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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
. M9 ?; Z# N0 I2 c- L课程目录
3 f6 \6 C5 x# `4 Q7 ]2 M3 y1 B/ p& ] @
课时01.课程介绍（主题与大纲）.flv
( r- r/ |- \; U6 q课时02.机器学习概述.flv" [) S6 m$ N" v, W5 Z5 r
课时03.使用Anaconda安装python环境.flv7 {. _; J2 ^! x) t5 v$ {
课时04.课程数据，代码，PPT（在参考资料界面）.swf" Z8 A |4 |' K0 G% D
课时05.科学计算库Numpy.flv: I; X% x0 u! w/ F* u0 a" s
课时06.Numpy基础结构.flv9 B: A- ^ { L, A3 d+ p0 e, l
课时07.Numpy矩阵基础.flv_d.flv
- B, X- N% c+ C: _课时08.Numpy常用函数.flv_d.flv
9 J9 J( C% Q d" i5 X/ ?: W- t" f I课时09.矩阵常用操作.flv_d.flv! }4 V3 \) j; N4 s0 b& r/ y2 {- O6 V
课时10.不同复制操作对比.flv_d.flv
) ]& G: T. W4 m6 n+ D; c. z4 k9 @! a8 a" F- V/ G
课时11.Pandas数据读取.flv
8 l. q/ ]: B( U课时12.Pandas索引与计算.flv_d.flv
% `# Z* ^/ E# w, F# ^课时13.Pandas数据预处理实例.flv_d.flv) K% d# V& G( q$ W" O/ t. W
课时14.Pandas常用预处理方法.flv_d.flv8 I6 g3 p0 D3 q
课时15.Pandas自定义函数.flv_d.flv
4 C1 v. s( m/ T/ U: D课时16.Series结构.flv_d.flv
) |; H& Q1 \9 V' |2 ^9 G$ F2 w& v) D8 s
课时17.折线图绘制.flv+ c7 T7 Z- b# j Q+ h
课时18.子图操作.flv_d.flv
3 c, Q3 }2 i6 x# j5 V课时19.条形图与散点图.flv_d.flv* T+ g# [1 I1 s; J( v5 w
课时20.柱形图与盒图.flv_d.flv; S D- E3 v$ S/ u( |
课时21.细节设置.flv_d.flv
% l @+ }4 f7 H/ H
; N( q( y" g2 _; L课时22.Seaborn简介.flv
0 a$ X: h R: F课时23.整体布局风格设置.flv_d.flv1 u) b! O9 m) }6 z! w1 c
课时24.风格细节设置.flv_d.flv
, o1 v" I9 [+ B# M: p) W" B; D课时25.调色板.flv_d.flv
3 j. g8 N5 c1 ~! @. V, g课时26.调色板.flv_d.flv
, y7 D+ H: s- q. [5 z6 T课时27.调色板颜色设置.flv_d.flv+ Q# X, g! \) d% W S5 k$ l1 c
课时28.单变量分析绘图.flv_d.flv
3 V6 t! Q2 u6 B2 O( ~' M* H* i课时29.回归分析绘图.flv_d.flv: {+ N z `, z9 i3 i+ \8 o {; o9 y! `
课时30.多变量分析绘图.flv_d.flv8 N9 K" R/ Q# x0 ^) U* w" f
课时31.分类属性绘图.flv_d.flv: n" M( p' l0 Z7 B) l- I, d
课时32.Facetgrid使用方法.flv_d.flv1 D0 ], Y& X, F: J& b& d
课时33.Facetgrid绘制多变量.flv_d.flv3 g5 @) K) J6 C& x2 `( i
5 n7 r* h5 o( Z. X* D5 c
课时34.热度图绘制.flv_d.flv0 N! V: p7 l+ s9 r
课时35.回归算法综述.flv_d.flv. o2 S# |- Q) X0 [
课时36.回归误差原理推导.flv_d.flv1 Y; x) W" t9 q/ t G% j
课时37.回归算法如何得出最优解.flv_d.flv! z. _; l. h# F0 O/ E
课时38.基于公式推导完成简易线性回归.flv_d.flv
7 s2 {5 ?3 @0 r# T+ C* z* ]# C+ i课时39.逻辑回归与梯度下降.flv_d.flv
1 E4 t& A- X9 K, v+ j0 p: ]2 r( P" m3 b9 w% k4 c+ J* r& v
课时40.使用梯度下降求解回归问题.flv_d.flv: j. c4 b, z" U+ y9 D
课时41.决策树算法综述.flv_d.flv7 K; P- @8 a& A7 I6 A! {- R
课时42.决策树熵原理.flv_d.flv- v2 u4 I; U9 G5 ^& j0 y
课时43.决策树构造实例.flv_d.flv
. a- {6 Z# ^9 u; A, K) u3 n课时44.信息增益原理.flv_d.flv. q6 J' N8 E) B
课时45.信息增益率的作用.flv_d.flv
* H6 d& A+ \. j5 g" W- [课时46.决策树剪枝策略.flv_d.flv6 x+ e) \ C, I Y3 @
课时47.随机森林模型.flv_d.flv
6 i7 c+ K) A" a% Q, P! J! ^8 \1 w1 v% u' j; T1 l# C( s7 S
课时48.决策树参数详解.flv_d.flv- I3 o7 H* m% a" B1 E8 I0 {
课时49.贝叶斯算法概述.flv_d.flv' ]6 \/ p/ q; W: Z1 y" [( K
课时50.贝叶斯推导实例.flv_d.flv
$ N. b' J$ U5 t! A- F课时51.贝叶斯拼写纠错实例.flv_d.flv
6 q8 @, q5 N+ G! V$ O9 J( a% w课时52.垃圾邮件过滤实例.flv_d.flv
' h! }) N) v7 ]( Y1 Q6 I2 r0 Z$ G: Y7 h8 i" g9 h
课时53.贝叶斯实现拼写检查器.flv_d.flv ]. i" k8 O2 p: v9 ?4 @! v |
课时54.支持向量机要解决的问题.flv_d.flv1 c' a' r3 Q4 w0 d
课时55.支持向量机目标函数.flv_d.flv: M$ n& }- f& H$ ^: ~' [, v, O
课时56.支持向量机目标函数求解.flv_d.flv
* t3 w! ]; `- W7 c" I( a" V课时57.支持向量机求解实例.flv_d.flv8 M$ V+ o7 Q& h, K
课时58.支持向量机软间隔问题.flv_d.flv$ j7 a) ]$ M: n& B
课时59.支持向量核变换.flv_d.flv) ]" I' S! q( E' S3 V; f2 b2 j0 B2 O2 b
/ d) }- `1 X+ Z& N
课时60.SMO算法求解支持向量机.flv_d.flv
0 j. O4 }% b: c6 N课时61.初识神经网络.flv_d.flv
6 H5 c, j# t' S' k/ g课时62.计算机视觉所面临的挑战.flv_d.flv! K" m J ]& Z0 Y$ u$ A3 X4 v" N
课时63.K近邻尝试图像分类.flv_d.flv
8 j6 v U0 |* z# u2 Y7 F: a课时64.超参数的作用.flv_d.flv" B: G; h3 X0 H" E2 A
课时65.线性分类原理.flv_d.flv U% |; ?) {) u: H/ h$ @$ [- T
课时66.神经网络-损失函数.flv_d.flv( i4 y9 T/ O3 v }
课时67.神经网络-正则化惩罚项.flv_d.flv) h# l' e$ g7 a3 o6 |5 ^
课时68.神经网络-softmax分类器.flv_d.flv
, ~2 E; U" I5 q; J1 \, R/ N课时69.神经网络-最优化形象解读.flv_d.flv
' s5 D6 t; {/ J9 }" Y! I$ w1 }) O课时70.神经网络-梯度下降细节问题.flv_d.flv
! M- S7 Z. O( @8 r h5 A课时71.神经网络-反向传播.flv_d.flv, X% s5 C4 I$ k! L
课时72.神经网络架构.flv_d.flv/ V# r+ a" ]( [! \; L& s
课时73.神经网络实例演示.flv_d.flv' q0 ^8 o/ g8 _
课时74.神经网络过拟合解决方案.flv_d.flv
$ c. x1 z# C3 J# q( I9 S1 b4 a5 a, N E5 v
课时75.感受神经网络的强大.flv_d.flv
) c l$ w) i6 k( T: @' L9 O课时76.集成算法思想.flv_d.flv' E# h4 q# w# S; q9 P/ @
课时77.xgboost基本原理.flv_d.flv
4 T; J+ x" O' E# G! N3 g3 _$ s: r! F课时78.xgboost目标函数推导.flv_d.flv {( t% F9 q1 ~$ n% Q6 b
课时79.xgboost求解实例.flv_d.flv
/ ^5 z- A0 w/ ?- o: Y" Q5 c. B" Z课时80.xgboost安装.flv_d.flv
, F! I8 d# M u" g- z! p! X2 x% ^课时81.xgboost实战演示.flv_d.flv6 [# \6 H V+ V3 j9 w8 U9 b
, f1 _' b/ |/ R课时82.Adaboost算法概述.flv_d.flv
& x+ j9 f1 [5 Z) c6 l9 u课时83.自然语言处理与深度学习加微信ff1318860.flv_d.flv! U5 z' V: M1 f/ q! H
课时84.语言模型.flv_d.flv
* }& u6 ]( o4 _0 {, ~7 B4 K5 C课时85.-N-gram模型.flv_d.flv- z$ P7 X! R5 }# N/ U: p4 b* F
课时86.词向量.flv_d.flv
, C# [. }" D/ x" ~课时87.神经网络模型.flv_d.flv
; S, y4 m1 ?5 y课时88.Hierarchical.Softmax.flv_d.flv+ Z* c- f9 K: |5 P" Y$ @1 C
课时89.CBOW模型实例.flv_d.flv8 K4 w7 z) H0 C
课时90.CBOW求解目标.flv_d.flv4 q M2 w! m8 p5 @
课时91.梯度上升求解.flv_d.flv, G: F& D4 o" z) E4 s
- I& R% v. k9 Y2 J
课时92.负采样模型.flv_d.flv; I4 V: t% n+ E( w) t) w
课时93.无监督聚类问题.flv_d.flv( I. ~' ?4 Z2 l
课时94.聚类结果与离群点分析.flv_d.flv
+ I/ S6 C" `9 L$ Z- v( ^3 h* } S2 y课时95.K-means聚类案例对NBA球员进行评估.flv_d.flv
( y$ F! p# k3 S- b+ g2 P课时96.使用Kmeans进行图像压缩.flv_d.flv
: \0 J4 \9 k* @) s& H3 {! n3 L课时97.K近邻算法原理.flv_d.flv
; v7 I8 Q( M& y1 Y7 a7 I9 [# L, D+ U& E* }+ v6 H5 t8 i
课时100.PCA实例.flv_d.flv
% y' i- c, X$ F* u/ _0 M+ P4 @课时101.SVD奇异值分解原理.flv_d.flv
+ s! C/ P& D: `3 K课时98.K近邻算法代码实现.flv_d.flv& A: k9 T( R4 a% F7 c. C. y. g
课时99.PCA基本原理.flv_d.flv
. [4 `4 ]) Z' `6 O" L3 e4 t
) s' |/ j% x2 I7 E6 m课时102.SVD推荐系统应用实例.flv_d.flv g0 c4 P" W! q0 D/ I
课时103.使用python库分析汽车油耗效率.flv9 S/ q1 p# d, `: a
课时104.使用scikit-learn库建立回归模型.flv_d.flv
4 s$ ^2 Q ?; d) W' G课时105.使用逻辑回归改进模型效果.flv_d.flv
/ m- T1 u" B" [4 s课时106..模型效果衡量标准.flv_d.flv
( y5 r" f: M/ F2 ^. c r课时107.ROC指标与测试集的价值.flv_d.flv4 J- d5 b5 q) P8 o
课时108.交叉验证.flv_d.flv) i/ K: `+ ~- I" E
5 Y/ } `8 A$ V2 b课时109.多类别问题.flv_d.flv
% z( W$ A# s R3 C课时110.Kobe.Bryan生涯数据读取与简介.flv# \% O) f, q' L4 V6 n# l' {
课时111.特征数据可视化展示.flv_d.flv
1 v; ?4 E5 D% C4 |: p课时112.数据预处理.flv_d.flv
' u; K: a+ B' |6 |; T W
]- D+ l; U; N8 j% `5 @课时113.使用Scikit-learn建立模型.flv_d.flv: a' B: g4 v ^/ H# W( \2 D/ v
课时114.船员数据分析.flv
7 v( F F$ V; M; z8 i# ]7 i课时115.数据预处理.flv_d.flv
4 X' T* F/ B# w+ y+ w! U课时116.使用回归算法进行预测.flv_d.flv5 z! h+ ^* x0 c& u- j
课时117.使用随机森林改进模型.flv_d.flv
# I( L4 }( Y/ e$ r8 C: y( f
( x B/ ^& \& i( \) \7 S课时118.随机森林特征重要性分析.flv_d.flv, ~3 V% Z4 B; K( i, `5 w
课时119.案例背景和目标.flv_d.flv! R- D1 N# F) l- Q
课时120.样本不均衡解决方案.flv_d.flv6 R9 Z8 p# |" m3 Z
课时121.下采样策略.flv_d.flv
; ~8 }2 D* {5 m4 K课时122.交叉验证.flv_d.flv
3 t; i1 R- b1 b" k; _. ? {" O课时123.模型评估方法.flv_d.flv& h I9 y2 Y& \* C- Q4 Y
课时124.正则化惩罚.flv_d.flv
, V; I) j4 r3 r2 ]3 V& p课时125.逻辑回归模型.flv_d.flv: z" M ~ T6 a ^/ k C
课时126.混淆矩阵.flv_d.flv
. W1 @- }! l: S2 B; ~课时127.逻辑回归阈值对结果的影响.flv_d.flv
, B* V. _) m, E+ }9 g% |+ ^4 p: n' J- y% h/ M' L. ^$ r
课时128.SMOTE样本生成策略.flv_d.flv
. N5 Z3 [* v4 v; N; Q5 b8 N课时129.文本分析与关键词提取.flv_d.flv6 f2 i" Z; B5 j0 a$ O& m) ~% _
课时130.相似度计算.flv_d.flv9 ^; o" U `0 J6 J' a$ q
课时131.新闻数据与任务简介.flv_d.flv/ u) h3 T) U& M5 b9 p. c
课时132.TF-IDF关键词提取.flv_d.flv6 L- {1 M& A; Z' P" j& r' Q
课时133.LDA建模.flv_d.flv
4 c8 Z$ n2 z6 e9 q8 X
4 t) h1 w. B1 r @课时134.基于贝叶斯算法进行新闻分类.flv_d.flv' B7 w2 E) @. |
课时135.章节简介.flv+ ^+ B( d% D! P1 L; n4 Q
课时136.Pandas生成时间序列.flv_d.flv
X" h9 @: Y; E6 l, o课时137.Pandas数据重采样.flv_d.flv1 P: r: d v1 o
课时138.Pandas滑动窗口.flv_d.flv
. s! F0 r- o" Q课时139.数据平稳性与差分法.flv_d.flv
- {- c. u4 E2 p- Q; D# L' T' F: Y课时140.ARIMA模型.flv_d.flv$ [( [6 X, r/ z: F
课时141.相关函数评估方法.flv_d.flv
1 Q! t; F, z8 Y1 d$ G+ Z- y& r4 `课时142.建立ARIMA模型.flv_d.flv; a$ y: h6 [: m! H# z4 I
课时143.参数选择.flv_d.flv
$ f: S9 |4 C8 w课时144.股票预测案例.flv_d.flv
0 K0 c7 U. p, v4 ]0 [ I课时145.使用tsfresh库进行分类任务.flv_d.flv
% A( I* t7 j* z$ |: M1 U0 Y& F* o- e" v0 y/ J+ x$ h! `
课时146.维基百科词条EDA.flv_d.flv
7 H1 f- j% _1 X2 ?' g( K课时147.使用Gensim库构造词向量.flv_d.flv# e, n/ p C" I: r
课时148.维基百科中文数据处理.flv_d.flv, \9 H6 ~1 [- x7 g" _
课时149.Gensim构造word2vec模型.flv_d.flv
5 W# E' _* k5 o& l/ ~/ z% ?: i9 _: D; Q1 @! ?5 i: L% Q( }
课时150.测试模型相似度结果.flv_d.flv, r- k0 P! }* K3 b' @4 q% \
课时151.数据清洗过滤无用特征.flv_d.flv
) \8 D( n7 C" _8 Z, s- j, s课时152.数据预处理.flv_d.flv F, a! C1 O( k/ V1 e
课时153.获得最大利润的条件与做法.flv_d.flv
- u I3 T& w5 {3 q/ L$ H3 n; X% ~) | P% x6 S. O0 d& |0 L3 [" O
课时154.预测结果并解决样本不均衡问题.flv_d.flv/ O Z6 F6 z# V4 @
课时155.数据背景介绍.flv_d.flv' j1 ~# U5 h4 k/ {! b) F3 Z1 T
课时156.数据预处理.flv_d.flv; U+ k6 P5 T" Q5 {
课时157.尝试多种分类器效果.flv_d.flv) O5 S( P# ~6 B- h4 O) D
课时158.结果衡量指标的意义.flv_d.flv
; ^( B2 u6 U: G) m5 p: z$ P- Y; ?0 G0 g7 U
课时159.应用阈值得出结果.flv_d.flv
* g! t- y' I! p9 {- ~课时160.内容简介.flv_d.flv w# j% G3 z* L/ \4 A% m
课时161.数据背景介绍.flv& Y- r, L4 O9 M3 {) z9 \
课时162.数据读取与预处理.flv_d.flv: e6 ] Z2 u: j# i/ u
课时163.数据切分模块.flv_d.flv
( p% t& B! M" ]课时164.缺失值可视化分析.flv_d.flv( t# u( ^% r1 \; s
课时165.特征可视化展示.flv_d.flv5 X- k& D( R1 F; s, w: a
课时166.多特征之间关系分析.flv_d.flv8 P; B4 r4 \4 e$ D: I
课时167.报表可视化分析.flv_d.flv0 H! M5 e% ~; R* t% r
/ |+ g2 G* O8 ?! [
课时168.红牌和肤色的关系.flv_d.flv
" B' _8 N( R& z7 Z5 b& h# i课时169.数据背景简介.flv_d.flv
' K$ ^, i! E2 i( H! R! [7 f+ I课时170.数据切片分析.flv_d.flv
- c/ g* o3 _1 H2 _6 ^8 d课时171.单变量分析.flv_d.flv
8 A+ }+ ^( [; `! H: i8 P课时172.峰度与偏度.flv_d.flv
4 L. k! b! S( o6 H6 V课时173.数据对数变换.flv_d.flv
) v8 w8 Q5 Y2 m课时174.数据分析维度.flv_d.flv
2 d4 v1 `+ a8 P) ?5 o1 ^# P0 x1 \7 g
& z/ g9 x w9 [& S4 H$ ^课时175.变量关系可视化展示.flv_d.flv
+ |' A, @* u8 H+ r7 T# v课时176.建立特征工程.flv_d.flv% T/ }8 _5 M$ ]6 @$ g: I
课时177.特征数据预处理.flv_d.flv
2 ]& X) i. R& M3 ]课时178.应用聚类算法得出异常IP点.flv_d.flv7 L0 J$ d5 F; u/ [6 ^( a
下载地址：: p4 f% O: o& Y/ W; O. P+ m
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' v8 [4 l" `# O/ i$ J9 X: e2 Y8 e& \, U- D4 n# e9 `7 P' z* D
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发表于 2022-8-7 08:39:01
