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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2 F! i) h2 M% R: Q+ k
课程目录
; M, p3 a; E: x0 Y" i4 l l' L6 Z- |+ x! `$ K
课时01.课程介绍（主题与大纲）.flv
7 b9 ^; E& J5 @课时02.机器学习概述.flv
, e$ R0 u; A) M1 V1 }/ I课时03.使用Anaconda安装python环境.flv- S0 v4 j$ z2 W7 @. l2 Y% Z5 k
课时04.课程数据，代码，PPT（在参考资料界面）.swf9 b6 {- U( O. `+ x+ W- b
课时05.科学计算库Numpy.flv
0 e i; f( i8 |) e/ h" F6 d: s课时06.Numpy基础结构.flv; N+ z2 A5 T' l
课时07.Numpy矩阵基础.flv_d.flv" B C7 a5 S. @9 H+ \ y
课时08.Numpy常用函数.flv_d.flv
7 x" X7 w' u7 g$ c" [课时09.矩阵常用操作.flv_d.flv, e4 q9 r& c3 F% ~- Y
课时10.不同复制操作对比.flv_d.flv. P" f8 w/ F( ~1 V C6 K
" I% H4 S2 I. u- U课时11.Pandas数据读取.flv
) M! E" t- v& q( c课时12.Pandas索引与计算.flv_d.flv* o: Q4 O" E0 N! x( m6 ^5 k2 n9 r C
课时13.Pandas数据预处理实例.flv_d.flv
3 L+ Z1 W2 i6 G0 O2 Q! l课时14.Pandas常用预处理方法.flv_d.flv' ~$ T4 h3 L z# @% k
课时15.Pandas自定义函数.flv_d.flv
5 p/ x9 s, h' U! B课时16.Series结构.flv_d.flv( _& s0 z" c0 [9 O
1 N$ c; P& V; a* R4 A. z课时17.折线图绘制.flv! X) C. G; G) [& f$ f% {5 R8 _
课时18.子图操作.flv_d.flv/ E n& e' s \% x
课时19.条形图与散点图.flv_d.flv2 E( F; Q0 `% X% O" S* ?
课时20.柱形图与盒图.flv_d.flv7 [/ O- _. g% |6 E$ w6 O O* q
课时21.细节设置.flv_d.flv5 J |, b" l( u" F# \
, @( K6 E1 B0 v8 [8 Y* W6 z
课时22.Seaborn简介.flv i! ^; J) j4 W+ z- T- n
课时23.整体布局风格设置.flv_d.flv
7 V* @8 {( o6 E9 L) p F课时24.风格细节设置.flv_d.flv0 r; C+ z$ {% A$ \
课时25.调色板.flv_d.flv6 {/ |/ L6 i+ d
课时26.调色板.flv_d.flv
% |0 J6 R7 I' j" N课时27.调色板颜色设置.flv_d.flv
6 k& @, C) F5 H& B% N, |9 R. m% ]课时28.单变量分析绘图.flv_d.flv( j: I( V& c! X% M8 e6 m! d' m
课时29.回归分析绘图.flv_d.flv1 g3 L/ ?( z2 ~7 y5 F; M6 I
课时30.多变量分析绘图.flv_d.flv1 e/ X/ J) Q: d" I
课时31.分类属性绘图.flv_d.flv
I2 t& u/ {* W9 N3 p" A. J课时32.Facetgrid使用方法.flv_d.flv
v4 G" P: O9 y& {2 I( N5 G {课时33.Facetgrid绘制多变量.flv_d.flv' w7 g" M; I" t! U8 ?
2 f: l$ J+ @- W
课时34.热度图绘制.flv_d.flv
' Y0 K G1 Q$ ^. {( t# f9 I课时35.回归算法综述.flv_d.flv
2 q; O9 R& s6 M' H+ y" k5 H课时36.回归误差原理推导.flv_d.flv
) S. G/ n2 }* p7 q; F课时37.回归算法如何得出最优解.flv_d.flv
' j _! x) q5 E: C$ w课时38.基于公式推导完成简易线性回归.flv_d.flv
. q n: L% ]/ N课时39.逻辑回归与梯度下降.flv_d.flv8 c; t/ }+ b. N2 z1 r
9 K- X/ {1 _/ J& ~* T
课时40.使用梯度下降求解回归问题.flv_d.flv) p( `. A7 g; X/ n+ x2 N
课时41.决策树算法综述.flv_d.flv" W1 R! a* t! k0 r) l# d8 Q6 N# K
课时42.决策树熵原理.flv_d.flv0 C! b; V( i3 ~0 K
课时43.决策树构造实例.flv_d.flv; I2 O* K3 r/ S6 i
课时44.信息增益原理.flv_d.flv$ d+ V% z; K L1 A& V6 K
课时45.信息增益率的作用.flv_d.flv# [4 D' ]7 G7 S7 T3 e. P) B( p
课时46.决策树剪枝策略.flv_d.flv+ u! d7 J8 h# t% ^
课时47.随机森林模型.flv_d.flv) w4 E8 s& n, Y# U6 s
0 a- z; I; q. E( C
课时48.决策树参数详解.flv_d.flv! ^3 b6 W8 F! X8 k
课时49.贝叶斯算法概述.flv_d.flv& P# P+ f: I8 U: ^, p7 l
课时50.贝叶斯推导实例.flv_d.flv
. t+ C8 L% V# P$ G# U6 W% U; b课时51.贝叶斯拼写纠错实例.flv_d.flv
+ C% _& b; c( F4 Q8 Y4 ^- v课时52.垃圾邮件过滤实例.flv_d.flv9 @+ t% G) a2 G
# m+ I' f4 R5 P) Q- s, ]# T
课时53.贝叶斯实现拼写检查器.flv_d.flv" [/ N' O$ ~* S( ^% Z! j
课时54.支持向量机要解决的问题.flv_d.flv
8 O7 \5 g& ?6 h4 M: }7 a! K课时55.支持向量机目标函数.flv_d.flv
) ?- }/ e. d2 j7 Y7 x课时56.支持向量机目标函数求解.flv_d.flv
) C9 _6 \8 r, Q7 |: i课时57.支持向量机求解实例.flv_d.flv
- B7 P2 s* E$ f* O课时58.支持向量机软间隔问题.flv_d.flv$ k' _9 h4 G, n0 m8 g# |
课时59.支持向量核变换.flv_d.flv6 A u% H2 d: S& b
; t3 M( i$ |; g! E2 u7 a课时60.SMO算法求解支持向量机.flv_d.flv: u5 q5 I m/ { `, P+ Y! p7 }
课时61.初识神经网络.flv_d.flv% K) E; y( }: [. E2 C, r+ ^! `& k* f
课时62.计算机视觉所面临的挑战.flv_d.flv
Z: h# y5 |' } y* b" b. ~课时63.K近邻尝试图像分类.flv_d.flv
5 \1 }' r9 h' F课时64.超参数的作用.flv_d.flv+ c3 I! f/ m m: n5 {; p
课时65.线性分类原理.flv_d.flv
~6 t5 q$ U" @: d I4 ]* D课时66.神经网络-损失函数.flv_d.flv: }! t4 M7 G5 L' {: t! v
课时67.神经网络-正则化惩罚项.flv_d.flv1 h& o8 z8 {9 s4 ]8 B
课时68.神经网络-softmax分类器.flv_d.flv! U% s1 t# n* n1 V/ { d
课时69.神经网络-最优化形象解读.flv_d.flv' ~' r4 E- r9 D) t4 {$ B* p) k9 f3 ]. X! `
课时70.神经网络-梯度下降细节问题.flv_d.flv2 ?' v4 g" g% P$ Z
课时71.神经网络-反向传播.flv_d.flv
+ T* \! j/ f* }' B8 W6 O课时72.神经网络架构.flv_d.flv2 D' h2 \7 P$ H+ q* k
课时73.神经网络实例演示.flv_d.flv/ A" h b" P4 @7 N. ]
课时74.神经网络过拟合解决方案.flv_d.flv: X+ {& A7 A/ G& _2 W: ]' u
0 h, `+ R- ^! `5 h0 I5 |
课时75.感受神经网络的强大.flv_d.flv; @/ `9 [8 F2 O$ h. `
课时76.集成算法思想.flv_d.flv2 H) ?$ |) m- Q! F" G) Y0 E# t
课时77.xgboost基本原理.flv_d.flv" V2 P6 n n9 Z
课时78.xgboost目标函数推导.flv_d.flv- x" i- i7 v& L: f
课时79.xgboost求解实例.flv_d.flv8 G& E% \/ P" G- L" t. F& I
课时80.xgboost安装.flv_d.flv
6 w5 h1 a, _2 C课时81.xgboost实战演示.flv_d.flv# U1 e) h7 B8 Z7 T/ ]
5 L" j; f- m* f" c" o5 e" `课时82.Adaboost算法概述.flv_d.flv
+ T0 f- l# R; h6 [, r课时83.自然语言处理与深度学习加微信ff1318860.flv_d.flv$ `, ^5 ?* w. q$ l2 b
课时84.语言模型.flv_d.flv
7 Z$ H' }5 Q4 T& F课时85.-N-gram模型.flv_d.flv& E8 w3 d _" T8 p3 }
课时86.词向量.flv_d.flv/ D2 K8 m7 g" |: b# b5 j' K- C
课时87.神经网络模型.flv_d.flv
5 g( J( s( ?% \, W5 m# q2 G课时88.Hierarchical.Softmax.flv_d.flv
, b& |+ q3 U. F1 n课时89.CBOW模型实例.flv_d.flv
! b; G. j% ^9 X- E* L) l- Q7 ?课时90.CBOW求解目标.flv_d.flv2 Y/ s8 ^4 _) I( H/ }! S
课时91.梯度上升求解.flv_d.flv
4 _$ U6 J) f! Q6 F# g" M k
9 N/ d) g, f8 m) f课时92.负采样模型.flv_d.flv' ]% ]1 h: J% r# [. \* \( ?2 H. @$ I
课时93.无监督聚类问题.flv_d.flv
2 |) h& u) z$ U o- @3 Z课时94.聚类结果与离群点分析.flv_d.flv
$ j' r6 O- b3 }: x) T- q% u: D6 e8 Q课时95.K-means聚类案例对NBA球员进行评估.flv_d.flv
: ~) t' k, w: D9 q$ d" o/ n/ G课时96.使用Kmeans进行图像压缩.flv_d.flv
2 ]/ r4 |1 p3 z3 p- v- u课时97.K近邻算法原理.flv_d.flv& x* Q& u0 s/ ?* L1 \$ e
" `- ~% u. G% b1 ]4 T课时100.PCA实例.flv_d.flv+ L! ]! S! S4 @6 G9 d: r
课时101.SVD奇异值分解原理.flv_d.flv
9 P1 D Z$ I- @6 y+ Z/ E课时98.K近邻算法代码实现.flv_d.flv% Y U7 |1 ^. n# E0 Q" o0 C
课时99.PCA基本原理.flv_d.flv6 ?3 _, p% C3 d$ Q" P$ u3 t
3 N! f8 ^5 g- d课时102.SVD推荐系统应用实例.flv_d.flv
* |! m( |9 E+ [- v7 \课时103.使用python库分析汽车油耗效率.flv$ w5 r( A+ d9 \) }# i
课时104.使用scikit-learn库建立回归模型.flv_d.flv5 V/ Z# G; p) P
课时105.使用逻辑回归改进模型效果.flv_d.flv
3 M, C$ G( ]) S课时106..模型效果衡量标准.flv_d.flv/ x5 P$ k/ t: l
课时107.ROC指标与测试集的价值.flv_d.flv
0 l% Y) @$ s0 Y9 p% x4 X课时108.交叉验证.flv_d.flv1 y$ `4 P d" \* }' {& Q
) G6 w# K% d* c, I0 a u* w) Z
课时109.多类别问题.flv_d.flv( d; X) g( ?; u+ Z7 C( |
课时110.Kobe.Bryan生涯数据读取与简介.flv
4 u9 }% K5 \3 ~% Z9 l/ U课时111.特征数据可视化展示.flv_d.flv
$ X! A( W) z. \! e1 m D1 H% c课时112.数据预处理.flv_d.flv+ M# l# U$ k5 \) B* B) t3 V1 t. l5 g7 X
; F1 D a) Q5 t0 u课时113.使用Scikit-learn建立模型.flv_d.flv' L7 L: r8 y0 b5 F( C% t
课时114.船员数据分析.flv
1 ]" V, ~9 I: ]课时115.数据预处理.flv_d.flv
# Z. \. i0 r# c r' J: R# o* |课时116.使用回归算法进行预测.flv_d.flv- [, F% c7 B# _
课时117.使用随机森林改进模型.flv_d.flv6 j6 ^1 P# S7 u6 K- I
+ e. A5 o# A$ m( |1 Y. s I课时118.随机森林特征重要性分析.flv_d.flv8 z' e4 @ y7 V) ~
课时119.案例背景和目标.flv_d.flv' w8 ^! `. k' A) u, ^7 }0 e* U
课时120.样本不均衡解决方案.flv_d.flv$ \% @- P4 j8 ]* _* o
课时121.下采样策略.flv_d.flv% Y3 ^; @ \% O9 S" t4 k
课时122.交叉验证.flv_d.flv/ _- p+ T; O$ i) _
课时123.模型评估方法.flv_d.flv
# ]. n5 \) c7 ^课时124.正则化惩罚.flv_d.flv* j! W- U* x8 _% @* X4 ?8 x
课时125.逻辑回归模型.flv_d.flv
, R' @4 Q5 l- s5 T7 i课时126.混淆矩阵.flv_d.flv
% r$ t/ t y$ B; |9 x Y" O课时127.逻辑回归阈值对结果的影响.flv_d.flv9 m! a. ]# J, S7 E. _
Z2 K: v- P. f9 r$ d5 _) l0 g课时128.SMOTE样本生成策略.flv_d.flv
- ?8 u% x( l$ j2 ~. |$ c2 s9 o* l课时129.文本分析与关键词提取.flv_d.flv5 z9 K9 r5 a0 {
课时130.相似度计算.flv_d.flv
( t- B0 H! |9 M) Q# W课时131.新闻数据与任务简介.flv_d.flv
2 w% W8 A' V& W7 @: h _课时132.TF-IDF关键词提取.flv_d.flv
, m6 h/ e6 d U5 A* c2 M& U课时133.LDA建模.flv_d.flv, z* w/ }8 i$ T2 c0 G2 s
?7 D/ Q7 y9 S1 T/ B3 }课时134.基于贝叶斯算法进行新闻分类.flv_d.flv5 s. e- I( c) A% D7 x' y2 F4 p, c) z
课时135.章节简介.flv
, R" g3 n* d! m课时136.Pandas生成时间序列.flv_d.flv4 L: i# Y3 O( B' S$ z
课时137.Pandas数据重采样.flv_d.flv* r1 o0 D( L# e, O% y3 [6 d, Y
课时138.Pandas滑动窗口.flv_d.flv# w% t9 `1 q6 {* C' z( n
课时139.数据平稳性与差分法.flv_d.flv
6 S5 I8 Y- v6 L) }5 c. |课时140.ARIMA模型.flv_d.flv
9 {% ^. W3 N i! {/ L4 j4 ?( [课时141.相关函数评估方法.flv_d.flv+ z) d* k9 ]- R! v8 k2 r
课时142.建立ARIMA模型.flv_d.flv+ `0 n9 G# W" d' {; B
课时143.参数选择.flv_d.flv7 C: L; A0 P' t3 L. t+ n7 y( l: O
课时144.股票预测案例.flv_d.flv
2 O1 ]+ ~* L$ ~3 q( Z# t" r5 {0 _课时145.使用tsfresh库进行分类任务.flv_d.flv2 K, c/ ]2 c7 y) s
8 ~( m2 `' u% t7 d
课时146.维基百科词条EDA.flv_d.flv
) f4 c, j( s5 ^* v: c课时147.使用Gensim库构造词向量.flv_d.flv& |2 I/ Q7 }' ~2 m8 [
课时148.维基百科中文数据处理.flv_d.flv( P9 p+ ]3 q* X# j0 r) u! \
课时149.Gensim构造word2vec模型.flv_d.flv
; b3 L0 A, ~/ ?& e ]$ Z; L7 E+ H, @* e& V0 _
课时150.测试模型相似度结果.flv_d.flv
* e. g7 Y( a6 e% k8 K课时151.数据清洗过滤无用特征.flv_d.flv
. E3 _! K& z, h" N9 m; z课时152.数据预处理.flv_d.flv; p0 z) W+ O3 q% M0 ]2 k
课时153.获得最大利润的条件与做法.flv_d.flv4 g4 T( N" ^- s/ Y
* Q0 o Q7 H) j: g
课时154.预测结果并解决样本不均衡问题.flv_d.flv9 Z; q7 a' Y" y. d: f% A
课时155.数据背景介绍.flv_d.flv
; W- F; v8 {- f+ Q/ ?+ {& n. j课时156.数据预处理.flv_d.flv
8 d0 i1 S) @5 O r课时157.尝试多种分类器效果.flv_d.flv
' b) `7 P% Z- _& [4 |4 s课时158.结果衡量指标的意义.flv_d.flv
g8 U4 ~% s6 k- ^! ^3 I# B. l0 d6 V
课时159.应用阈值得出结果.flv_d.flv, A H) N& Q4 _* ]/ q
课时160.内容简介.flv_d.flv" p; ]9 R, w) H! E
课时161.数据背景介绍.flv% ~7 h M# k/ A$ D2 t7 X
课时162.数据读取与预处理.flv_d.flv1 L' ]; w! x; U
课时163.数据切分模块.flv_d.flv5 Y3 m- _% q0 d2 u! O- ]% ^
课时164.缺失值可视化分析.flv_d.flv: z, h. w$ P# z/ O' y
课时165.特征可视化展示.flv_d.flv
/ G/ E& W: r- S" h1 w G课时166.多特征之间关系分析.flv_d.flv% t# {) P! M9 ]1 u2 J/ `
课时167.报表可视化分析.flv_d.flv0 ?8 o( e, R v9 U; f+ n
" t2 D0 N5 u2 r1 [$ E课时168.红牌和肤色的关系.flv_d.flv5 s% l, I1 ]5 I; G' M; H, R* S ~
课时169.数据背景简介.flv_d.flv
+ E* l/ s3 o/ u3 v! u课时170.数据切片分析.flv_d.flv; L* c" D0 C% O& F
课时171.单变量分析.flv_d.flv! r2 e2 A" y* h6 R2 F3 |; F, O
课时172.峰度与偏度.flv_d.flv: W# [3 [5 B" I5 k4 O. V, F
课时173.数据对数变换.flv_d.flv& o- S# w) e+ h; b, d/ G. d9 P
课时174.数据分析维度.flv_d.flv
! G1 Q4 _9 m x y
4 z' @, \& {4 R7 E b4 _- O( |% s课时175.变量关系可视化展示.flv_d.flv- [* `+ P0 @ S" O
课时176.建立特征工程.flv_d.flv* G. g( I+ S# ~
课时177.特征数据预处理.flv_d.flv
1 R6 B. d; p4 Q# ]* p% p3 L- }& i, g课时178.应用聚类算法得出异常IP点.flv_d.flv
+ Q) Z% J+ ?7 \8 d2 r6 }/ W& S% a下载地址：" j/ n+ w" v( j
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6 u5 g: O: F$ V+ Q4 k z
6 u8 t) }# O. _& _% \$ e$ b Q# `& n4 N$ Z7 \
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发表于 2022-6-11 23:51:02
