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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5 B5 L% Z3 k9 n) W' A0 d* S
课程目录
2 f4 o. d) i8 V* S$ w
" e' ?: W/ m$ h4 ?8 x; Z; j/ B课时01.课程介绍（主题与大纲）.flv
% L9 n7 V+ s9 t% l( K课时02.机器学习概述.flv* ~7 e# f7 m$ X$ D( Q/ l9 E; d* M$ ]
课时03.使用Anaconda安装python环境.flv% h! I3 F; {9 a5 G( O& Z
课时04.课程数据，代码，PPT（在参考资料界面）.swf4 `9 h; c6 L! o7 C+ o
课时05.科学计算库Numpy.flv
$ l3 x$ z: o6 a# X# v课时06.Numpy基础结构.flv0 R( m& Z$ e7 _
课时07.Numpy矩阵基础.flv_d.flv6 q+ c2 a$ J' {+ P, n/ p$ M' W
课时08.Numpy常用函数.flv_d.flv0 X- W' C) p' F: P1 b9 G/ H
课时09.矩阵常用操作.flv_d.flv
: x- w2 I1 e" l$ U& F3 ^$ l' ]课时10.不同复制操作对比.flv_d.flv& V# s. V3 l `- ^7 ?7 T
1 b3 p% T. y) @9 J& n课时11.Pandas数据读取.flv
6 m* O- n9 P) Q0 P+ t) A$ g课时12.Pandas索引与计算.flv_d.flv" h" x# C3 w4 X3 [
课时13.Pandas数据预处理实例.flv_d.flv3 M; x1 O0 b( N
课时14.Pandas常用预处理方法.flv_d.flv
, ^2 H3 w* G2 Y% @+ a3 a' g; a" @. E! b课时15.Pandas自定义函数.flv_d.flv$ n, B& r+ T: C+ H: m2 z+ v$ F
课时16.Series结构.flv_d.flv# j( |, e+ A5 k
( ` E$ u" S% m4 N3 K课时17.折线图绘制.flv
2 d, T5 R' k1 ]& G课时18.子图操作.flv_d.flv- G! x3 n1 s$ m7 O/ J
课时19.条形图与散点图.flv_d.flv* F! N7 Q$ V4 y# U; [6 \: v
课时20.柱形图与盒图.flv_d.flv: V' s0 m: p2 `, s! _- A
课时21.细节设置.flv_d.flv
3 z9 Z! P8 i. L7 `+ H! h% C
0 `- n7 T: d4 r; R$ g课时22.Seaborn简介.flv, M* n7 o$ G6 ?# L# c
课时23.整体布局风格设置.flv_d.flv
8 n8 E* y/ S9 O% e3 J课时24.风格细节设置.flv_d.flv9 {" ~& d: S; w9 W
课时25.调色板.flv_d.flv
6 R3 d. G; H8 W6 H) K课时26.调色板.flv_d.flv5 B0 F1 [. R( h- }) ^
课时27.调色板颜色设置.flv_d.flv
O& o9 Z1 h6 \7 u5 d5 J9 E课时28.单变量分析绘图.flv_d.flv
" z1 Y- F1 x8 i# |课时29.回归分析绘图.flv_d.flv
0 _1 m5 |+ K# G1 q7 d课时30.多变量分析绘图.flv_d.flv
9 J5 @) |% s+ Q6 l6 H7 I5 r: i课时31.分类属性绘图.flv_d.flv1 e. U& V( o" d$ t% N% ]0 h
课时32.Facetgrid使用方法.flv_d.flv
; s2 B4 T! S B5 @: Y; Y+ y课时33.Facetgrid绘制多变量.flv_d.flv
# ~4 O i; T" q2 M; d! E# A0 i+ \ L4 h: q( r
课时34.热度图绘制.flv_d.flv
3 Y1 I& {& Q5 T' S) n m/ ~课时35.回归算法综述.flv_d.flv% c; a- c/ b( P/ C
课时36.回归误差原理推导.flv_d.flv8 j0 s- T/ y1 N7 ~
课时37.回归算法如何得出最优解.flv_d.flv5 t( r- c5 O) a
课时38.基于公式推导完成简易线性回归.flv_d.flv
& f& {6 g1 n! r5 X课时39.逻辑回归与梯度下降.flv_d.flv
; C, F% V$ F* k5 x) [, ]6 {
8 S! ?- s+ t) |. {# e9 j% E, g8 c课时40.使用梯度下降求解回归问题.flv_d.flv
4 s7 `* Z% C$ @# U6 f课时41.决策树算法综述.flv_d.flv* s' G1 H) X2 N# l' s* t5 ^
课时42.决策树熵原理.flv_d.flv& @# J o4 y$ P9 ^! o
课时43.决策树构造实例.flv_d.flv( f) r' N! k- t7 o `8 Y) B, h
课时44.信息增益原理.flv_d.flv1 C u& l& G2 S" n
课时45.信息增益率的作用.flv_d.flv
7 t9 U3 \6 X1 w. W0 K1 [" D课时46.决策树剪枝策略.flv_d.flv( I p3 s1 J2 K& f
课时47.随机森林模型.flv_d.flv. B% P# {9 q8 Y' G. z/ W; J+ D
5 J; {, z& B( p, ^3 U' [课时48.决策树参数详解.flv_d.flv( t2 D! j1 W# R5 Q% l& X6 D2 A
课时49.贝叶斯算法概述.flv_d.flv
$ F: P8 g! ]' k# D! D课时50.贝叶斯推导实例.flv_d.flv8 `# ?+ S5 l$ U2 |& u0 J% M D
课时51.贝叶斯拼写纠错实例.flv_d.flv n- \6 R1 A3 n8 A5 Q' \) O
课时52.垃圾邮件过滤实例.flv_d.flv/ H1 Y2 i, N" ^- D; [5 B: ^* P; C6 C* i
( y5 N: `; ^4 z1 g
课时53.贝叶斯实现拼写检查器.flv_d.flv
" e0 |, D/ u; z; t7 @4 x课时54.支持向量机要解决的问题.flv_d.flv; H ~" I6 `& w1 G. f8 v
课时55.支持向量机目标函数.flv_d.flv8 Y# \! `* ~' L8 n+ f5 l' f
课时56.支持向量机目标函数求解.flv_d.flv
4 r: j1 Q7 e2 C# N9 z课时57.支持向量机求解实例.flv_d.flv2 O+ d) R. z5 @5 J
课时58.支持向量机软间隔问题.flv_d.flv: A1 }3 Q. |+ _( S
课时59.支持向量核变换.flv_d.flv
: V2 [3 J- _0 \, P( G$ M6 p& Y% X5 p
课时60.SMO算法求解支持向量机.flv_d.flv a, ~/ V7 u) D+ D
课时61.初识神经网络.flv_d.flv. |! R# `! i3 ?1 F
课时62.计算机视觉所面临的挑战.flv_d.flv
! r; {. }3 _6 S5 ^) F, _9 h课时63.K近邻尝试图像分类.flv_d.flv
' z w3 S/ K/ } m3 @课时64.超参数的作用.flv_d.flv8 q6 X: Y0 w8 l. a8 M
课时65.线性分类原理.flv_d.flv
# n- k$ b% g1 Y& v3 a6 x- {课时66.神经网络-损失函数.flv_d.flv
& z: b/ t; u% l课时67.神经网络-正则化惩罚项.flv_d.flv1 r T8 }0 J& j$ C- \$ f
课时68.神经网络-softmax分类器.flv_d.flv
! I% R) m0 f, Q B. K课时69.神经网络-最优化形象解读.flv_d.flv8 ~; F' B+ a1 Y7 n( [( R: k
课时70.神经网络-梯度下降细节问题.flv_d.flv
3 R0 w* B/ m8 l! h" n# S# `课时71.神经网络-反向传播.flv_d.flv' z- j' ~ F7 C+ Y$ i" ]$ J
课时72.神经网络架构.flv_d.flv9 d: v! A4 P2 Y# C6 |
课时73.神经网络实例演示.flv_d.flv
) _% m9 P- ]/ h2 D# m1 A课时74.神经网络过拟合解决方案.flv_d.flv4 N" U0 m3 u+ M1 f3 M% Y" ]
# E5 r3 B1 E' p4 d5 @) l课时75.感受神经网络的强大.flv_d.flv! r3 c; J8 O. x' V9 r8 ^" Y
课时76.集成算法思想.flv_d.flv! X* B! H" t1 v* G4 s# S
课时77.xgboost基本原理.flv_d.flv4 v6 r1 x2 |9 _" W& w/ T( z6 d& c$ t" W
课时78.xgboost目标函数推导.flv_d.flv
+ r8 }- u$ g. x% C, d课时79.xgboost求解实例.flv_d.flv
3 x% I1 g) p* c+ f! Z1 N课时80.xgboost安装.flv_d.flv
: b. F+ J7 b& G+ k. R, o- ~. X) X- Y; W课时81.xgboost实战演示.flv_d.flv% z; k9 `& _, S0 g2 Q
5 B) l) ~- A1 p
课时82.Adaboost算法概述.flv_d.flv
4 v- ?/ E5 u$ a4 r0 W) P7 v课时83.自然语言处理与深度学习加微信ff1318860.flv_d.flv
0 a3 }! r# ?' D9 B7 p6 r) D/ r: R课时84.语言模型.flv_d.flv- o( ~1 M+ ]& s! R# p
课时85.-N-gram模型.flv_d.flv/ F3 ]$ ^0 X, Y
课时86.词向量.flv_d.flv
/ x) _ j% z8 e课时87.神经网络模型.flv_d.flv2 ?. i% L1 \- W; }
课时88.Hierarchical.Softmax.flv_d.flv' Q4 F4 j7 [2 P! r
课时89.CBOW模型实例.flv_d.flv- ]# }, g+ ?) o5 o8 ~
课时90.CBOW求解目标.flv_d.flv, R7 D1 L9 n$ n/ Q
课时91.梯度上升求解.flv_d.flv6 C* z/ F" D9 H5 J+ Q
# V& m9 ~8 R; _, F' m: p8 P
课时92.负采样模型.flv_d.flv1 S2 M1 W* r, E) Z
课时93.无监督聚类问题.flv_d.flv- }& B* w( d2 @$ d4 s# \0 |& e
课时94.聚类结果与离群点分析.flv_d.flv3 m2 N/ T" p! P) f7 Q- {
课时95.K-means聚类案例对NBA球员进行评估.flv_d.flv
8 o3 v* t. l( C3 m6 F; @课时96.使用Kmeans进行图像压缩.flv_d.flv
2 p2 ?. a) q7 y- `! e9 a1 g课时97.K近邻算法原理.flv_d.flv) Q" A" o, x, ?- k+ T, g9 Q S) A
/ B2 |& H* `+ G4 g课时100.PCA实例.flv_d.flv5 r; s2 Q" |) j$ O8 X1 W, I
课时101.SVD奇异值分解原理.flv_d.flv3 V; \8 q& y! R; W
课时98.K近邻算法代码实现.flv_d.flv
) Q1 w7 P8 y) i% ^课时99.PCA基本原理.flv_d.flv. y; w) f/ G: y5 R# e% C
8 y- h- w0 \( v0 x6 q( G
课时102.SVD推荐系统应用实例.flv_d.flv- e( R8 z3 b3 F5 f" I+ W
课时103.使用python库分析汽车油耗效率.flv
2 ^3 x& c6 Q: R8 E. i课时104.使用scikit-learn库建立回归模型.flv_d.flv, ^8 {: X, N/ L8 G0 C, j; { q
课时105.使用逻辑回归改进模型效果.flv_d.flv7 O8 K' ?2 a* {9 ~& u* ~
课时106..模型效果衡量标准.flv_d.flv
) V- W& Y( N, L' }/ A课时107.ROC指标与测试集的价值.flv_d.flv3 V7 B( f! Q! k" q% s
课时108.交叉验证.flv_d.flv
: A& Y6 d0 n9 c, c
9 _ g! d$ |8 U课时109.多类别问题.flv_d.flv M+ b! Q7 q% e1 ]6 e. ]
课时110.Kobe.Bryan生涯数据读取与简介.flv
0 b3 }5 {1 Z2 b+ W课时111.特征数据可视化展示.flv_d.flv
4 ?6 Z* }8 @' v2 |2 v1 n4 H# G课时112.数据预处理.flv_d.flv
7 v( B8 v0 B; d& ~6 ]& ^" @. |6 O2 n r' [6 t1 o$ F
课时113.使用Scikit-learn建立模型.flv_d.flv
, E/ p. y4 W# o& R9 h课时114.船员数据分析.flv g! R. O1 T( ]3 b
课时115.数据预处理.flv_d.flv0 Q3 ~) x6 ? E% S: A
课时116.使用回归算法进行预测.flv_d.flv3 [. J7 w9 N0 K; j6 g
课时117.使用随机森林改进模型.flv_d.flv
7 o* Z/ U( p0 T' n8 o6 {
, `1 b# \; y% v8 _& `课时118.随机森林特征重要性分析.flv_d.flv
6 U* C5 L' [$ r课时119.案例背景和目标.flv_d.flv; Z# O! ~# P z V2 T$ S3 ?
课时120.样本不均衡解决方案.flv_d.flv3 y/ ]% l N. d( e+ T Q) a
课时121.下采样策略.flv_d.flv
. K2 `0 U1 f+ t# A( n1 {- a课时122.交叉验证.flv_d.flv8 h/ c5 D5 y- ~; y) d6 s v7 Q+ t
课时123.模型评估方法.flv_d.flv
1 e2 n2 i4 F8 S课时124.正则化惩罚.flv_d.flv, v2 V8 x% y1 [2 ]/ V
课时125.逻辑回归模型.flv_d.flv
4 a. h; m) E4 V9 O( m' d! ?课时126.混淆矩阵.flv_d.flv4 z4 M' W4 O! b
课时127.逻辑回归阈值对结果的影响.flv_d.flv3 k$ e0 ^, F. j E q
5 K d# g& V/ G0 b
课时128.SMOTE样本生成策略.flv_d.flv" U* U# p7 N8 @0 a' b
课时129.文本分析与关键词提取.flv_d.flv
5 l% t4 A, @6 p" A8 t1 f/ J7 Y- E课时130.相似度计算.flv_d.flv
! C: D* o2 K* J# a9 u2 U" B; Z课时131.新闻数据与任务简介.flv_d.flv
# r+ C! p+ L- e F. U( {$ t+ q课时132.TF-IDF关键词提取.flv_d.flv
T, o, q: C5 \课时133.LDA建模.flv_d.flv% Q% z) D. b" D5 ?
5 K. B& K( s2 x R7 r: P( Z
课时134.基于贝叶斯算法进行新闻分类.flv_d.flv
. R6 h% C3 L' A课时135.章节简介.flv2 a5 f3 Z' z% x* q+ ]( C/ {
课时136.Pandas生成时间序列.flv_d.flv$ P$ m4 r% X; O% O+ g* u. M
课时137.Pandas数据重采样.flv_d.flv' G H. f3 W3 _* n: `* i
课时138.Pandas滑动窗口.flv_d.flv
6 x" ?0 j/ i. E' o4 V# |) |" P+ y/ B课时139.数据平稳性与差分法.flv_d.flv
; ^; D7 o# M8 G& i6 ^5 I课时140.ARIMA模型.flv_d.flv
\% K2 w, y$ q课时141.相关函数评估方法.flv_d.flv
# Q3 x3 `, L/ G5 m课时142.建立ARIMA模型.flv_d.flv5 B: k; {1 C, R7 f7 O) U4 ?
课时143.参数选择.flv_d.flv4 ~ h8 I( o( }! y
课时144.股票预测案例.flv_d.flv* F, [0 G# y( W; g, `( C: v
课时145.使用tsfresh库进行分类任务.flv_d.flv
2 u) j& r7 `9 e
* ?6 s% L6 Q) ]$ C5 b课时146.维基百科词条EDA.flv_d.flv0 c! n9 B3 p$ O8 Y: z0 z, M; {
课时147.使用Gensim库构造词向量.flv_d.flv
) |2 D2 b# u& N, e3 d) Q课时148.维基百科中文数据处理.flv_d.flv; x& B# [- A$ U/ I- M
课时149.Gensim构造word2vec模型.flv_d.flv
6 y6 y6 [! t. V! @ a$ C
0 P# s) r, y( H5 Y; r3 x1 Z% T课时150.测试模型相似度结果.flv_d.flv# x ]; I; o9 G7 {) }, @1 ?1 A
课时151.数据清洗过滤无用特征.flv_d.flv4 E6 s6 P+ s( y; ~0 u' N# d
课时152.数据预处理.flv_d.flv
4 T9 u6 ?$ f% z- W课时153.获得最大利润的条件与做法.flv_d.flv
- n7 { k9 J2 _( g* h- d. [* C* M9 Z! c+ W/ K; T
课时154.预测结果并解决样本不均衡问题.flv_d.flv
# O9 t4 @4 t- d) c3 ?6 K课时155.数据背景介绍.flv_d.flv5 v2 o! y/ F; P8 o; s7 l8 |
课时156.数据预处理.flv_d.flv
3 c0 m1 H8 Z9 e! z9 r- Z课时157.尝试多种分类器效果.flv_d.flv9 ^( {( Y/ N/ H; j7 o+ a4 q
课时158.结果衡量指标的意义.flv_d.flv9 x. d: u3 T2 F, `* u6 X. S
: _! L8 O5 U% q9 N
课时159.应用阈值得出结果.flv_d.flv
8 |2 [/ c0 O: N6 a- n: X! p课时160.内容简介.flv_d.flv3 C2 }$ P/ x& O. \, T
课时161.数据背景介绍.flv
, p' l! E8 d' Q6 D+ h课时162.数据读取与预处理.flv_d.flv
" u1 m" T, p* y7 r3 L7 ^课时163.数据切分模块.flv_d.flv
# d' @+ W' q* ~, x课时164.缺失值可视化分析.flv_d.flv: h, R, F; ^$ I$ M6 S) H
课时165.特征可视化展示.flv_d.flv
& s! A+ Z5 U; t% w课时166.多特征之间关系分析.flv_d.flv
( }4 y2 N0 ]( Y @课时167.报表可视化分析.flv_d.flv
( \6 O& E( Q! s& U8 @$ t0 P* {! h# ~+ O' l0 c5 P: ~/ g
课时168.红牌和肤色的关系.flv_d.flv: {# N! I9 x3 M8 [6 e3 F
课时169.数据背景简介.flv_d.flv
2 M2 }% ]. h7 A( x; J0 _4 @课时170.数据切片分析.flv_d.flv( j; o2 O' R7 m1 M
课时171.单变量分析.flv_d.flv
5 T! ?" Q3 d ~课时172.峰度与偏度.flv_d.flv
5 u: T' o% X1 ~+ D! T% X! ]课时173.数据对数变换.flv_d.flv, C# N+ N- j( X X
课时174.数据分析维度.flv_d.flv Y6 N" n0 C2 A9 s% @' h
: `4 D7 I- D w3 X4 v" q课时175.变量关系可视化展示.flv_d.flv
( U+ ]/ k; n9 |8 f8 \0 }9 R课时176.建立特征工程.flv_d.flv% Y- P9 A6 g, n' k3 F
课时177.特征数据预处理.flv_d.flv
R$ Z0 ^0 |- \5 D5 e2 V5 ~课时178.应用聚类算法得出异常IP点.flv_d.flv- u" }8 x" p+ N. P2 ]$ R6 r6 F
下载地址：
7 U4 x/ G: q {( b' q4 G
8 a5 m( W) t9 K* k' F资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见
) l1 U) N# X6 l/ }$ F" L! z* {
! @+ n! V/ C* E; w0 s: B8 s7 l1 o' S! P
; W0 f- G* O0 |. D
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发表于 2022-8-7 08:39:01
