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Python机器学习视频教程，时候有一定Python基础的学员学习，难得的机器学习视频教程
/ s9 D& i6 I! w- {; F课程目录" d% M* j0 m# {' K3 ?
0 e' u ^* N+ O
课时01.课程介绍（主题与大纲）.flv
6 S9 @3 B: W+ ?9 W$ e7 |, O9 ~* h& O课时02.机器学习概述.flv
+ v; r* O& R& U# ^ K" S" B课时03.使用Anaconda安装python环境.flv
! B0 `0 x2 ?% F7 x9 b" \课时04.课程数据，代码，PPT（在参考资料界面）.swf
' L7 o( M4 |& |; e课时05.科学计算库Numpy.flv
" w/ E8 N3 S( ^+ h2 ~# X& j: O课时06.Numpy基础结构.flv! S% D4 d, C( ^( t7 I
课时07.Numpy矩阵基础.flv_d.flv
) ^" I8 E. J* `, }6 {课时08.Numpy常用函数.flv_d.flv
, o6 H1 o' U- X+ r# k9 U课时09.矩阵常用操作.flv_d.flv& C+ k( I+ S+ m; t* S
课时10.不同复制操作对比.flv_d.flv
6 E2 [% q$ A+ |! B2 T: X2 n" X$ W- V8 [
课时11.Pandas数据读取.flv
" {1 ~5 L- W: p3 A- h1 J+ f: K4 d+ n课时12.Pandas索引与计算.flv_d.flv" M2 I& @ S R. w H6 \- e" ?$ e- U
课时13.Pandas数据预处理实例.flv_d.flv
4 U& K* x$ O6 w! b, \( a+ C T课时14.Pandas常用预处理方法.flv_d.flv/ `& {3 b- B; d+ J
课时15.Pandas自定义函数.flv_d.flv
* j+ X! z4 i. f% W$ e& t课时16.Series结构.flv_d.flv
1 U7 {; h, z. Y: L q. F9 p, H4 M H# @
课时17.折线图绘制.flv
6 d9 a4 d# F. G8 i& }* o课时18.子图操作.flv_d.flv
- W7 T' Z5 l$ m) W课时19.条形图与散点图.flv_d.flv
% E2 j0 p5 G1 t0 F$ C6 X课时20.柱形图与盒图.flv_d.flv
! k& l+ J( t; P+ b# n5 N课时21.细节设置.flv_d.flv9 J5 v: _% \4 p% Z. x7 u! U
" w2 U/ W3 h7 R1 R/ N2 U
课时22.Seaborn简介.flv3 `0 ~5 U/ s+ v1 Z- c5 g
课时23.整体布局风格设置.flv_d.flv
) V4 g' ?8 l, L/ ]3 p H课时24.风格细节设置.flv_d.flv
+ h3 \! m& J" w: `, q课时25.调色板.flv_d.flv3 P: q# y( ~4 Q4 q2 V% G6 Y
课时26.调色板.flv_d.flv) N% M! s2 M! B H- i+ C$ t
课时27.调色板颜色设置.flv_d.flv" r. x: [/ [' D6 z7 Z; E
课时28.单变量分析绘图.flv_d.flv
2 w6 a# ^1 F$ ^' T7 F! c& }课时29.回归分析绘图.flv_d.flv
8 b8 V7 d S% S H$ Q课时30.多变量分析绘图.flv_d.flv
: J* q# A0 j) c% \* k. w- d4 M; f$ @课时31.分类属性绘图.flv_d.flv$ k7 g( ~' P. C" B
课时32.Facetgrid使用方法.flv_d.flv
+ l6 f. r. ?" b. f0 q3 X$ h- H2 h课时33.Facetgrid绘制多变量.flv_d.flv0 @3 s- u7 d: G4 W+ j1 n& \
, F# A: L' f' S+ p$ W0 S
课时34.热度图绘制.flv_d.flv8 B* {! v$ ~) \1 { [# i/ D! p
课时35.回归算法综述.flv_d.flv
- ~$ o: e" i( Z9 q- A# g1 N; z j课时36.回归误差原理推导.flv_d.flv
; {2 G3 G* Z3 N4 }课时37.回归算法如何得出最优解.flv_d.flv
/ p6 u0 i0 x" j! s! W* W课时38.基于公式推导完成简易线性回归.flv_d.flv) N/ v; t' \9 G5 t+ V! _
课时39.逻辑回归与梯度下降.flv_d.flv
: c* w* Z' b( L9 ^. L6 Y0 k' b$ F1 e# l4 P( V5 l
课时40.使用梯度下降求解回归问题.flv_d.flv
$ T9 K$ n, g4 C5 D课时41.决策树算法综述.flv_d.flv. n2 O5 R8 z( y3 x6 `' _
课时42.决策树熵原理.flv_d.flv
4 a( z5 ]$ @9 h6 n课时43.决策树构造实例.flv_d.flv
/ ~9 r6 i' _- W4 o5 ?课时44.信息增益原理.flv_d.flv
M U) N% s- S: G+ G课时45.信息增益率的作用.flv_d.flv
$ R9 ~" E) z' w; u课时46.决策树剪枝策略.flv_d.flv
' ]6 G# a+ S7 j' {& p: O W2 D课时47.随机森林模型.flv_d.flv/ `* ~+ ]/ r0 g8 v
# L. i+ u) W, f+ a
课时48.决策树参数详解.flv_d.flv
0 L1 ?7 `5 d" w# e! V, n课时49.贝叶斯算法概述.flv_d.flv
2 E' C8 A2 L+ v6 Y V课时50.贝叶斯推导实例.flv_d.flv2 |- X, _5 L+ e {( d& b
课时51.贝叶斯拼写纠错实例.flv_d.flv# ?6 s* i; B& v: R+ Q' z
课时52.垃圾邮件过滤实例.flv_d.flv3 r8 ~8 l' b1 _; {# I. u
: N. }0 i6 c+ T课时53.贝叶斯实现拼写检查器.flv_d.flv1 A- c* u9 C3 F2 ~
课时54.支持向量机要解决的问题.flv_d.flv
! f3 z) ?3 q- c2 i+ L: L) O" o课时55.支持向量机目标函数.flv_d.flv/ u2 {+ `7 C% D0 x/ k$ E
课时56.支持向量机目标函数求解.flv_d.flv ]$ v! f2 {8 a
课时57.支持向量机求解实例.flv_d.flv% y1 Y* G0 ?$ k" `6 n8 t- D
课时58.支持向量机软间隔问题.flv_d.flv
7 b. x2 M0 r, H; [( }课时59.支持向量核变换.flv_d.flv
! a' |( t, Q$ w$ W% W
2 `) b; N* I4 t3 S" [课时60.SMO算法求解支持向量机.flv_d.flv* G+ A: m* v8 k2 H+ |, O
课时61.初识神经网络.flv_d.flv, I( o3 x9 W& k* K. T
课时62.计算机视觉所面临的挑战.flv_d.flv
5 g$ T5 j- h; G0 @3 Q' Y( M课时63.K近邻尝试图像分类.flv_d.flv/ K& k1 ~3 R# L, v9 z, i
课时64.超参数的作用.flv_d.flv
8 h# _6 } f F6 t0 {3 H课时65.线性分类原理.flv_d.flv
. P( I( P& m) m, B% Y" k课时66.神经网络-损失函数.flv_d.flv
6 R9 G6 {$ S7 i. m& t1 s6 v/ B课时67.神经网络-正则化惩罚项.flv_d.flv
7 l, v8 q6 P. n4 j7 F l; p课时68.神经网络-softmax分类器.flv_d.flv
' C+ c0 T& S; J* y& U% A课时69.神经网络-最优化形象解读.flv_d.flv
( T3 a- [7 A1 p+ j2 n' g+ r课时70.神经网络-梯度下降细节问题.flv_d.flv
! r3 s' }; O! G课时71.神经网络-反向传播.flv_d.flv
3 S2 N C# ^9 s r7 Y$ M课时72.神经网络架构.flv_d.flv/ J, S: A, y0 j2 `- u( K! w5 k
课时73.神经网络实例演示.flv_d.flv6 v9 O; C4 }) U2 Z l! e" c
课时74.神经网络过拟合解决方案.flv_d.flv0 I0 R+ w! z2 Y1 f) q3 H
" k- U& {3 w1 n1 C7 W! p课时75.感受神经网络的强大.flv_d.flv' ^# }5 D/ x. _8 k3 B1 F
课时76.集成算法思想.flv_d.flv
0 q8 \9 \ Q" o( p+ y课时77.xgboost基本原理.flv_d.flv- p' G6 u6 j* t+ I! a. a( U
课时78.xgboost目标函数推导.flv_d.flv- O! o* t/ B8 C; I
课时79.xgboost求解实例.flv_d.flv' B0 w3 C- }' X4 }2 F" H* M3 v/ ?
课时80.xgboost安装.flv_d.flv2 o2 U, j R# u# i) A+ g' i
课时81.xgboost实战演示.flv_d.flv
/ ^# Q, |. s: p
V+ X m9 ^; D1 }# X2 \课时82.Adaboost算法概述.flv_d.flv2 ]! B0 d# w/ f+ @# ]1 T
课时83.自然语言处理与深度学习加微信ff1318860.flv_d.flv9 \# J# @3 Q5 v c
课时84.语言模型.flv_d.flv% M9 E5 |, e- z2 @% x
课时85.-N-gram模型.flv_d.flv2 x- C. Q8 N' }& X7 \
课时86.词向量.flv_d.flv4 u- R& @1 V+ s' S0 k. Q4 ~# C$ g
课时87.神经网络模型.flv_d.flv! ~3 ]/ V1 t0 N, a
课时88.Hierarchical.Softmax.flv_d.flv. n: H, b( ^% p6 q/ D* n
课时89.CBOW模型实例.flv_d.flv$ B( _% k& _/ P. I' d3 ]. N
课时90.CBOW求解目标.flv_d.flv
% K, }# K4 i4 `( `2 a- y' S& ^. T课时91.梯度上升求解.flv_d.flv1 ~) o! E( |! b
9 ]9 x9 P8 V0 ^
课时92.负采样模型.flv_d.flv1 e3 L$ T4 [1 S" x! b9 s1 a/ c
课时93.无监督聚类问题.flv_d.flv
0 f n5 |& r: l" I! R* j5 F" u5 P课时94.聚类结果与离群点分析.flv_d.flv
$ u+ p# p2 ?( b6 P课时95.K-means聚类案例对NBA球员进行评估.flv_d.flv
8 c$ Y: n0 P9 x/ M" K- c课时96.使用Kmeans进行图像压缩.flv_d.flv. w1 {$ R& t+ b9 h
课时97.K近邻算法原理.flv_d.flv0 z, Z0 ^+ I; W3 W
/ F- o% P2 ]" K: y
课时100.PCA实例.flv_d.flv
4 u8 Z. ^. ]7 R- P" m课时101.SVD奇异值分解原理.flv_d.flv
9 ^$ W" ^; b3 a+ Y3 c# o课时98.K近邻算法代码实现.flv_d.flv8 [" X0 K0 N% ~' }9 ]% j6 M
课时99.PCA基本原理.flv_d.flv
, A. g9 n: E" k/ k% D3 G
& d) x' Q# ^9 R. ?/ f% w课时102.SVD推荐系统应用实例.flv_d.flv
5 G9 L, D P0 Q$ t4 `/ q课时103.使用python库分析汽车油耗效率.flv
# k3 H2 b }: Z' S6 t: {课时104.使用scikit-learn库建立回归模型.flv_d.flv6 K z% v' R2 }/ W! M* U$ m$ |
课时105.使用逻辑回归改进模型效果.flv_d.flv
+ s. e4 C( p8 y课时106..模型效果衡量标准.flv_d.flv5 I, s) Q( e1 s$ [
课时107.ROC指标与测试集的价值.flv_d.flv
# W2 _/ C+ j) `课时108.交叉验证.flv_d.flv
# @2 T V/ {) \1 B9 N: @& G, N( ]( I. Z% J: {
课时109.多类别问题.flv_d.flv
_/ A+ E9 y/ v# Y% w/ u课时110.Kobe.Bryan生涯数据读取与简介.flv
5 ]9 W+ l1 ]+ @0 m课时111.特征数据可视化展示.flv_d.flv+ D) J- L: I% k& S4 e
课时112.数据预处理.flv_d.flv
0 H8 K! N$ x3 O$ Z4 w
: K* ?/ `( U$ B1 ^* V5 E课时113.使用Scikit-learn建立模型.flv_d.flv# w5 H4 D3 l# H7 O/ u$ I
课时114.船员数据分析.flv
) x' W% j# o/ X课时115.数据预处理.flv_d.flv8 F- N V: o/ ^+ p8 ~7 C4 j
课时116.使用回归算法进行预测.flv_d.flv) t# m I" i* I# ^% s8 Q
课时117.使用随机森林改进模型.flv_d.flv
3 z9 N u) \9 v n; P
2 s5 x4 v+ H1 r; L, I& F: m1 U1 z% |课时118.随机森林特征重要性分析.flv_d.flv
, r5 ~. |7 |# S; g4 |课时119.案例背景和目标.flv_d.flv
" A# E' ?% h: m% y课时120.样本不均衡解决方案.flv_d.flv$ Y: p, Y: r+ P. e; U# H4 Q/ M
课时121.下采样策略.flv_d.flv! ]3 y) \% o# ^1 M2 u: p- @( e) p
课时122.交叉验证.flv_d.flv. p! @5 Q& q* Q7 s" M" R
课时123.模型评估方法.flv_d.flv5 y- M* l5 V( c G+ X0 @# s
课时124.正则化惩罚.flv_d.flv9 K; e Z, V* l+ G, Y2 ?) E
课时125.逻辑回归模型.flv_d.flv
7 q5 c8 O0 j [* N# e+ O3 M课时126.混淆矩阵.flv_d.flv
e9 }- n; q) a5 d( f: K9 [$ i7 v, ]课时127.逻辑回归阈值对结果的影响.flv_d.flv
4 Y4 O# f0 O( O9 B$ N* J+ j
8 o8 D% y J' h1 u5 T$ I5 J课时128.SMOTE样本生成策略.flv_d.flv
' k9 t. W- Q8 N( k. ]) o( ]课时129.文本分析与关键词提取.flv_d.flv
- G/ R$ J% E6 W" {; S% E" R课时130.相似度计算.flv_d.flv+ W" x/ K h" F% U: X* n* b
课时131.新闻数据与任务简介.flv_d.flv
( g# K; q. I4 D: |课时132.TF-IDF关键词提取.flv_d.flv
6 A% H+ _0 R# ?( X# D课时133.LDA建模.flv_d.flv( u8 W ~) d+ A# A
* L- Y7 L% ?& |+ |' X
课时134.基于贝叶斯算法进行新闻分类.flv_d.flv2 l1 V: N2 F; c
课时135.章节简介.flv) ^' ~% S# ?2 Y- ?# o$ {
课时136.Pandas生成时间序列.flv_d.flv: m+ v- A+ A- V; g2 H& }7 {
课时137.Pandas数据重采样.flv_d.flv2 f4 c$ `, h* i" e2 B
课时138.Pandas滑动窗口.flv_d.flv. l7 T+ W5 m* d; f- ~' Y9 `; {4 `
课时139.数据平稳性与差分法.flv_d.flv
8 C. ~: T' k& m4 g' x" o. E课时140.ARIMA模型.flv_d.flv( W; r+ I; d) b: r
课时141.相关函数评估方法.flv_d.flv
c4 L* s! z3 D! L课时142.建立ARIMA模型.flv_d.flv
+ T. T: Q/ r" D0 W0 G课时143.参数选择.flv_d.flv
: B! ^5 s- x( k* R# {课时144.股票预测案例.flv_d.flv
4 N0 V, S0 I; L/ k( l8 H# M课时145.使用tsfresh库进行分类任务.flv_d.flv
% n2 u d5 m6 R8 E/ u, b @2 l" p: E, j- s: K$ \8 S' ^
课时146.维基百科词条EDA.flv_d.flv
$ W; ?1 P9 s: C% t% b" m课时147.使用Gensim库构造词向量.flv_d.flv
2 b/ f# U) u% m课时148.维基百科中文数据处理.flv_d.flv2 A' i2 K: W" R- F* A) Q! `
课时149.Gensim构造word2vec模型.flv_d.flv
0 L* }( i, M, R
% `9 g [2 [. A. g课时150.测试模型相似度结果.flv_d.flv
# @' F* h" D. D8 Q: ], I9 W课时151.数据清洗过滤无用特征.flv_d.flv
! @7 p( j9 C+ y, m课时152.数据预处理.flv_d.flv4 K6 d% }* M3 z' T& o
课时153.获得最大利润的条件与做法.flv_d.flv
1 x: u1 y0 p3 P
' K M: E" N, ^ z0 W# c' J课时154.预测结果并解决样本不均衡问题.flv_d.flv
7 |" P3 m- J( K0 g& [2 A+ M课时155.数据背景介绍.flv_d.flv/ }# C- Y% Z! `) m
课时156.数据预处理.flv_d.flv
. X. r+ _3 L9 [6 u课时157.尝试多种分类器效果.flv_d.flv. G* g0 q/ I+ n) w2 t
课时158.结果衡量指标的意义.flv_d.flv
0 p; W6 f0 W/ d4 ^! x" \+ B5 @$ Z3 x7 T
课时159.应用阈值得出结果.flv_d.flv+ Q# _& b) C% ?$ `, U/ l# e
课时160.内容简介.flv_d.flv, ]. V2 }9 w a6 ^ w! S! S& V
课时161.数据背景介绍.flv& G I$ ?. p1 b: n! {% Y7 K
课时162.数据读取与预处理.flv_d.flv
! {! Z* y/ t* K8 K9 r2 R/ w; }课时163.数据切分模块.flv_d.flv
$ y @/ n* _$ d) I: b; m" G课时164.缺失值可视化分析.flv_d.flv: g, P) o8 {, }" e0 t
课时165.特征可视化展示.flv_d.flv' s4 A! C# Y1 n) B4 g; q9 d
课时166.多特征之间关系分析.flv_d.flv
" U2 s) Y+ Z" ]" h* P5 |课时167.报表可视化分析.flv_d.flv* e# p0 s1 z; W& @3 }0 V
! J; O( K9 ^: h( [) W! x课时168.红牌和肤色的关系.flv_d.flv& M* P; j! v0 P8 B8 \
课时169.数据背景简介.flv_d.flv
7 y1 r: i' W% Q5 g# y1 F课时170.数据切片分析.flv_d.flv& Y3 Z, }1 X P
课时171.单变量分析.flv_d.flv/ X- L' n9 b3 M* S2 q9 p. G
课时172.峰度与偏度.flv_d.flv4 `( i6 o+ I; t9 u3 O6 w
课时173.数据对数变换.flv_d.flv7 X6 E9 h2 G" A% x
课时174.数据分析维度.flv_d.flv# s- L3 e. x6 v9 \
$ H/ l3 ~8 i% \ `课时175.变量关系可视化展示.flv_d.flv5 q5 T4 J/ D$ x# a
课时176.建立特征工程.flv_d.flv& S& t7 Q5 i# M' N' \
课时177.特征数据预处理.flv_d.flv1 U, i, Y& j6 N
课时178.应用聚类算法得出异常IP点.flv_d.flv
) I4 U5 R: `4 b# X$ E下载地址：
) z( i8 _# q8 o
/ b2 O7 m/ ~( ?资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见% ^* r, _* t6 j) G% R' Q
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发表于 2022-6-11 23:51:02
