课程2.22 文件读取.mp4
! D8 ]8 p3 |7 W│ 课程3.01 Matplotlib简介及图表窗口.mp4
; Y2 Z& J9 Z: g. K$ R7 X8 o h│ 课程3.02 图表的基本元素.mp4
8 K( P O8 x9 U- g, t│ 课程3.03 图表的样式参数.mp4
" Q/ }$ A% [6 i$ c* d│ 课程3.04 刻度、注解、图表输出.mp41 q7 X, L. d+ Q! p( o1 p. Z
│ 课程3.05 子图.mp49 @# \7 c( G4 d1 d' Q
│ 课程3.06 基本图表绘制.mp4
1 {" ]! D* U' h6 D│ 课程3.07 柱状图、堆叠图.mp4) p( n, a4 {5 ]* h# F( J9 i
│ 课程3.08 面积图、填图、饼图.mp4& S2 x+ Y. C( R R2 W9 o
│ 课程3.09 直方图.mp45 @7 a6 H, o" a- _
│ 课程3.10 散点图、矩阵散点图.mp43 Y* ?' g- H# U2 {
│ 课程3.11 极坐标图.mp4& B5 { C4 t8 P# U
│ 课程3.12 箱型图.mp4
, C6 a8 H3 C p% D2 u│ 课程3.13 表格样式创建.mp4" M- I6 \- v: i. g# M: Q) T
│ 课程3.14 表格显示控制.mp4 {5 W$ l, H, A- I+ ?" z2 ~1 ^
│ 课程3.15 表格样式调用.mp4
, K9 G- C0 N( i d9 E, n0 s│ 课程4.1 什么是空间数据.mp4 O1 b; d u) i
│ 课程4.2 GIS软件基本操作及数据加载.mp4
, {& m# o( k: P: i/ S│ 课程4.3 坐标系.mp48 k" D, H8 Y8 v2 A/ K0 F T
│ 课程4.4 空间数据基本处理.mp45 w9 c, n1 i z2 f9 ^1 Y
│ 课程4.5 空间数据几何计算.mp48 a) a* k5 v& D4 e% u
│ 课程4.6 空间可视化制图.mp4$ M/ T$ i: f9 r4 F* p' [
│ 课程4.7 空间划分.mp4+ z+ d* o0 {! C% t$ v9 P" g4 ~
│ 课程4.8 空间统计.mp4
2 n+ m, s# P& x│
: ^8 Z. Z! j% m4 K0 S5 C├─01 数据分析方法
% j' B0 K2 Y' w t5 {1 D6 H+ M│ ├─1数据特征分析* D: p- q* t+ [ w A7 f5 `" Z6 o1 ]
│ │ 课程1.1 数据特征分析.mp46 z+ R( ^- S9 E: y
│ │ 课程1.2 分布分析.mp4( h/ P( ]+ ]8 {/ w; o
│ │ 课程1.3 对比分析(上).mp4
, X {! G. l% L& I3 B( F( E, \! z│ │ 课程1.3 对比分析(下).mp41 s. y6 s% f2 z9 x7 w
│ │ 课程1.4 统计分析.mp4! i1 i0 a- A% B0 L$ P& o
│ │ 课程1.5 帕累托分析.mp4
' A2 |9 `$ _" ~9 f2 n2 O% X) O│ │ 课程1.6 正态性检验(上).mp4
6 ?! A9 f( J( O' J: l│ │ 课程1.6 正态性检验(下).mp4
' x0 M, ]( v5 M! ]6 N) {│ │ 课程1.7 相关性分析.mp4& @7 Q* w/ Q& }: c$ b/ P. J! i
│ │ 4 `" s3 C- l) T1 ~
│ ├─2数据处理
% T" j. S' W: U+ X* M│ │ 课程2.1 缺失值处理.mp49 p* u! ^4 M: ?; z, d, q0 a
│ │ 课程2.2 异常值处理.mp4
* ?3 w$ n! n7 e" l, r│ │ 课程2.3 数据归一化.mp4( Q H( h5 P/ v: {, U% u
│ │ 课程2.4 数据连续属性离散化.mp4
, |* m t$ n2 b7 ]$ ~9 `6 N/ k│ │
$ V. n, h$ R( F: i│ └─3数学建模
+ A g: b7 C. s# c$ j0 ~│ 课程3.1 数学建模概述.mp4$ g" S0 m; |" Z+ Z7 @+ r! p
│ 课程3.2.1 线性回归理论概述.mp43 |+ N0 G, i s
│ 课程3.2.2 线性回归的python实现方法.mp4
) L O* N& ], C$ ~$ w│ 课程3.2.3 线性回归模型评估.mp4 N% `" P) [" E4 F, D
│ 课程3.3.1 KNN最邻近分类理论概述.mp4
O [4 k1 p' |0 U; s0 A│ 课程3.3.2 KNN最邻近分类的python实现方法.mp4 L- P5 Z: r N/ A
│ 课程3.4.1 PCA主成分分析理论概述.mp4
0 d% _; ^: w+ Y N& I7 F│ 课程3.4.2 PCA主成分的python实现方法.mp4
9 P L( h+ g* l' v│ 课程3.4.3 K-means聚类理论概述及python实现.mp4) S1 w/ K4 f4 x7 V" p' u
│ 课程3.5.1 蒙塔卡罗模拟理论概述.mp4
; L# h$ e! r' V2 n4 m5 `│ 课程3.5.2 蒙塔卡罗模拟案例解读.mp4
- p: p" c% U) A6 u4 C│ t; S" \. j4 @: U: U5 R
├─02 数据表达逻辑
* z: @7 {; F2 u' V; `( h│ ├─第1章 数据可视化整体概述
) e- S$ n- R: I; N2 w│ │ 课程1.1 什么是数据可视化?.mp4+ w# I9 ]9 W( \& }5 s' E
│ │ 课程1.2 数据可视化技术体系及方向.mp4
) v6 X/ {9 [' ?2 E. m│ │ 课程1.3 数据图表表达的逻辑原理.mp4
- L3 p8 k# O# L% O U' O│ │ 课程1.4 设计美学.mp4. b/ F, z0 s. G
│ │
$ h/ g" L6 U, w; u) J; R. Z4 B│ ├─第2章 Python图表数据可视化:Seaborn
* a- R6 M5 \: A│ │ 课程2.01 为什么选择Seaborn做图表可视化?.mp4
- y8 |: J4 u+ p) `0 n6 k# K│ │ 课程2.02 整体风格设置.mp4) ~' s |% p0 F. C1 N( {5 A" Q! P5 F% |
│ │ 课程2.03 调色盘.mp4
1 r% A5 S2 ~6 g3 G/ O1 s│ │ 课程2.04 分布数据可视化 - 直方图与密度图.mp4
# e% P& D7 b( t0 M* N│ │ 课程2.05 分布数据可视化 - 散点图.mp4
6 N7 S) ^. E) a) {. e9 L/ S/ V│ │ 课程2.06 分类数据可视化 - 分类散点图.mp4( x8 B5 M0 G$ F! f3 v% c
│ │ 课程2.07 分类数据可视化 - 分布图.mp4
7 T( T' G; t4 ?- O P* }2 f p│ │ 课程2.08 分类数据可视化 - 统计图.mp4% R: u3 [: T/ U2 j
│ │ 课程2.09 线性关系数据可视化.mp49 ~* d4 Q* Q( F- U2 O1 D5 v
│ │ 课程2.10 时间线图表、热图.mp4* f0 }+ Z+ }( x$ F( p, i
│ │ 课程2.11 结构化图表可视化.mp4+ H( o! F/ Z+ }- `
│ │ " |1 B- S( ]) ~1 J; S, s
│ ├─第3章 关系网络数据可视化
. J" f. Y8 K, \4 |# g│ │ 课程3.1 什么是关系网络图?.mp45 [ ?- L g3 z5 @/ E6 G
│ │ 课程3.2 Gephi软件安装及配置.mp49 R7 w% H. W7 B# _
│ │ 课程3.3 Gephi基本操作.mp4
' t8 C# z; l, A( B9 j/ ?5 }│ │ 课程3.4 Python数据预处理.mp4
0 P( Q' g. |9 o5 k│ │ 课程3.5 案例研究一:公司职员关系图表.mp4
! C9 U9 ^" v' p+ W, ]' u│ │ 课程3.6 案例研究二:导演演员关系网络可视化.mp4
& ~/ Z- D" E# E$ L0 ^. |( _│ │ 6 S% @* {; Y4 s) Z
│ ├─第4章 空间数据可视化
8 f( V% |/ F4 N9 D, V4 d+ ?* f8 p) c8 y, o& O│ │ 课程4.1 空间数据可视化工具概述.mp4
I4 g f, E+ {│ │ 课程4.2 3D图表.mp4
$ c0 q8 |9 ~% O% W. I3 ^* m; F( Z4 f# y│ │ 课程4.3 空间柱状图(1).mp46 R. R' x0 o# D0 d2 \
│ │ 课程4.4 空间柱状图(2).mp4
, Y1 l" H/ {* y: B X: g+ |│ │ 课程4.5 空间线性轨迹图(1).mp4% S2 j, Q2 q: [4 @7 C3 L
│ │ 课程4.6 空间线性轨迹图(2).mp4! Y9 V* Z+ \2 _6 j
│ │ 课程4.7 空间热力图.mp4 ~5 D. S! V$ z A
│ │
+ }0 Y3 x& z k; h! x) A# @. `4 q( m│ └─第5章 Python交互图表可视化:Bokeh1 ^8 H5 Q; R/ r9 O* a) z
│ 课程5.1 什么是Bokeh及其可视化交互原理?.mp4
. k/ W# [ R/ W$ i! E" s│ 课程5.2 绘图空间基本操作.mp48 {( k% j" j- @0 R
│ 课程5.3 图表辅助参数设置.mp4, e- S- X! |0 y8 B# i$ y
│ 课程5.4 散点图.mp46 u# d7 u9 T/ {- c
│ 课程5.5 折线图 面积图.mp4
+ {0 g( x" Z% r8 e& T3 k│ 课程5.6 柱状图 堆叠图 直方图.mp4
$ v4 B( R5 S o│ 课程5.7 绘图表达进阶操作.mp4
- h. M9 H. ]9 K1 i0 m│ 课程5.8 ToolBar工具栏设置.mp4
6 f+ {0 J0 c7 v/ s" J9 u│ 课程5.9 其他交互工具设置.mp4
0 T- q9 J) P- f& h: o; n. T2 S│ ' }" [& |0 f6 J/ |4 ]
├─03数据分析项目实战
+ @! D1 W! ]" T- X│ 1项目介绍:准备工作 → 现在开始启动spyder视频视频.mp4' w$ U, S# W, l& g6 j6 T+ S: u
│ 2练习03介绍 城市餐饮店铺选址分析视频.mp4" l: T; V+ }) {
│ 2练习03讲解01视频.mp4
g# f7 Z& A' l7 g% S│ 2练习03讲解02视频.mp47 H$ G1 O9 }. F2 F& M6 F
│ 3练习04介绍 电商打折套路解析视频.mp4
: z; S% m- o, j$ m4 @1 A│ 3练习04讲解01视频.mp4; k3 @' z5 Q: e3 W' \& L5 L8 n
│ 3练习04讲解02视频.mp4" H7 M* r1 Q7 |9 y
│ 3练习04讲解03视频.mp4
5 Z% |# I# h6 Z# a4 N" M. R/ B│ 3练习04讲解04视频.mp4
% s+ @6 y3 g$ f2 `│ 4练习05介绍 中国姓氏排行研究视频.mp4
9 \8 k$ c# Z ~& L! }& O8 r9 y* v) B│ 4练习05讲解01视频.mp45 E4 j+ q1 p% v) p
│ 4练习05讲解02视频.mp4& I0 {8 a) t9 R' A
│ 4练习05讲解03视频.mp40 }. y- R7 N7 h) j. W
│ 5练习06介绍 房价影响因素挖掘视频.mp48 N3 | m7 o6 i6 V2 D4 C
│ 5练习06讲解01视频.mp47 |; c$ E7 c5 {2 t
│ 5练习06讲解02视频.mp4
/ ]2 r) a9 f8 N│ 5练习06讲解03视频.mp4* E4 f: t! F" \' ]% l" [
│ 5练习06讲解04视频.mp4+ ~. ~3 Z; h% M2 {
│ 6练习07介绍 中国城市资本流动问题探索视频.mp4
& }' w H' Q% W1 S│ 6练习07讲解01视频.mp4# v% f/ Z# X# C4 w4 ?
│ 6练习07讲解02视频.mp4; b8 n9 p. y/ l) ^% Z1 l0 _& f
│ 6练习07讲解03视频.mp4
4 x) h/ t) e1 b( L6 ?│ 7练习08介绍 社会财富分配问题模拟视频.mp4) {' M4 n, F* r8 [& z. [
│ 7练习08讲解01视频.mp4! g4 i4 @3 y+ e2 O0 u
│ 7练习08讲解02视频.mp4
6 f7 {# J# l8 y│ 7练习08讲解03视频.mp4
0 R* c' @6 |9 l7 n$ K│ 7练习08讲解04视频.mp47 c% X8 F B( F
│ 8练习09介绍 泰坦尼克号获救问题视频.mp4
- J& D) S; u% E) J│ 8练习09讲解01视频.mp4
! O8 H7 E+ _! [7 I9 }8 a" V│ 8练习09讲解02视频.mp4
1 r& s5 n/ U) ]- ?2 |' u│ 9考核01介绍 国产烂片深度揭秘视频.mp46 U* @" O4 r r1 N z- N2 @6 \
│ 9考核02介绍 婚恋配对实验视频.mp4: j: V3 V" I6 n; }, v
│ . M3 B" a( i* m1 ~" C4 G8 l
├─04数据分析企业实战* Q5 E5 b, N: }7 t- A, v6 ~8 v
│ ├─第1章 网易游戏:数据时代的网络游戏设计与运营) 2 w: U8 H( Y' b# i# U5 y
│ │ 1.1网易游戏:数据时代的网络游戏设计与运营.mp4, f2 A3 C: y6 ?* T9 s1 o0 y& a
│ │
# j1 F5 J; Z# N3 M7 w' a/ _' _│ ├─第2章 网易严选:用户增长实践经验分享/ y6 ~+ b$ k- t
│ │ 2.1第一节 严选数据分析实践经验分享1.mp4+ s T. ^+ d9 ~4 t
│ │ 2.2第二节 严选数据分析实践经验分享2.mp40 q% i$ x) g$ P* ] a
│ │ 2.3第三节 严选数据分析实践经验分享3.mp4( o* _* _5 f7 Z& K& a5 v# y* l- |
│ │ 2.4第四节 严选数据分析实践经验分享4.mp4
8 [$ c- y$ k& y6 V│ │ 2 l% }0 ^9 g: | X
│ ├─第3章 网易教育:如何高效构建业务指标体系" L: G0 k7 m+ T5 v) I; J
│ │ 3.1第一节 指标体系建设.mp45 Q: J' q: g6 y _" c* U1 z) D
│ │ 3.2第二节 指标类型及常见的指标.mp4
; O7 t- ]. n" ]! ?% l' D4 Z" m! ~│ │ 3.3第三节 如何确定业务指标体系.mp49 V% N; ]3 Q2 R; {- H/ H
│ │ 3.4第四节 指标体系落地.mp40 S* a5 A9 n5 @: Z' b" ~0 z% K( |) T& m1 p
│ │
Z1 s3 J ? }6 D│ ├─第4章 网易有数:数据平台在汽车行业中的应用
, F- c4 b7 W% V- s8 C! h' r│ │ 4.1第一节 网易有数整体介绍视频.mp4
. V, V" G8 c) ` f$ H+ Y│ │ 4.2第二节 整车销售业务分析.mp41 n9 j4 L0 w5 r
│ │ 4.3第三节 整车售后配件业务分析.mp4, i$ ~$ N; z4 H6 a+ r
│ │ 2 m6 V- E8 o* X+ P% p! w
│ ├─第5章 网易实战:电商营销活动数据复盘
) W8 P6 ]3 R Q# p) Z│ │ 5.1 1.0 课程简介.mp48 L0 `$ ?2 ?7 C* b
│ │ 5.2 1.1 电商活动核心数据指标解析.mp4
1 Q+ }4 I$ o' N2 z$ N7 w5 t│ │ 5.3 1.2 电商营销活动数据案例解析视.mp4 z' M- T; b% A& y
│ │ ! n5 S0 I3 O. C& q( L% V6 W
│ └─第6章 硅谷实战:消费者行为分析机器预测) q9 ^% \. E9 Z8 _+ \
│ 6.1第一节 消费者行为分析01-02.mp4
* O( L. Y! C A$ S/ c |│ 6.2第二节 消费者行为分析03.mp4
) _: m/ e) G4 c! g1 o `0 |5 m) I│ 6.3第三节 消费者行为分析04.mp4$ C/ g; y, s, I0 K; C9 Q4 B! G" `: C) m
│ 6.4第四节 消费者行为分析05.mp4
( `# K2 q) P/ w│ 4 ~& p4 A* n5 p1 p: s! E0 e4 J
├─05数据爬虫技巧6 _" A7 m7 n3 h, [7 U
│ ├─1学会看懂网页
% \1 B- j0 O( D0 @3 h% E│ │ 课程1.1 读懂网页结构.mp41 Y% B3 g/ A# C# i; L ]1 G, t8 ?
│ │ 课程1.2 网页结构剖析.mp41 ?9 S& A5 Y+ t! I y( K
│ │ ! W: D+ {) X# y- A: @1 C+ y8 C4 l
│ ├─2网络资源访问工具:requests8 J% S, D# Z2 V% l$ Y8 P: g z
│ │ 课程2.1 requests基础学习.mp4
- ^& G0 y. v+ W% S3 B& S│ │
! d" k) m" G* z- e& L$ \! H/ a│ ├─3网页信息解析方法:Xpath与BeautifulSoup
* ~# ?! K. G( E# r6 i7 Q│ │ 课程3.1 BeautifulSoup基本语法.mp4
+ W# m Z) y. ^│ │ 课程3.2 Xpath与lxml包.mp4. B. }% J" }0 [% ~- o3 Q; a- S& y4 K
│ │ 课程3.3 网页标签解析.mp4
7 Y x$ ]0 H, Q5 o, q│ │ 课程3.4 搜索文档树.mp4' x, [" V6 e. R- v% n+ s& U
│ │ 课程3.5 遍历文档树.mp4
9 N C4 p6 t+ ]) b3 W/ U) _3 f" F│ │ & ?9 f4 ]6 o, i0 v3 O
│ ├─4-爬虫练习项目
! I& Y! h2 ]- S$ b8 S6 e5 g│ │ 案例1:豆瓣图书数据采集part1.mp4( x8 y# g+ W: l9 `3 ~+ P* y
│ │ 案例1:豆瓣图书数据采集part2.mp4
: u! ?% Q0 |) \$ f- c4 l+ A│ │ 案例2:豆瓣图书数据采集.mp4
# j C2 L1 w, F% @│ │ 案例3:豆瓣图书图片数据采集.mp4
9 U7 ]$ _* I' i& |% z- q│ │ 案例4:去哪儿网景点数据采集.mp4, F% k& G3 K* A% n
│ │ 5 i8 b- `4 u/ r4 o" J+ N+ p8 V
│ ├─4正则表达式; G; v% b9 N7 S( H9 u
│ │ 课程4.1 正则表达式快速上手.mp45 e& U7 H7 s5 H' g+ W% X
│ │ 课程4.2 正则表达式模式.mp49 x: U5 c! U9 d. P" v* t
│ │ 课程4.3 字符搜索.mp4
( h3 l0 X; S: v" r4 P& S6 w│ │ 课程4.4 字符替换与分割.mp4- r3 p* A, {2 u+ e$ `1 @$ j$ _& r
│ │ 课程4.5 爬虫中正则的用处.mp4
, X5 D2 v" U7 B% J' @2 {. x│ │
% S- E" |: f. b│ ├─5数据库:MongoDB2* @, S$ k5 A+ c4 V. C4 W' G
│ │ 课程5.1 MongoDB快速入门.mp4$ V7 ^( Z; |+ r: b, {+ H C+ `
│ │ 课程5.2 MongoDB基本语法.mp41 @' @4 a2 H: S& ^; Z2 a. }7 s% W
│ │ 课程5.3 如何使用Robo3T?.mp48 Q. Y2 D- t' p" {9 j: B* t
│ │ 课程5.4 如何通过python使用MongoDB.mp4
* b7 {% [# t4 f% D" e* q8 _5 g│ │ - I9 M5 f7 I- U8 m
│ ├─6-爬虫练习项目(二)
0 J+ \; Y) ?3 y& W; K: S x2 I4 J│ │ 案例五:blibli弹幕数据采集.mp42 Q+ K7 l3 Z f& r
│ │ # f" X; [6 P2 I4 |
│ └─6第六章 浏览器测试框架:Selenium4 S" B- C& v1 _% O$ h$ b0 g7 j4 m
│ 课程6.1 什么是Selenium-.mp4% f" P8 L5 l' p' t/ u
│ 课程6.2 如何用Selenium快速访问网页.mp4& }* e& R9 C" \. X9 p: Y
│ 课程6.3 提取网页数据.mp4
4 K8 ?6 f2 b& A D5 i" @; U│ 课程6.4 实现网页的账号登陆.mp4$ z' V+ T' e* M0 m
│ 课程6.5 如何协调selenium与requests+bs的方法.mp4; C' @% `& v& d$ M
│
. R% o! \# Y' z* @- m3 J├─06数据爬虫项目实战: Z5 F# x' S6 B0 [6 B
│ └─1爬虫练习项目(三)
# J+ ~; c& F7 d1 c) d- j8 m5 b│ 01.案例六:拉钩网数据采集(1).mp4& ]2 {4 Z0 W) J! U) w& E! U
│ 02.案例七:拉钩网数据采集(2).mp4 D4 Q: v/ z8 t0 a" Z* K; K* E8 U
│ / N, y+ C, G; m" T) }' t( r
├─07.数据爬虫企业实战
' i6 h! F( r, w3 o0 s+ Q4 O) Y! J│ ├─01如何从零开始构建数据采集工作流
0 T0 Q, K2 }! U% l( m│ │ 01.企业层面数据爬虫的核心要点.mp4
8 N8 s2 ~, g& t! a% i│ │
@& ~/ l3 C6 R│ ├─02.第一步:数据需求文档整理5 B g! P+ n2 _" y# o
│ │ 01.如何构建需求文档.mp4
: {6 q7 |& F7 k6 h; N. |│ │
& R2 [# v) L2 z. u% Q│ ├─03第二步:网页访问及反爬处理; [6 `' F3 P: `6 d: J# C
│ │ 01.二手房源数据采集_爬虫.mp4
1 o- u4 O3 x2 Q3 u; w9 I6 v│ │ 02.动态IP代理设置.mp4/ C% T$ u i2 ]
│ │ 8 d; B0 `% g4 \( I) U' N6 f
│ └─04.第三步:数据存储及清洗逻辑
! Y0 ?2 Z; b3 m( Q2 M( i│ 01.构建函数噪音处理.mp4
* w* q$ k; L% ^2 Q( c│ % L2 \! S# V8 ~
├─08.机器学习算法( ]4 f: m2 b# k6 j
│ ├─01.第一章 机器学习简介# U7 P1 Q: E S' R1 u
│ │ 01.课程1.1 什么是机器学习.mp4
! Y0 \; ^+ d% w2 u+ p" ]- E│ │ 02.课程1.2 监督学习与非监督学习.mp4
m& P) }0 p" [$ z& c- s/ A; t8 ?│ │ 03.课程1.3 回归与分类.mp4) l* y* s& k/ f) ^- q
│ │ 04.课程1.4 模型评估.mp45 i+ P" ^4 \" y2 w: [) c
│ │
3 b' ]( K; s, {2 X% A│ ├─02.第二章 模型基础:线性模型8 k$ v! c! n( t. n3 P. o
│ │ 01.课程2.1 线性回归.mp42 Q* x0 V5 h+ Q {. R
│ │ 02.课程1.2 监督学习与非监督学习.mp4. P) T1 C- n1 `. b0 {$ {/ J% x
│ │ 03.课程2.3 线性回归:最小二乘法.mp4& G6 O1 A0 z1 N F/ t
│ │ 04.课程2.4 多元线性回归.mp4
' H8 b, p+ r5 j* U" J2 u│ │ 05.课程2.5 多元线性回归代码实现.mp4
& h# d3 n% ^6 C0 j3 ^│ │ 06.课程2.6 逻辑回归.mp4
% g3 E/ b6 [7 a/ `, Y+ G│ │ 07.课程2.7 逻辑回归:损失函数.mp4
/ ?( T# }0 f1 f& k6 @7 \3 P. `6 G│ │ 08.课程2.8 逻辑回归与梯度下降调优.mp41 M. H- C5 L% b0 C5 x
│ │ 09.课程2.9 惩罚模型.mp4
# c1 P* h7 _# A( N5 s3 [; J: G│ │ 10.课程2.10 sklearn实现线性模型.mp40 ?: \4 c- m& ]% A ?
│ │
; M9 j1 @% I o5 X% I3 g│ ├─03.第三章 数据预处理与特征工程) q/ w1 N# o# [1 F5 Y! O
│ │ 01.课程3.1特征工程介绍.mp4, r8 u2 `* w/ a) Q
│ │ 02.课程3.2 数据处理操作:预处理,标准化,纠偏.mp4
1 p" _% v# _/ c& t│ │ 03.课程3.3 特征工程操作,共线性、降维、拓展.mp4# B0 K$ F% m7 x
│ │ 04.课程3.4 回归模型常用指标评价.mp4
; n1 C# K9 h8 I" N3 |& H0 W│ │ 05.课程3.5分类模型常用指标评价.mp43 M! p& z1 P: C
│ │ 06.课程3.6 数据集划分方法.mp4
4 c8 L$ }4 G1 t6 e4 y$ }│ │
6 Y- M; | r7 w/ `3 b│ └─04.第四章 模型进阶:非线性模型
# k) B b9 y% c0 f* j│ 01.课程4.1 模型进阶概述.mp4
2 k, |- J& ]: D3 ~, D7 e* I3 m8 {│ 02.课堂4.2 模型进阶CART模型理论.mp40 {5 X) L% o m
│ 03.课程4.3 决策树模型代码演示.mp4
% G1 _ p; I: d# [│ 04.课程4.4 模型进阶集成学习模型.mp46 J% Y- t: W! a; ^* J- b7 ?( H
│ 05.课程4.5 模型进阶 随机森林模型.mp4" Z; O" o* _& }' u: _4 D1 G8 E
│ 06.课程4.6 模型进阶――xgboost模型.mp4
6 ^. a& P \+ F( V│ 07.课程4.7 模型进阶_参数搜索.mp4
( x) c$ D9 C }3 W│ % `5 Z+ g8 X5 y% J- \2 Z
├─09.Kaggle算法实战&
8 L" ^# @- o" ?. o+ ~2 q7 N' c│ ├─01.纽约出租车车程用时预测
- B+ Y, Z" `8 _0 [' q; J. H│ │ 01.Pandsa 读取和处理多种类型格式数据.mp47 y# L0 Y- v/ w" ?" Y& D4 A2 U- {
│ │ 02.Matplotlip 花样数据库可视化 用Kmeans Clustering 增添效果.mp4
7 P8 K! I7 _" A4 t5 O5 h" t P3 Z│ │ 03.Sklean 花样特征工程.mp4
1 ^; q8 f4 F. y( W q& w( q│ │ 04.One-hot encode 处理所有类型特征.mp4% ~: j; W; A! |: _$ F
│ │ 05.使用模型中战斗机XGBOOST训练模型预测结果.mp4
: z' C' n4 y; z! a5 m) i│ │ 06.用柱状图呈现特征重要性.mp4
4 N: H, U# i6 P# {│ │
4 U G: _/ G: e4 e4 x- D9 V) R( @│ ├─02.共享单车需求量预测. \& j$ R: E( c- {/ Q, q2 \
│ │ 01.Pandas 读取和观察数据.mp4& |; N5 D- d( a4 f h9 V9 K8 O- V
│ │ 02.Seabom边画边提取特征.mp4
0 |4 K4 P& Z+ n, @2 I( q' O% I│ │ 03.五个回归模型Lasson Ridge SVR Random Forest XGR regressor.mp4% z% {* d7 S! U: H' N1 ^1 l
│ │ 04.提升模型神器,五个回归模型自动调参.mp4$ G% v9 N$ ` V" y
│ │ 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.mp48 ]6 R. g+ v( S) H' L" f2 ~
│ │ 06.二层回归模型自动调参,得分再上一层楼.mp4, {( ~$ b" X: l0 g q5 x
│ │
- o3 _% |& U% T" _. `) p/ i│ ├─03.手机用户识别
' u! _* [7 a' ]( k+ u│ │ 01.Pandas读取多张关联表格,正确设置index.mp4
+ p8 _$ l9 W- Z+ @' ]│ │ 02.Basemap 在地图张做数据可视化,观察用户特征.mp47 ~' q# y5 E# f, W, L+ [' q
│ │ 03.对类别数据做Label encoding 并展开.mp43 z* p. s: S. q2 v
│ │ 04.小电脑带不动两万多个特征值?学习压缩稀疏矩阵.mp49 P3 N- h, x0 ^- R% w
│ │ 05.对八个稀疏矩阵分别进行压缩.mp47 x; E* v3 R7 A2 {% h0 S2 W! a% v! D
│ │ 06.堆叠多个稀疏矩阵并使用XGBOOST训练模型预测结果.mp49 g: c3 `4 O# P5 Z
│ │
4 B, J8 [3 G" u7 [" n: M│ └─04.项目10 租金预测项目- C6 & g% N, [# z" }; M; S
│ 01.租金预测项目介绍.mp47 `: q( Q# G5 P
│ 02.租金数据探索.mp4* h( t; Z, I- B7 I. d& H6 X
│ 03.租金数据清洗.mp4
1 D' m* M, Q7 s│ 04.租金数据特征补充.mp4
^- \$ K5 J) G7 ?( h3 F$ }6 e│ 05.地理数据处理介绍.mp4' b7 d8 @6 s, X- ^( @0 n
│ 06.租金数据预处理.mp47 \& H. I% N; N* @( a, j/ i
│ 07.训练并优化模型.mp4
0 f- s. ?* Q2 L% f4 z& S│
K0 W |9 \0 E* G& Q; p└─10.数据挖掘企业实战#' ~9 w, j! P& _3 U
│ 04.信用评分建模:课件+ p* O H. l; T5 B) b
│ 1 C# R3 y- s5 ?$ I0 T4 m
├─01.信用评分建模案例:基础知识!8 E& p J% `) q* e+ K4 D1 E( J7 P+ j- g
│ 1.1.信用评分建模基础知识.mp4
/ o/ b& [ c J2 p │ javazx.com' \- H- e9 y2 ]7 ^
├─02.信用评分建模:案例与操作. r7 d- [3 q$ M2 Y9 t' t! V3 @
│ 2.1信用评分建模间接和分箱简介.mp4( B! t( F1 ^% U6 O8 l5 ^
│ 2.2卡房分箱原理.mp4
! u; ?( `0 C4 @: ^ │ 2.3卡房分箱实现步骤.mp4
" H4 f9 F/ e" _- ` │ 2.4分箱输出需要满足的条件.mp4
. p% |6 Q$ V- m" K( i9 J7 e/ A7 i │ 2.5数据介绍:UCI信用评分数据.mp4* d' C' ?7 `4 P0 Q# l
│ 2.6初步筛选数据.mp4
, \/ Z5 N/ O0 C │ 2.7类别型变量和数据型变量.mp4
) x" S: f' K$ M: H │ 2.8对取值少的离散型变量分箱.mp4% t3 T! t' B! p5 `) u
│ 2.9对取值多的离散型变量分箱.mp4# m) {( V# m; {% ~& B- S
│ 2.10对连续型变量和类别型变量分箱.mp4
& `5 W+ ^, M m0 l' L' d │ 2.11测试分箱和存储.mp4. @9 _. J: S$ [, m6 L3 ]
│ 2.12非数值变量转变方法简介:WOE编码.mp4
b! p7 [! C- s/ j5 ~0 }. g' r │ 2.13WOE编码公式.mp4
7 I4 f! {/ \* u8 `* ~8 | │ 2.14变量重要性:信息值IV分析简介.mp4, z4 r& {% f2 G. s- \
│ 2.15利用单变量分析进行特征值筛选.mp4' F+ x7 `% S9 e' O
│ 2.16信用评分建模模型学习:以逻辑回归为例子.mp4) I. v( R4 Z w2 e2 h6 h
│ 2.17模型检验.mp4' j' Q) g9 ~2 Z. G/ S
│ 2.18操作:信用评分模型学习.mp4. _: Q# b1 g# H0 u! n& `& |
│ 2.19章节小节.mp4, Q+ w( Q& Q! t: a% ^' |' W
│ 3 ^8 i( h' }- Q- j& r# H
├─03.信用评分建模:迁移学习
; K- t# A4 G- d/ g- E │ 3.1逻辑回归和其他分类器对比.mp4
8 r2 B* l/ ?3 O │ 3.2拒绝挂断.mp44 d; c( P* N; A
│ 3.3迁移学习项目拓展推荐.mp40 {! M; M @% c3 R! U0 l
│
2 A' a) k/ n( z8 i. `7 \% m- E: }8 `: D ├─05.分仓规划案例介绍
' z2 p: B5 O7 D4 Q5 ^' X8 Y │ 5.1分仓规划:建模思考.mp4. M' j. _' T7 d
│ 5.2分仓规划:问题的抽象模型.mp4
0 h; y1 x5 M4 J8 j) E, r │ 5.3分仓规划:数据预处理的主要任务.mp4
5 ?! p2 t" S, K: ?% A e& l │ 5.4特征的构造和时间颗粒度的选取.mp4
/ G4 M( Q: U5 }/ _& O │ 5.5机器学习建模和分析.mp49 S3 M# R8 g$ _& U3 I
│ 5.6模型优化汇总.mp46 `& b. b8 L' X# a; @5 G7 Z! p
│
7 H' A2 W9 j, f" l └─06.分仓规划案例实操;
1 a6 F8 z; m! J- J4 u 6.1分仓规划操作:数据预处理.mp49 R! w, g; u2 N7 b
6.2分仓规划操作:模型训练.mp4+ t* n" b, u6 v" H6 s0 p# Y# A7 d7 ^
U- U* H% f8 T2 a+ M
! L! d% y: Y/ m. ~0 J
+ l) Y" o0 }4 {% z; _$ D/ Q
5 S! `/ Y; j% |7 V3 i! I1 r- S! A/ z* j" f
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