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4 x! p8 M7 a( ]" B- [
- 【课程介绍】 9 {- q2 s0 ], G6 y. A9 E9 p6 J& H- e$ P: u2 A* b
课程风格通俗易懂,真实案例实战。精心挑选真实的数据集为案例,通过python数据科学库numpy,pandas,matplot结合机器学习库scikit-learn完成一些列的机器学习案例。课程以实战为基础,所有课时都结合代码演示如何使用这些python库来完成一个真实的数据案例。算法与项目相结合,选择经典kaggle项目,从数据预处理开始一步步代码实战带大家快速入门机器学习。【课程目标】 8 ]( s+ a) k& u% v! O3 O( G% G
课程目标:零基础快速掌握python数据分析与机器学习算法实战,快速入门python最流行的数据分析库numpy,pandas,matplotlib。对于繁琐的机器学习算法,先从原理上进行推导,以算法流程为主结合实际案例完成算法代码,使用scikit-learn机器学习库完成快速建立模型,评估以及预测。结合经典kaggle案例,从数据预处理开始一步步完成整个项目,使大家对如何应用python库完成实际的项目有完整的经验与概念。
. I% `8 e% |% x w 4 g5 q3 J# i2 P( o
3 \& m- |8 {( W) \3 ~目录' w7 ]7 M8 G. b& `* @/ I7 F, V; A- w0 Q3 g; r: x: Q% G3 J* f0 ?9 G7 }3 k
章节1: Python科学计算库-Numpy4 f1 `# o! \; l# i v7 r* L$ y* X5 P# T0 H* {8 W7 L9 o3 d& |- |& \7 R X# Q
课时1课程介绍(主题与大纲) 10:46 z o3 m" G. m5 Y
7 n. k g9 J6 |6 X* J 课时2机器学习概述 10:04
6 J8 a" n4 C; Y" f 课时3使用Anaconda安装python环境(Python新手先看这个) 13:10% e& d) I) t& `, z! }* R$ w. \4 s, D; y7 b' ~3 u9 [. x/ n8 n! i/ t. m! c& y7 T
课时4课程数据,代码,PPT(在参考资料界面)' ?% E% L- U' Q U8 L0 ^, C: G% d" G/ A8 f6 b, |9 W, t
: ?$ H2 p. N1 S& f4 M# K 课时5科学计算库Numpy 10:32* V. o3 ~, R% a- X
6 k* [ f0 p* s c 课时6Numpy基础结构 10:41. g0 z8 E- S. {' p, w! d1 q$ D; u& {0 ~
课时7Numpy矩阵基础 05:55; d' \2 d! I- J1 ~- Q0 c9 e
: n& p' [% ~# ?* }! ` 课时8Numpy常用函数 12:02 {& q+ o: G+ w" j, ~) e p0 u4 p5 ^& S5 x6 X+ D% J
课时9矩阵常用操作 10:18" v& o8 d9 y# R. ]1 G j
- t L6 V2 i2 K1 q- ^ 课时10不同复制操作对比 10:49( \* a5 J+ H' l9 C) d
+ |3 ~$ [' i& I+ _+ N- ~8 Z( m9 e) a0 k1 Y- a% e" h/ h) g
; Z8 K$ x8 P3 E章节2: python数据分析处理库-Pandas+ P, h+ p% Y k" ^: i4 d# w: Q! s2 |% [( ~/ L
课时11Pandas数据读取 11:50) D. O) L1 p8 h7 t' t4 Q/ W' l
: K$ e1 i, W+ O R, p& X0 s 课时12Pandas索引与计算 10:26: O3 K R5 M8 G: B1 b* k( F. O$ h! x, G2 w- \7 V
课时13Pandas数据预处理实例 13:011 s6 A3 ]. _- [) C8 j3 e
课时14Pandas常用预处理方法 11:111 Z, h( O# I5 Q2 h$ k$ v" S
课时15Pandas自定义函数 07:44: s- ` z6 k5 c& L6 P8 ]5 z z8 {6 p! N9 K8 _% H/ { J# X- A. `. ^4 h, [
课时16Series结构 12:29- r- p+ C9 u9 v& Q5 B6 Y$ K5 Q! n7 I- r$ ]: T f, ~
1 `; P' B0 y0 I2 v; ^/ X7 p: h; a- i& H( z/ V) ?
章节3: Python数据可视化库-Matplotlib+ X% U) N, H! s" o, Y
0 c. n, {: F$ S" @9 ^7 n3 F5 n 课时17折线图绘制 08:25
; I& c( }: q% r2 T1 T% W7 V 课时18子图操作 14:05 [0 O" [# {& ?0 j( w" m+ M- t* c% t* H6 p! b8 ]- ^, d& @& p J) [3 I0 A
课时19条形图与散点图 10:12+ J: r3 ^6 J; f+ o, Y
课时20柱形图与盒图 10:176 Z w9 T, y/ _5 k. ?+ C1 c7 K# [9 N: ]
. u- B5 |; L* E% D 课时21细节设置 06:13# j# P. j3 s3 f) ]# f& S6 A1 @1 }: p8 E8 g/ B% c
, O3 L9 v9 W3 m+ c: [7 u. T) W7 a$ f: `% T% Y5 u, W# ^8 @% I
章节4: Python可视化库Seaborn6 g" T$ z( @; l* L7 A$ `/ @7 b3 x" k* I6 {( m9 a
课时22Seaborn简介 02:44( s0 y" W/ R( o" k- y" b) U7 {& l7 a/ c4 B6 ]% k
课时23整体布局风格设置 07:48! J$ l' z$ H* g1 ~, D- C. B f
课时24风格细节设置 06:504 D2 H+ g& h( S2 r _
$ U7 b" Z* M; [/ V" r 课时25调色板 10:40) l. t4 P- R* g, ?1 M: o
2 q* |7 H0 p: u' A$ n1 e 课时26调色板颜色设置 08:182 K$ x3 O% U, ]# n4 d& D' s5 n' `) p2 I1 j6 I; P' B9 J/ y1 s0 a( }. v. ?
课时27单变量分析绘图 09:38% W y# p) Y9 i. K) ~2 @9 P1 Z) c2 z% B u% ], S6 L0 q6 B6 }. f y
课时28回归分析绘图 08:53
3 s3 A+ V% f. K$ m# I( w4 j 课时29多变量分析绘图 10:366 g9 A2 S; y3 d4 u( _8 M! Z& T( m$ Q8 E
课时30分类属性绘图 09:40
. O2 M: t3 _- C: V" ?3 J6 e 课时31Facetgrid使用方法 08:50: V* K0 L% d3 C. i- U- t" c- I
?' |3 @% Z& }1 a' L6 Q1 [8 g 课时32Facetgrid绘制多变量 08:30; B3 D5 f: l! o A. Q% R$ w) z3 a; f- T
课时33热度图绘制 14:19' J9 d2 R; l d* n0 t* @8 b3 ?$ v- {* t7 x! [8 a& p* q& i* i: a$ h, R p! a
+ F$ \, f6 N1 H
* U2 f/ u# L! h H. O章节5: 回归算法$ s& @0 A0 C4 B N; U( M: ^) C7 a8 R
+ `+ L8 Y9 M9 ?+ r+ H 课时34回归算法综述 09:429 f' ~9 S" ]. M2 T1 T9 u b! ] F! a0 L! e$ ]
" S# I2 _3 \' l 课时35回归误差原理推导 13:01" C7 x- M+ d Q; |4 g
# g' W9 [9 K( a, Q 课时36回归算法如何得出最优解 12:05+ w: k+ C+ G; k! w o( C" }$ T' J0 W, H- H# k2 E1 |3 W7 ?' z' {; d2 k( ?$ W; i
课时37基于公式推导完成简易线性回归 08:40( Y* T+ @$ f8 |7 W5 Q3 o4 P, ]' t# i1 q+ `( D1 n J* T
课时38逻辑回归与梯度下降 16:59' j! z* B5 a5 W. Q# a
& N- }: a9 _, t2 L' {; L 课时39使用梯度下降求解回归问题 15:132 c( V1 I8 C; ]6 h9 o- G% o" ]/ H% P0 n7 G
& h) L- c' ]8 `- c+ k1 d. t
) f' E4 k8 h v ?# e: a1 T章节6: 决策树. C2 q |& Y/ u7 D) B# i) D! S6 I7 K8 I( g, E( K: l/ F
" I% |4 z. S) O# i9 `7 [0 Z2 A% t 课时40决策树算法综述 09:40 D: h6 A/ {4 g; ~7 Q8 d- K3 Q c$ X0 r, \2 G
课时41决策树熵原理 13:20( [* ~8 k" b; @& Y- _2 n' d
: I/ O4 k, a1 o6 g" a0 j 课时42决策树构造实例 11:00 ]8 q! x- W- X4 `' H/ l( C
) n5 }9 H$ A% B6 G$ C' L 课时43信息增益原理 05:27+ A N P8 O( P. v# q6 s
课时44信息增益率的作用 16:396 \ v. v' O3 `5 t8 N6 k( n. g, V. H7 D& F4 X) l. Q6 |/ }" ^
课时45决策树剪枝策略 12:08. D. |3 R7 f0 t2 k2 l) `- A3 H2 A/ O
2 ~( R8 k* _1 M 课时46随机森林模型 09:15* ?1 ]& \4 L, A; Z
+ x; c% @8 C) F6 K& ] 课时47决策树参数详解 17:493 } g: [; J6 }5 P) G9 E. l
; \" I. ]; n8 N: w: c& D7 B& t2 w4 J! C7 o7 I7 O. Q- K$ k& r, l# ~/ K% g: v
章节7: 贝叶斯算法
, ^ ?( I) p( ~1 l" ~5 H+ M 课时48贝叶斯算法概述 06:58) _1 Q( h" L8 D, s2 l/ x+ H" c: ~3 g7 o, b! R
课时49贝叶斯推导实例 07:382 k! E# H9 @4 {0 m5 ?4 H9 e. d* d7 X3 h: |. K' j8 {7 e' A+ x2 C
课时50贝叶斯拼写纠错实例 11:466 H( J. e: b/ B3 q8 Z4 v1 C/ |9 M. ^7 M; k8 E6 e8 e% O: N: T" _
课时51垃圾邮件过滤实例 14:10* T0 x% G% q' }- t D- V: ]2 E) ^' K1 s) Q. ?3 M" E1 C- e( V7 y0 q
课时52贝叶斯实现拼写检查器 12:21$ v) v9 U! t( W; B) u( H" V
1 f% H/ }# Q" Z0 ? Q. p& ?7 T# o* e8 f. ~" j9 ?7 s* i2 r' r- ~- F7 ]
1 a( u! E. H; Q1 [. W3 d& ~( y0 ]章节8: 支持向量机6 U4 c) \5 D b( |' m" r3 D5 J# o8 G% @ q( o, p9 D
- o! _! I/ Y, f0 y0 q" w 课时53支持向量机要解决的问题 12:01. R) r2 ~6 T0 e9 d @8 b
" {8 n1 n5 Y$ P6 p9 t 课时54支持向量机目标函数 10:01, t; i+ t7 m( @$ e& m) O2 n( L4 @
课时55支持向量机目标函数求解 10:05, N/ F. h! Z, k* M1 c4 P$ v: H1 E4 L
4 k, N- g7 u" O* }! S* _( z* E 课时56支持向量机求解实例 14:186 x% _/ K+ x! A
课时57支持向量机软间隔问题 06:55* \$ B V4 X1 f; J/ e2 V
课时58支持向量核变换 10:172 d: h! |/ q$ G
' ~: T& S9 s- P; {1 }- ^' w% E) | 课时59SMO算法求解支持向量机 29:29" k$ @3 H& a4 q6 B/ f9 [- k$ }9 b4 H. f0 |
2 y( B5 b7 i' z# j6 R- s+ N6 d: H$ D% v3 s; G, i L% X1 B4 x+ a
& C8 y* j/ C4 T P( h1 B章节9: 神经网络 l, P( x/ l: Z
& D+ n% N$ i { 课时60初识神经网络 11:28
* s( Q2 M0 `$ v) Q( Z 课时61计算机视觉所面临的挑战 09:40
0 w* d2 s. L0 d( d+ Z; v2 m0 N/ ` 课时62K近邻尝试图像分类 10:011 _4 P8 w8 N" f8 _# R) t% `1 M
& L/ m6 D8 V4 i& ^+ r, F 课时63超参数的作用 10:312 f( V3 `$ N5 _# q7 ~0 @& I4 Y: g5 Y
2 m+ M8 ~/ v7 o7 b0 ^) O 课时64线性分类原理 09:358 U9 q4 P M4 A# T2 Y( o! a& Q: Q2 e& T! y- Y, ?! o, V, T- F9 F
课时65神经网络-损失函数 09:183 u& m1 A3 Y$ ?; o- R1 \( \0 z+ I! K$ C
课时66神经网络-正则化惩罚项 07:196 Z- Z) M- g$ w3 x- i; C# F M
# n0 F% B/ d3 C4 N( C5 F 课时67神经网络-softmax分类器 13:39/ a) g: t% ?2 A; W2 V- R- w. s1 w' C. Z# b
课时68神经网络-最优化形象解读 06:47
3 S$ R9 D- I. r; S! A 课时69神经网络-梯度下降细节问题 11:49, J) R! |) W# I' p3 \! m/ q7 ^. v& v0 s# h
. ]1 y1 G# n% L! d 课时70神经网络-反向传播 15:17; J" e7 e& ^. P0 C9 ]# t
8 r1 X7 @) Q4 B7 j" b; S6 | 课时71神经网络架构 10:111 ?& G( P) `! z) l; G' q
$ D/ w$ p: [! N8 a9 o$ [ 课时72神经网络实例演示 10:397 t9 V6 N; r; t) u8 G
- p5 J$ d/ O# l- R 课时73神经网络过拟合解决方案 15:54$ G( P6 j# e# E% J+ J1 ]& u1 m: i& t! M, z% A# w3 D/ a6 ]
- P \( a2 `! D0 E6 n 课时74感受神经网络的强大 11:301 o9 l! x7 Y8 f( S" z! m7 ]* c4 Q t. ?
3 H$ G" T& h6 }& G: I' P% Z* C- _- z, a F, D k9 R- E0 Y$ G2 ]0 M3 ?7 G3 l( s) a Q$ w" ]
章节10: Xgboost集成算法* ^ \' L1 F* h' O- ~0 r- X' C1 q4 I* R" D7 `) {
课时75集成算法思想 05:35; c( z4 [8 c& q7 ]3 z) O+ t# ], V3 K0 }; V S7 `) y+ g& z5 w( v0 M/ ?$ z
课时76xgboost基本原理 11:074 w! W5 a: I* |" e8 p6 ]+ i; u% {' G, y: _6 |) `9 t- n# a
课时77xgboost目标函数推导 12:182 @% e8 }- o; e
课时78xgboost求解实例 11:29* V* M. G$ Z, {! |" a1 D; j- f# Z& n' a( K* _
( r( J7 K; Q. f/ Y f1 U 课时79xgboost安装 03:328 a+ Y Q; ?* D0 }0 f; n* X% Y; P* P2 ^( N; s$ ?
# z: Q7 [9 V: f 课时80xgboost实战演示 14:44" g6 T( Z6 @- I! }; |
* m+ m; W2 ]; w. N9 Y; M 课时81Adaboost算法概述 13:01) C1 l" Z) U! t+ ]0 s" @4 |
4 r& {8 f9 ?$ S3 J# e9 {7 P) a# G5 |! W: u9 t1 }+ R! ]+ H$ n( b7 Q
- q( K9 h, h0 h6 p& K章节11: 自然语言处理词向量模型-Word2Vec& p2 h' j) h' s' ~6 s' z3 j! }
8 M# j9 r" K+ Z" K 课时82自然语言处理与深度学习 11:58, t2 F& l2 E. p( D+ U) L# e
课时83语言模型 06:16) g0 j u( _! q+ a! L& I( e2 m# x' @7 U
9 P( v* G4 Y% j8 V& o- x& i; w( I2 B 课时84-N-gram模型 08:32, p* ~* C" _! s5 Q) i
课时85词向量 09:28" C/ k' W( u. k2 \2 N) \& D' G' u4 {4 ~2 B, P
7 ]& M1 R5 R# B6 e7 [9 q) K 课时86神经网络模型 10:034 z+ X4 ?9 o* W: |
# o5 C* K1 y4 x, f 课时87Hierarchical Softmax 10:01, C* u& ]5 s' N. z) {* k% ^3 s* q5 k2 B7 V% F
6 v h) j) H, i 课时88CBOW模型实例 11:21+ i O5 s+ X1 \- J
1 ^2 H( y" f. U! t9 |2 l( D 课时89CBOW求解目标 05:39% g U- S+ x( ]& Y! ~/ b9 M, U! P* k6 k% s) n d" o
课时90梯度上升求解 10:11* N6 ~! f; Q6 l) m, [9 S# C9 X) b- @
+ w5 p& F9 a) j 课时91负采样模型 07:15+ w( T* l& ^/ c& K2 \6 a+ @9 U' m( k/ N k+ r* g9 R
7 M" a5 u! U" b$ ~) a$ P- s0 o4 ^+ [ I
章节12: K近邻与聚类
+ @ \! t% `$ B 课时92无监督聚类问题 16:04
: [* F1 w' G0 C% O 课时93聚类结果与离群点分析 12:559 |4 U. M; \" G
课时94K-means聚类案例对NBA球员进行评估 14:23: U9 Q$ p5 w" P/ G3 U! c5 H
课时95使用Kmeans进行图像压缩 07:58; m5 A/ _3 U ~; j6 A) `, b. t5 j5 V' {
课时96K近邻算法原理 12:349 W; J( k) P' h* I) ?# S1 T
: ~" m) x+ a+ j/ ]7 o 课时97K近邻算法代码实现 18:44$ [7 s( l. X( q0 T' `8 e J
7 _4 Y1 S: Z2 {! S( A) ?1 z7 ?' y
6 ?/ z2 w' k! M& j0 G; N' a1 |! X章节13: PCA降维与SVD矩阵分解0 J$ T4 L) Q8 w9 h% e/ i, d) _$ K+ d' [( H' `3 R8 v$ C0 J( i' P
课时98PCA基本原理 10:48
q$ q2 Y2 d" ^' q: _3 X 课时99PCA实例 08:34- z0 Z+ l( u6 `5 z$ w; r* d
& U' X8 }0 u5 A8 U$ T ? 课时100SVD奇异值分解原理 10:086 s" D8 g' w: }' y' H9 K! Z
课时101SVD推荐系统应用实例 13:31& z' B Z4 A# o5 L) L# G7 y1 u4 r8 j7 Q- |! I# {+ c4 K7 N' B, H4 B; ^6 q
( ]; X9 k% Q1 n! ^8 l+ f, }& Q% z' f
+ q5 }/ w- T, P1 W( c章节14: scikit-learn模型建立与评估0 A% c, U5 P# r$ ~# C
4 _3 K$ F+ o6 j8 z; T$ ]6 I2 w% F 课时102使用python库分析汽车油耗效率 15:09, B& v) H- ?+ x) q0 P/ G0 Z+ y2 }# A' @, s
9 A3 q. f$ j( s ] 课时103使用scikit-learn库建立回归模型 14:022 A! K3 H4 B; t/ x1 {# V4 H' {9 y, ?3 E
0 \3 }+ E4 t7 y# J5 n# x* F 课时104使用逻辑回归改进模型效果 13:12 D6 A% M/ X: }9 x5 W/ |6 \7 E4 @3 Z# w/ l
课时105 模型效果衡量标准 20:095 X6 Q. [- E8 f/ B5 Q8 f9 U) |3 W$ C" B, k
课时106ROC指标与测试集的价值 14:313 f7 F4 [7 e5 C! z2 m# p7 ~ M6 ?/ G* J, [! A* F5 s
0 Y/ U% B2 B3 d& `* J 课时107交叉验证 15:153 S) ^, [+ ?7 S7 Y7 h
$ g; y/ c% Z* h- _ 课时108多类别问题 15:52
# y! _& Q9 V O, Q+ R% i4 |) d( p* |/ A. ^+ A
章节15: Python库分析科比生涯数据
+ u, V* I8 [; A8 M' g6 j* k/ w 课时109Kobe Bryan生涯数据读取与简介 07:45, M. t& ]8 j3 \5 ^$ [. ~4 b. M4 @* P7 _ K7 f! @" X7 L) r( X8 I+ a3 p% V0 \# @: a
课时110特征数据可视化展示 11:417 \9 w: F* N9 v% n
; Y7 `$ _- R% r% i: ]6 n. y 课时111数据预处理 12:32& F, N. I) Q( J5 O% g) Z. E# U1 j" ]' u/ W6 w1 B9 F9 n* {' w" U; w
) X: c$ u$ ^' t: {4 ?$ [" ^) y 课时112使用Scikit-learn建立模型 10:12$ g [- U* N% s3 t( e3 R% T' k, r' u7 F2 j/ z
' X8 {& P6 R+ F2 y: w7 t) H- e! l章节16: 机器学习项目实战-泰坦尼克获救预测/ {6 v% q+ V! y0 d. f! m# z w3 h) D' M7 v, S8 P3 D% z9 A" M+ m3 N0 }: P! i0 D- h8 z( P. Y
课时113船员数据分析 11:02; S8 j5 N/ N" P% y( K# N+ g" m0 v/ W2 S# m( e" A3 j! a# r: J1 E: t, ?( O
课时114数据预处理 11:39
" Y3 |: T8 U' B v% l 课时115使用回归算法进行预测 12:13
# T' H# l' ?; S! V 课时116使用随机森林改进模型 13:25- Y/ j. Q" j/ ]) [8 e6 ~: g) L. F+ ^" L: V+ X. d; e0 w3 u$ Q$ s
课时117随机森林特征重要性分析 15:557 C# J* b4 k( }1 G0 }: m, L7 t4 M: l' B1 ?1 z" n8 ^7 Y( O/ y
* ?$ C( Q; [0 r* _+ `7 C
章节17: 机器学习项目实战-交易数据异常检测8 u6 f! j" H# M* h6 X K
课时118案例背景和目标 08:32+ L& d. G+ C7 w e
! z* g( j: @/ ]9 h- R6 P2 q1 q! P 课时119样本不均衡解决方案 10:180 g. G; S) ?7 D' R' f) T
0 ]4 y' _( M& |& m0 m 课时120下采样策略 06:36$ E$ I% m% J# k/ {% w ~
+ r3 b; U& z5 L/ L 课时121交叉验证 13:039 T m% z9 {& D- p( P/ r3 f# [4 J6 v3 ?3 k9 W5 v9 }1 c* n5 z6 h! j7 h: q
课时122模型评估方法 13:06 ~- H+ |! ^) P- @9 b+ U, k( G3 g$ I1 C0 ]% _) p
$ f# ~* K* Y. t 课时123正则化惩罚 08:09; @: n6 \' n* h- x' b( {( ?8 B
8 L- ~/ T8 y7 {! m+ v' W 课时124逻辑回归模型 07:37
3 V l2 L4 F! K; p, [ 课时125混淆矩阵 08:53) ~2 Q# t: v5 \, ?3 J6 N+ o/ \* T3 M! F- @
' l; n+ F+ J2 e+ t! r$ l( h( s 课时126逻辑回归阈值对结果的影响 10:01
9 l, v8 T, [5 m0 g2 H7 T 课时127SMOTE样本生成策略 15:513 S5 Y% N0 O5 w# l: [: E) m$ Z, q$ T- n# v% A) _6 U
, M) S! h$ e) j& k; E' p# _; i$ o+ L* ]; m) a
章节18: Python文本数据分析:新闻分类任务) c% R5 H$ k' z3 a/ r; S$ l! k; j; p# W8 V
9 X' T) y; s8 i 课时128文本分析与关键词提取 12:11" y) }, P8 i# @3 D& x. W, z' S2 u7 Z7 R" }/ n& r+ f6 M9 H% T! D
课时129相似度计算 11:446 g- f, i* f/ L: H3 E- d0 ]' G4 L9 A' I
, [( C2 D& W @ Y& C 课时130新闻数据与任务简介 10:20, G' @% i4 g/ @9 f& V8 \! S8 |7 ?0 }$ C0 c
0 i. D. ^# h4 @& C; n 课时131TF-IDF关键词提取 13:28' X0 _- b0 x' ^; }' A4 l: w" `; `: Z$ _0 o' r3 w" {/ C- r
课时132LDA建模 09:10, w+ m9 C i/ i6 O$ L8 s! I' o. i/ R- R1 v) V! ~- A2 A
课时133基于贝叶斯算法进行新闻分类 14:53, G. C8 N8 |1 B- z( W# |: s$ b& f& }* J6 D1 I! N" A+ M5 a* e0 p4 ] L4 X" f. D0 e
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课时136Pandas数据重采样 09:222 t5 I/ |; x+ Y0 l+ O- [; a) l$ r* u* R. u2 V4 f3 `. ~; K9 ?0 o: i L
课时137Pandas滑动窗口 07:476 w+ T# u! F f; A5 y/ Z$ U8 V; c$ h& m
课时138数据平稳性与差分法 11:10, W) k s# `, h+ g* Q; m; @1 ^4 Z
课时139ARIMA模型 10:34+ b7 y" @7 j6 x5 o! n$ h! d3 f) w, Q6 S0 s2 J+ } A% ?; F8 `) U8 m) [# R/ E4 Z1 |# K
课时140相关函数评估方法 10:46# w7 ]1 A$ a1 T& d% M# _; y9 w
2 l" [$ J3 ^/ q5 }0 k: J1 X0 ^ 课时141建立ARIMA模型 07:48- v" U" \7 m# K% A1 b" B( {( ?
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; M) ]: c; A) W1 F4 w8 D n 课时144使用tsfresh库进行分类任务 12:04+ `* z2 `0 x* i7 ?7 Z l4 G
+ b. S& n6 q) T* D* H: E0 D }7 P, t 课时145维基百科词条EDA 14:30* ]' v; z( o: q9 ]# l9 [* M
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( O+ Y# Z' J' m5 M7 G0 e5 z7 S章节20: 使用Gensim库构造中文维基百度数据词向量模型+ [4 v& L, ^6 t" w* m9 \0 t) ?$ {! L& X" W! n5 y5 k, W5 }( t; o: X! L+ y* A: p) Q
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课时148Gensim构造word2vec模型 08:52. P- c! I9 k9 W
4 @7 K+ C& S N m- F- O 课时149测试模型相似度结果 07:429 n- n" d8 A3 c+ O: [" F# w; C5 C2 G( Z0 v+ O3 [: N# O/ {
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) M! B: h1 f5 J% ]0 [1 J章节21: 机器学习项目实战-贷款申请最大化利润1 y, a5 g: O# T1 M1 H) _# g) V2 K4 {. t3 ?/ k( Y& W8 C) u' [( m: y* l
课时150数据清洗过滤无用特征 12:085 D0 o3 A o+ u/ ^; U2 F, d A5 M, i% P8 C" C2 F+ {
课时151数据预处理 10:129 q& E" Z8 Y- j' M7 h$ c- F0 T/ o6 s0 e: y$ k" p
课时152获得最大利润的条件与做法 13:26& S' r% k7 l& N7 h8 n- C3 E8 ~6 Q4 X# f! a* Z' O' x
. U3 @/ B8 ~" Y+ I% }. e 课时153预测结果并解决样本不均衡问题 12:47, c( c( J, T! {! t+ h7 z n! s) T4 {& o1 |/ C Z2 v
% O- b- y* d) ~& i/ l5 Q/ ^% e/ p3 y' [: E& ]/ G
章节22: 机器学习项目实战-用户流失预警# {1 ~5 f! y( R4 Y* Q" l
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$ F& Z+ q4 K3 O0 W! T2 e" x3 i! O 课时155数据预处理 10:05; v- D6 i% `4 E4 J2 c; y; d. C
' N5 t* g) `' k# L3 Z+ s, y 课时156尝试多种分类器效果 08:32; C, v4 I9 o5 L, s, [
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课时158应用阈值得出结果 06:26- G3 b2 Q' q8 D$ a. W8 }6 E) {$ _+ i* w9 q% l
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3 e7 k) Z/ W6 _4 s3 L% g x2 w章节23: 探索性数据分析-足球赛事数据集9 g- ?& d( y. ]+ R9 o- ]: c. |! R7 A+ {. D4 \. q
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课时161数据读取与预处理 13:097 o6 Y3 }5 V/ K/ r- t
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- c+ u, I0 ^9 L3 k$ a9 d 课时164特征可视化展示 12:230 x/ K4 s* r6 r. j1 g( e+ u' z/ O+ U# z4 k" Z
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课时170单变量分析 15:21' e% [3 W0 Z& l' r
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