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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* G( L1 C2 x! B" d- [
课程目录
9 r, y' G, a8 D4 p0 c
1 l9 Z* u1 h6 N' w" s% X课时01.课程介绍（主题与大纲）.flv
5 F: C5 v$ a1 p X课时02.机器学习概述.flv0 B1 q- M* l3 J, |) e1 z. o
课时03.使用Anaconda安装python环境.flv, y; g. ?! h, z' Q& G
课时04.课程数据，代码，PPT（在参考资料界面）.swf
7 v( @5 M: P* W9 T, k' d, j课时05.科学计算库Numpy.flv7 A }) z; i, g
课时06.Numpy基础结构.flv) l9 x* D3 K& L8 r" ]- t7 r
课时07.Numpy矩阵基础.flv_d.flv1 `* s# k3 ^8 p9 g- h3 A7 b- q
课时08.Numpy常用函数.flv_d.flv+ c( ~ n. M3 a6 D# D4 a- s
课时09.矩阵常用操作.flv_d.flv
" u1 Q8 J* Y2 y" _9 t/ E课时10.不同复制操作对比.flv_d.flv
- k' w6 d+ J6 Y! b( Z" X" L; K& y( O$ k9 g+ l6 }
课时11.Pandas数据读取.flv
+ N# b6 y+ S. r5 }/ z! _8 K. V课时12.Pandas索引与计算.flv_d.flv
+ `1 b' S3 ]4 Q& k# n8 P4 U( C' w' B课时13.Pandas数据预处理实例.flv_d.flv
1 k' K! L' V) k0 l$ Q' H6 m课时14.Pandas常用预处理方法.flv_d.flv3 W+ |6 F/ a4 p p! y
课时15.Pandas自定义函数.flv_d.flv
- t v r2 ]7 @# h课时16.Series结构.flv_d.flv
/ c1 Y$ N5 {5 `* Z1 `; M2 m/ N( e
! I% }4 B; P1 ]+ V0 f课时17.折线图绘制.flv' Q2 M1 d0 |0 p1 K+ s$ Z
课时18.子图操作.flv_d.flv
& Y# H1 a$ X; n) K6 o7 e课时19.条形图与散点图.flv_d.flv; ^, J; n: C) A2 z. t
课时20.柱形图与盒图.flv_d.flv* U! u) f) G: e& O6 f! Y
课时21.细节设置.flv_d.flv
- L9 ^. x' h* M; `; s( C1 |0 w+ i; j9 v' o
课时22.Seaborn简介.flv
" O; [' C3 b& R! E课时23.整体布局风格设置.flv_d.flv
# ~, A4 B2 ^. `( a3 _课时24.风格细节设置.flv_d.flv3 |! D: \8 f' W" m: _
课时25.调色板.flv_d.flv
* i- q6 Z1 H, V; Z- v8 G5 r课时26.调色板.flv_d.flv
7 x/ c8 J1 ?; v8 [. M课时27.调色板颜色设置.flv_d.flv3 p* }6 ?0 C, p, ]" v1 W5 d, M4 @
课时28.单变量分析绘图.flv_d.flv
) |+ l h: [3 `( B( b9 {课时29.回归分析绘图.flv_d.flv
% L( F. w0 ^& X( T8 J; o课时30.多变量分析绘图.flv_d.flv
6 |$ C- B) V* V8 M3 e2 d课时31.分类属性绘图.flv_d.flv
* \7 n7 i# \: s$ B2 B C* A6 `课时32.Facetgrid使用方法.flv_d.flv
$ N1 B0 y$ D! D课时33.Facetgrid绘制多变量.flv_d.flv
* k, \% H) E( q. {# Y8 `" M2 `" y+ }+ X6 G* N, M1 h8 _5 b8 q
课时34.热度图绘制.flv_d.flv
0 u& r7 X7 A4 z' ]/ j0 Q课时35.回归算法综述.flv_d.flv
% v8 M3 N. J+ F/ {1 N& z1 |课时36.回归误差原理推导.flv_d.flv' B* b* o* \7 T4 X& t+ s3 H
课时37.回归算法如何得出最优解.flv_d.flv
; ?% v) A. T# v; Q8 U课时38.基于公式推导完成简易线性回归.flv_d.flv2 C/ G& j. } ~- s+ `
课时39.逻辑回归与梯度下降.flv_d.flv. M+ ]/ {; ~/ F. s
4 {, ~, E, Y1 v0 m9 C4 {+ b
课时40.使用梯度下降求解回归问题.flv_d.flv
- _ z% j* k d! R6 L$ ] \课时41.决策树算法综述.flv_d.flv2 {1 b# X/ d- |7 |; y& F. D
课时42.决策树熵原理.flv_d.flv$ ?( y" [& S$ q+ ]$ f& b
课时43.决策树构造实例.flv_d.flv
' _7 e y ?7 V! k/ K( G课时44.信息增益原理.flv_d.flv
/ x- o0 b- S* W: e9 l0 l课时45.信息增益率的作用.flv_d.flv8 Z% f9 J1 L2 E: i* x/ r
课时46.决策树剪枝策略.flv_d.flv; j8 Z; `& X* P3 L
课时47.随机森林模型.flv_d.flv
U5 R- v; {+ E: o3 S( a6 |
0 e% Z3 [" x6 e0 u3 l2 B5 J! n7 }- P/ l课时48.决策树参数详解.flv_d.flv
) ^# M' I5 y5 C4 r5 ?课时49.贝叶斯算法概述.flv_d.flv G" e5 t- P+ f
课时50.贝叶斯推导实例.flv_d.flv
2 f' i" W% e/ b- v7 d: s1 ?& I+ W课时51.贝叶斯拼写纠错实例.flv_d.flv( r6 }, \; q$ U$ C. |3 c$ C- L
课时52.垃圾邮件过滤实例.flv_d.flv
C- l5 c8 Y6 ^1 J& {; F" v
5 y6 E1 A( @0 f$ C& q7 ^课时53.贝叶斯实现拼写检查器.flv_d.flv
( o% p2 B! P1 E4 \' Q# A课时54.支持向量机要解决的问题.flv_d.flv. |" N, S8 S! o
课时55.支持向量机目标函数.flv_d.flv
6 S- v. r8 U( G* [; E! k/ K+ |( m* w" m课时56.支持向量机目标函数求解.flv_d.flv8 b) h/ j+ ^5 e$ G9 }
课时57.支持向量机求解实例.flv_d.flv6 m4 @+ s$ o1 }5 T9 L% ~! B: [
课时58.支持向量机软间隔问题.flv_d.flv8 a- l* `0 h/ C- @
课时59.支持向量核变换.flv_d.flv. b4 E9 t* }$ W+ V+ R2 s% B
' z0 @5 Z, j* _& |4 Z; M/ s+ D课时60.SMO算法求解支持向量机.flv_d.flv
S k: f" V6 f+ p课时61.初识神经网络.flv_d.flv
/ j8 h0 A9 ^ `: m8 Z* T6 ^ E课时62.计算机视觉所面临的挑战.flv_d.flv
/ o, Y* _: M4 ~- r2 W, l" V课时63.K近邻尝试图像分类.flv_d.flv
! P6 D! F+ R2 r7 I2 { q, O课时64.超参数的作用.flv_d.flv
! q! U+ ^- }2 U课时65.线性分类原理.flv_d.flv
% N1 C, c5 n3 `课时66.神经网络-损失函数.flv_d.flv
! `4 a* z- C5 _8 b) G# d课时67.神经网络-正则化惩罚项.flv_d.flv
, w3 p. t$ s, [5 ?, o课时68.神经网络-softmax分类器.flv_d.flv
; w+ j4 {, V- C3 @5 W6 ~/ m课时69.神经网络-最优化形象解读.flv_d.flv; @( |9 B6 d m$ s) Y0 A
课时70.神经网络-梯度下降细节问题.flv_d.flv3 N# U9 G8 {9 l" N/ \
课时71.神经网络-反向传播.flv_d.flv. b5 _; ]/ \( E
课时72.神经网络架构.flv_d.flv! a1 D. p) P1 E$ D1 n
课时73.神经网络实例演示.flv_d.flv/ u x* l& _2 U
课时74.神经网络过拟合解决方案.flv_d.flv) f* m8 G- R& f+ B, j, I
4 x- Z; G+ D3 A8 d# p: w6 M; h5 \4 p3 ?课时75.感受神经网络的强大.flv_d.flv
! V5 |* V4 L, Z$ @2 b' q% x, Z* N课时76.集成算法思想.flv_d.flv
. I3 j1 F8 V; `课时77.xgboost基本原理.flv_d.flv2 s7 J& S, F7 {
课时78.xgboost目标函数推导.flv_d.flv
0 [5 I L9 @; C6 P& C: w课时79.xgboost求解实例.flv_d.flv
: q: i% M, b7 l8 `7 M课时80.xgboost安装.flv_d.flv3 C0 K( A5 z* u6 \+ s
课时81.xgboost实战演示.flv_d.flv) M4 M7 ~ b3 Q4 W" W4 J- _
0 o5 r* R, ]( X+ G! W
课时82.Adaboost算法概述.flv_d.flv: {* r" }; d* T
课时83.自然语言处理与深度学习加微信ff1318860.flv_d.flv( l! n x; l$ y. y
课时84.语言模型.flv_d.flv
4 v6 i m4 Q: l2 S4 U课时85.-N-gram模型.flv_d.flv, {* P z; R u7 R
课时86.词向量.flv_d.flv1 f5 S( u! Q2 [$ ? k
课时87.神经网络模型.flv_d.flv
! b% R x! J9 c# ]( O课时88.Hierarchical.Softmax.flv_d.flv" R7 n; ^! @* L; m# I
课时89.CBOW模型实例.flv_d.flv
8 Q: P( Z' f- e; K; M课时90.CBOW求解目标.flv_d.flv3 G: v4 m! O8 P1 }" S3 t' v
课时91.梯度上升求解.flv_d.flv
$ j. J( T& k1 [) {: M& c+ I! F" j- \" `) X& h! c" E- A6 w5 `) f$ w
课时92.负采样模型.flv_d.flv
3 G- J0 z+ E5 w$ ~. x% \' n课时93.无监督聚类问题.flv_d.flv
& v4 \$ W+ R0 `课时94.聚类结果与离群点分析.flv_d.flv
4 P% I; T4 O: [7 R2 `9 {课时95.K-means聚类案例对NBA球员进行评估.flv_d.flv
3 T: |& i9 f, L9 B5 X, k8 _课时96.使用Kmeans进行图像压缩.flv_d.flv
8 W+ c' w4 {2 c* e/ ]2 W8 {6 x课时97.K近邻算法原理.flv_d.flv
: L/ P% ~# t6 [8 @: X: Y/ b0 P9 ]% q! I
课时100.PCA实例.flv_d.flv [- X% k# n; }2 l g0 w
课时101.SVD奇异值分解原理.flv_d.flv" d8 d k9 t7 n6 f* x
课时98.K近邻算法代码实现.flv_d.flv
! l, y8 k' t* B8 v7 ]3 D课时99.PCA基本原理.flv_d.flv1 N0 M. [1 a% d
% k$ n% o" V* l% ?5 z8 w: _% k! \9 F- x课时102.SVD推荐系统应用实例.flv_d.flv! K6 [; R4 Z: I) f8 V
课时103.使用python库分析汽车油耗效率.flv
_4 q3 ]% [* M2 M课时104.使用scikit-learn库建立回归模型.flv_d.flv b& e0 V4 Y9 }- ^0 E `
课时105.使用逻辑回归改进模型效果.flv_d.flv4 {- N- g: ]- q2 C
课时106..模型效果衡量标准.flv_d.flv
2 Y9 c2 ?/ s6 V% n, ] O# L) Q( T课时107.ROC指标与测试集的价值.flv_d.flv3 a8 s, |0 h. d# B$ B9 z! F
课时108.交叉验证.flv_d.flv
7 v# @1 ^) ~" B/ w# S1 R5 s8 V# [2 u2 i" F4 r/ o2 Y. j! y( j
课时109.多类别问题.flv_d.flv
# V5 [/ [ D, A# u) T6 [+ o课时110.Kobe.Bryan生涯数据读取与简介.flv- t1 e0 F- |6 [
课时111.特征数据可视化展示.flv_d.flv S8 z v/ `% E7 G1 F* J9 {
课时112.数据预处理.flv_d.flv* H( I7 j" s& k4 h- o
+ N( \" s) p6 ], U) g' c- R$ B0 @
课时113.使用Scikit-learn建立模型.flv_d.flv3 q' l) @5 o% |3 p5 I
课时114.船员数据分析.flv
& I/ S. _8 {- K( T5 a* }课时115.数据预处理.flv_d.flv
$ J* n! e3 O) {( g课时116.使用回归算法进行预测.flv_d.flv& o* g1 l. V9 y8 o
课时117.使用随机森林改进模型.flv_d.flv
G; p0 r; s+ n+ [( ]6 N+ v B$ D ~8 n" B3 |* m2 q
课时118.随机森林特征重要性分析.flv_d.flv
# f. U2 M; `1 z' A* m" i1 ~, A课时119.案例背景和目标.flv_d.flv+ \$ L* T! t3 q- J
课时120.样本不均衡解决方案.flv_d.flv
# E9 }- k) |9 `0 l" e. O4 Z课时121.下采样策略.flv_d.flv
1 n+ u* y" C# B3 E课时122.交叉验证.flv_d.flv: [) v" i# W: G0 `9 G7 X j& e
课时123.模型评估方法.flv_d.flv
7 j+ k- e% I# N5 }课时124.正则化惩罚.flv_d.flv3 I; R0 H) f* q7 x- G6 |4 j( i
课时125.逻辑回归模型.flv_d.flv( T5 }7 U$ s9 \$ V) i* l
课时126.混淆矩阵.flv_d.flv5 g4 S; J5 [2 S% d" P2 W2 l) i9 h
课时127.逻辑回归阈值对结果的影响.flv_d.flv
3 D( F, x9 l( Y, l. C' W0 C5 J# s2 t
课时128.SMOTE样本生成策略.flv_d.flv3 y0 C+ U% N, g* O/ F
课时129.文本分析与关键词提取.flv_d.flv6 j* f: s9 |% r* e
课时130.相似度计算.flv_d.flv
0 N' R' {6 j& v1 f' R( T课时131.新闻数据与任务简介.flv_d.flv
* w1 k m3 B% a课时132.TF-IDF关键词提取.flv_d.flv
/ Z! b7 Q6 e0 m4 b课时133.LDA建模.flv_d.flv
$ t7 c, m$ {6 @% r; S
. L( Q5 A0 ?% n( S$ A9 M6 ^& Y课时134.基于贝叶斯算法进行新闻分类.flv_d.flv
& w6 g$ u+ d6 E( k4 b& B6 s课时135.章节简介.flv$ l; i; G2 b: @3 U2 }
课时136.Pandas生成时间序列.flv_d.flv% h, N3 C, a/ b
课时137.Pandas数据重采样.flv_d.flv8 W1 p6 k0 @. N4 ] W$ A/ x& h
课时138.Pandas滑动窗口.flv_d.flv# {9 o5 M% c s
课时139.数据平稳性与差分法.flv_d.flv
: E% F$ T& O' w1 T2 o- O9 T) k课时140.ARIMA模型.flv_d.flv, w% y+ H0 K! j! o! |
课时141.相关函数评估方法.flv_d.flv
; _; ^6 L0 N9 s& P. u课时142.建立ARIMA模型.flv_d.flv
3 T7 K8 S6 L; _4 N! |$ l$ l课时143.参数选择.flv_d.flv! g5 O- W( l% R! B8 a7 I$ b
课时144.股票预测案例.flv_d.flv1 u' D$ x7 q1 l+ y/ B
课时145.使用tsfresh库进行分类任务.flv_d.flv& b6 Z1 \- |% K, Z
8 S& c' ~/ t/ S! X
课时146.维基百科词条EDA.flv_d.flv
/ @: V6 G! u9 n, U% ` D* z7 @课时147.使用Gensim库构造词向量.flv_d.flv' b, t [; I; q6 y% {: p+ V
课时148.维基百科中文数据处理.flv_d.flv" J6 B( J" d, k. {9 B: }
课时149.Gensim构造word2vec模型.flv_d.flv
0 R2 ]. T6 W3 j, d7 M s8 Y! |- I) D* N$ j) c4 s- K
课时150.测试模型相似度结果.flv_d.flv( m: E' K. m8 B. u8 G
课时151.数据清洗过滤无用特征.flv_d.flv
' w2 r5 y; I7 c+ g6 S& N" M* ]课时152.数据预处理.flv_d.flv0 ]5 S$ V; Z7 T! w6 L2 `
课时153.获得最大利润的条件与做法.flv_d.flv1 O/ y- V+ U; x; F& }! Y& g
8 ^. m4 { E q$ o% Q
课时154.预测结果并解决样本不均衡问题.flv_d.flv
9 Q% u+ _- B" R' s! ^' V课时155.数据背景介绍.flv_d.flv
, P( G4 O" L% w9 X9 e课时156.数据预处理.flv_d.flv1 e9 ]: |6 [0 T8 v9 K, u- I
课时157.尝试多种分类器效果.flv_d.flv
& C7 \4 C; X7 y7 `3 K; c; h9 ^课时158.结果衡量指标的意义.flv_d.flv
* m7 o. ~1 N* ~" ^2 x# P$ v
, @' _: M# ^" }; C. @* d1 q课时159.应用阈值得出结果.flv_d.flv/ ]7 ~+ _. b+ ^2 ~4 J
课时160.内容简介.flv_d.flv# B& ]( y& a% e8 H2 E6 \; t
课时161.数据背景介绍.flv+ s, M+ E7 L Z( e% a
课时162.数据读取与预处理.flv_d.flv
8 I% B- c$ G/ e' y2 D$ _课时163.数据切分模块.flv_d.flv, A' v# h& c# X. M( T
课时164.缺失值可视化分析.flv_d.flv
6 H8 I9 l8 e7 t& M+ i% [+ Q课时165.特征可视化展示.flv_d.flv1 ~. N, k; A& D" ^0 s: L
课时166.多特征之间关系分析.flv_d.flv" _& R3 V& p, k- m1 n0 U
课时167.报表可视化分析.flv_d.flv S/ b. v" M5 B7 [' ]3 ]
5 t- `7 x; {7 R) i课时168.红牌和肤色的关系.flv_d.flv
: F# O# h! Q( }- ]( r' \, `课时169.数据背景简介.flv_d.flv, m; G' |" o. h% p8 @# n$ I
课时170.数据切片分析.flv_d.flv
/ ?: v& W% ]3 M+ ]) k课时171.单变量分析.flv_d.flv
& T0 c6 c6 Z7 ^. E$ T课时172.峰度与偏度.flv_d.flv* D5 D9 {( r* O
课时173.数据对数变换.flv_d.flv
' F1 L8 |* l: V! @课时174.数据分析维度.flv_d.flv
1 F6 E" j0 k, u/ k1 t9 w% j
# c0 [* R! x$ a7 @: j+ u' t课时175.变量关系可视化展示.flv_d.flv
* D6 z8 w* g; Z& J; V, ^* E2 t课时176.建立特征工程.flv_d.flv W: _9 c2 v4 X! G( w
课时177.特征数据预处理.flv_d.flv6 g0 |1 u9 ~$ Z0 v; j+ K) V
课时178.应用聚类算法得出异常IP点.flv_d.flv
2 W w; J8 G! ]4 j: s下载地址：
: w- d6 ~' Z1 W! E! W
4 j3 m$ G. v' u% }$ S$ n. H- l7 G资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见
F5 ~2 u5 X' ?* Z" Y- R
* O) e' M. E' D; |) @! Q: ^, ?2 h& H3 x- W& e. y. K
9 O7 l- R4 y+ F5 y8 M+ k
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发表于 2022-8-7 08:39:01
