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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
0 @ ?2 S. A4 M# n' t4 j! d/ p- y/ _% m课程目录' G' x5 y1 | w+ u0 q
) E* Y3 y s( i# c( i6 H
课时01.课程介绍（主题与大纲）.flv
2 w3 p: l4 g0 e# Y8 Q课时02.机器学习概述.flv0 q& P3 T- G: R
课时03.使用Anaconda安装python环境.flv1 I* H7 Q# l1 ?0 J2 v
课时04.课程数据，代码，PPT（在参考资料界面）.swf
* W9 ^2 [& s* n0 v5 A: r+ o课时05.科学计算库Numpy.flv; O0 t0 f$ W) Q: h: v! i! s+ c3 X
课时06.Numpy基础结构.flv$ i, z* E( T1 a1 c0 ^) R0 U* V
课时07.Numpy矩阵基础.flv_d.flv
$ d+ x' R% X- g$ ]6 d$ h课时08.Numpy常用函数.flv_d.flv
) N9 @+ m( {0 z. r& A' A7 P课时09.矩阵常用操作.flv_d.flv2 i* Y# D# n. u' ~& F
课时10.不同复制操作对比.flv_d.flv
, H1 `- L0 I9 i6 k! x9 w8 L. ~8 T- J
课时11.Pandas数据读取.flv
% ~' k7 M+ N+ K+ y课时12.Pandas索引与计算.flv_d.flv" f( {0 B+ ~( k' o* i+ Z. d9 r8 F l
课时13.Pandas数据预处理实例.flv_d.flv% g( S7 ?+ M) ?" h
课时14.Pandas常用预处理方法.flv_d.flv
7 L8 u! p, W9 M; \课时15.Pandas自定义函数.flv_d.flv
8 g) \" [1 f9 X0 S/ M: Y课时16.Series结构.flv_d.flv' Z1 A" A( _$ G" r* T6 |9 E6 w
5 f: r& X) [! t课时17.折线图绘制.flv u( n; b6 Y* k7 Y/ ^ [
课时18.子图操作.flv_d.flv
8 k; d3 O# T- Y# f) Q3 N' \课时19.条形图与散点图.flv_d.flv
6 ~7 r. @3 _" N. a. _& k0 K课时20.柱形图与盒图.flv_d.flv
3 [& P/ t! K% U3 W6 i. a6 ?( W课时21.细节设置.flv_d.flv
3 Q3 H4 S4 s0 N" o
2 U& F/ O( @- z8 G- J: @" Z课时22.Seaborn简介.flv
9 `8 a: Y0 \8 J5 L! O课时23.整体布局风格设置.flv_d.flv
* e' m0 ]7 w9 }0 C! y4 |2 O课时24.风格细节设置.flv_d.flv4 i: ^; L. Y' R
课时25.调色板.flv_d.flv
) S0 W: |" x* K8 g" X* y课时26.调色板.flv_d.flv
S( |/ X( F( y4 F8 R课时27.调色板颜色设置.flv_d.flv7 b* q8 c& L' d9 I3 u* N! i7 i, l' |
课时28.单变量分析绘图.flv_d.flv
* i1 w9 j3 F1 a- F( G课时29.回归分析绘图.flv_d.flv4 K, v; Y7 O2 W) f* R' M
课时30.多变量分析绘图.flv_d.flv
, b" o+ x# f* Z7 d v课时31.分类属性绘图.flv_d.flv
" q' ]' P$ `! r3 v% |) B课时32.Facetgrid使用方法.flv_d.flv+ Y$ S$ I$ M( p' M1 Q! L2 B+ d% o8 o/ x
课时33.Facetgrid绘制多变量.flv_d.flv
$ `* L8 o! Q( u4 O- o9 G8 k+ T9 m' F& T5 F& f1 V/ x
课时34.热度图绘制.flv_d.flv
+ ~; b1 M8 e9 }" ~0 E课时35.回归算法综述.flv_d.flv
: F3 b- C9 E7 K& V9 P课时36.回归误差原理推导.flv_d.flv7 x3 M# b2 f7 A1 ~$ v1 ]/ c! V
课时37.回归算法如何得出最优解.flv_d.flv- ?0 K7 g, v7 j8 L1 P
课时38.基于公式推导完成简易线性回归.flv_d.flv2 }% n+ Z1 b4 `
课时39.逻辑回归与梯度下降.flv_d.flv
' P$ b- A, L* U5 _# E; `
7 ]! k- n$ @4 l" w课时40.使用梯度下降求解回归问题.flv_d.flv
" R& B" H6 O; h# d' u! c课时41.决策树算法综述.flv_d.flv
6 i/ S, A! n. a课时42.决策树熵原理.flv_d.flv
* R! h+ Y9 z( e7 L$ w! A Y课时43.决策树构造实例.flv_d.flv
3 \7 y |! }5 p课时44.信息增益原理.flv_d.flv
$ S% @6 z% K/ n0 {# L+ |3 ^课时45.信息增益率的作用.flv_d.flv
$ ~6 K' L+ |. {课时46.决策树剪枝策略.flv_d.flv6 K: D, @1 `- F7 J6 ^0 m3 y
课时47.随机森林模型.flv_d.flv c6 [# ]9 j: \1 {* k
3 d8 L* Y0 p b课时48.决策树参数详解.flv_d.flv
F# x1 i4 y+ a6 b% e课时49.贝叶斯算法概述.flv_d.flv+ V: s4 D2 L( W4 W& I8 S* @1 S4 Y
课时50.贝叶斯推导实例.flv_d.flv
. R1 q6 Z& W' Z. \6 a课时51.贝叶斯拼写纠错实例.flv_d.flv
" p# t9 S2 C. C0 ~7 F, }课时52.垃圾邮件过滤实例.flv_d.flv/ f O" S" S: m/ w8 v
& _) f; K3 v( Z0 z
课时53.贝叶斯实现拼写检查器.flv_d.flv/ q5 u+ x! E, P {$ r/ p7 u2 I
课时54.支持向量机要解决的问题.flv_d.flv
U1 O7 X, p* n" N! u* ?" v课时55.支持向量机目标函数.flv_d.flv
Y" n' a8 D: r, [! W1 p! w课时56.支持向量机目标函数求解.flv_d.flv
5 [8 r. s) P" ^0 w6 t' [3 [* k- _课时57.支持向量机求解实例.flv_d.flv! z: Q; p- d1 w: S. u: [
课时58.支持向量机软间隔问题.flv_d.flv% X8 n9 S2 _& H) j0 W- p
课时59.支持向量核变换.flv_d.flv2 [9 G( b A- }) y) w
0 j. x1 i& K. j% b m
课时60.SMO算法求解支持向量机.flv_d.flv
& |" O- ^6 a# H0 j, _% l9 K课时61.初识神经网络.flv_d.flv
: G& U" n; ~- x1 B$ @2 C! }0 f课时62.计算机视觉所面临的挑战.flv_d.flv2 n" f, ^: C0 \ R
课时63.K近邻尝试图像分类.flv_d.flv% E; l3 I2 I1 }/ w8 j* L: X) L
课时64.超参数的作用.flv_d.flv- F; a4 n: ?6 m
课时65.线性分类原理.flv_d.flv5 U& O0 V- P C) }; Z9 M
课时66.神经网络-损失函数.flv_d.flv" o" y3 R7 }" T x* R3 F7 V
课时67.神经网络-正则化惩罚项.flv_d.flv& y0 c" i4 o* @2 a" F
课时68.神经网络-softmax分类器.flv_d.flv
& _! } {) W- M& r! |/ v% D课时69.神经网络-最优化形象解读.flv_d.flv* }* J9 E- r! T) T0 D% y5 H. Q) F
课时70.神经网络-梯度下降细节问题.flv_d.flv1 o& f% S9 g2 |( r+ @
课时71.神经网络-反向传播.flv_d.flv* |7 t. Y$ X A8 o7 g
课时72.神经网络架构.flv_d.flv2 x5 h* V( C6 d' r8 y) c" C: v7 Y
课时73.神经网络实例演示.flv_d.flv
1 h M7 { M3 D L, ^1 K& ~/ p课时74.神经网络过拟合解决方案.flv_d.flv
, P. m/ C* R! l& h) c( I1 E- p* i/ F0 n( C. r" y
课时75.感受神经网络的强大.flv_d.flv
U* M5 T- O+ s7 _课时76.集成算法思想.flv_d.flv
* l( k/ b/ y! E+ [: |课时77.xgboost基本原理.flv_d.flv
- D( o$ G, Y- ~( k. E/ L) ]2 [' L课时78.xgboost目标函数推导.flv_d.flv
/ C3 [: S% i9 l- s3 m6 T# d课时79.xgboost求解实例.flv_d.flv, C# F1 _ g, L7 P* m, m5 G
课时80.xgboost安装.flv_d.flv
) A# m; P1 e0 ]$ N: d课时81.xgboost实战演示.flv_d.flv# m& q0 ]0 Y$ e: n6 X
/ D- L! [- c1 w+ ]% L
课时82.Adaboost算法概述.flv_d.flv
' L! H7 P2 i5 P& `4 q课时83.自然语言处理与深度学习加微信ff1318860.flv_d.flv
) Y# q @6 N' n2 s/ F( O; z" E2 E2 A课时84.语言模型.flv_d.flv2 k$ E# R) `, w% k
课时85.-N-gram模型.flv_d.flv
8 E: p% M: w3 |4 A# e' d) E4 c课时86.词向量.flv_d.flv
! L8 q; f* ?* A. o" P& S) e: }课时87.神经网络模型.flv_d.flv
/ U4 E' P: N, i& q( A, m! K9 r+ p课时88.Hierarchical.Softmax.flv_d.flv
( n- S! Y k# z6 X- }课时89.CBOW模型实例.flv_d.flv% _- z) u; e5 R4 M2 z. S0 ?
课时90.CBOW求解目标.flv_d.flv
6 C# B$ ~( q W% S0 |) ?$ @课时91.梯度上升求解.flv_d.flv" J/ g5 { P) k0 b* A
/ a. f6 x1 T( b5 u3 m) N# F7 T
课时92.负采样模型.flv_d.flv
+ p/ y* [; c" |) M0 d$ Y& l7 n5 d课时93.无监督聚类问题.flv_d.flv2 X0 @0 I& G1 ^8 J9 U7 M$ X
课时94.聚类结果与离群点分析.flv_d.flv
' G6 I/ A1 U( n. O课时95.K-means聚类案例对NBA球员进行评估.flv_d.flv
& V1 G& X7 D& Z2 r. G课时96.使用Kmeans进行图像压缩.flv_d.flv
+ T" b: B p# B课时97.K近邻算法原理.flv_d.flv
5 A- L) A0 O! a& D( V; V7 p- e3 g% B# z3 n @+ B- J. O
课时100.PCA实例.flv_d.flv/ |7 ~/ o& S7 Y6 |/ D! S j
课时101.SVD奇异值分解原理.flv_d.flv
* D8 k- C( z- y5 p课时98.K近邻算法代码实现.flv_d.flv! T: M6 c& d* b5 `( I/ P, J U* E( x' D
课时99.PCA基本原理.flv_d.flv
$ T- U* h4 J; U7 c5 m3 F/ L' k' {% A7 v3 x& t2 u
课时102.SVD推荐系统应用实例.flv_d.flv# ]4 }$ g' F# V7 N
课时103.使用python库分析汽车油耗效率.flv! B. ]: Z2 Y2 i. W# L+ o n8 n
课时104.使用scikit-learn库建立回归模型.flv_d.flv
5 I; O' Q1 Q: D- {5 G0 V课时105.使用逻辑回归改进模型效果.flv_d.flv; S9 v8 v5 `/ h1 ^1 D) Z' l) ?
课时106..模型效果衡量标准.flv_d.flv; S; s0 n. `( ~7 K. A
课时107.ROC指标与测试集的价值.flv_d.flv
8 P3 I6 Q9 Y* [' X& Z课时108.交叉验证.flv_d.flv
! H( t: Z; f% k' M$ B, V/ Y2 m# q3 j, U. b& B
课时109.多类别问题.flv_d.flv3 A1 x# o8 s- ?; a! h4 a, w
课时110.Kobe.Bryan生涯数据读取与简介.flv) U. ~5 k. S% Y% y' e3 D x* J0 [# |
课时111.特征数据可视化展示.flv_d.flv
% k+ ^5 _# W. S7 K课时112.数据预处理.flv_d.flv) r) |' q! o. p7 z+ r
7 Z/ O7 b+ d' l2 v/ Y/ v
课时113.使用Scikit-learn建立模型.flv_d.flv, Q6 A" v% f5 B( s
课时114.船员数据分析.flv
' k0 j4 F" K B, t3 |( t9 C课时115.数据预处理.flv_d.flv6 y; O1 s# L( s: A5 }& \% r
课时116.使用回归算法进行预测.flv_d.flv
# C1 Z+ k2 c7 W6 E! y' _课时117.使用随机森林改进模型.flv_d.flv6 h: {' J7 q" c7 ~ w3 v
5 Q6 `# o) j5 x. G1 u
课时118.随机森林特征重要性分析.flv_d.flv4 `7 L0 H. h5 \( t
课时119.案例背景和目标.flv_d.flv
, `4 r2 d2 a3 ]8 m1 S0 w6 O/ {2 j课时120.样本不均衡解决方案.flv_d.flv
# p; v2 ^" m( j课时121.下采样策略.flv_d.flv& r' O( a& q9 H$ e# _/ t
课时122.交叉验证.flv_d.flv# a4 |( m+ E$ w: [
课时123.模型评估方法.flv_d.flv
( ~& v$ \/ |2 g, D+ K+ R ~课时124.正则化惩罚.flv_d.flv; h" n' U" O: r% d ~! ?5 l K9 k
课时125.逻辑回归模型.flv_d.flv0 ]0 i# l7 d+ G7 s" Y, l) U5 D
课时126.混淆矩阵.flv_d.flv
8 \, ?; f+ m3 V课时127.逻辑回归阈值对结果的影响.flv_d.flv
* X+ o+ W% Y' {# H a4 {' o+ s$ V- e: I A P% Y
课时128.SMOTE样本生成策略.flv_d.flv7 g! @9 U: q0 V. C. ^% v
课时129.文本分析与关键词提取.flv_d.flv
- j$ F4 ~- _# B- ?课时130.相似度计算.flv_d.flv
* Y0 U! C0 X$ Y: F4 c* r; O$ y课时131.新闻数据与任务简介.flv_d.flv* S" L% b. u" K. {- H( z- ^
课时132.TF-IDF关键词提取.flv_d.flv
/ ?# H8 j0 Q* q$ c" A) B课时133.LDA建模.flv_d.flv% } p5 D, F7 `. Y* G! R& p
M& c. J; B" J! S: ?2 ^# ~课时134.基于贝叶斯算法进行新闻分类.flv_d.flv
- v/ L( M+ t/ ~5 H课时135.章节简介.flv
9 I8 p( s7 `" R" U6 m5 X5 Q课时136.Pandas生成时间序列.flv_d.flv
5 J2 ]$ d. V+ l1 q课时137.Pandas数据重采样.flv_d.flv5 O2 s6 g% i+ ^" [3 @
课时138.Pandas滑动窗口.flv_d.flv$ V% Q3 Y N( w& F, i, r1 n
课时139.数据平稳性与差分法.flv_d.flv4 O7 I# L q {! _3 N) q) ]
课时140.ARIMA模型.flv_d.flv
# z0 b7 O5 a" J& H课时141.相关函数评估方法.flv_d.flv3 l) h- [! k# b3 G9 m& `
课时142.建立ARIMA模型.flv_d.flv
0 U {7 j# D6 o3 g& I" }- J; V课时143.参数选择.flv_d.flv% a* w' s. \& e2 y% n& T- V
课时144.股票预测案例.flv_d.flv. `' N0 p+ I! ^" Y/ ~3 C
课时145.使用tsfresh库进行分类任务.flv_d.flv
; A, E. o! X- P1 O! ]3 @. ^; k. V% y W' t" u
课时146.维基百科词条EDA.flv_d.flv
1 D8 m$ x q+ c ~: V( y" ~0 ~课时147.使用Gensim库构造词向量.flv_d.flv
7 l# k/ R/ n2 i$ R1 l5 n! f9 \课时148.维基百科中文数据处理.flv_d.flv
& O7 i6 F/ y* l课时149.Gensim构造word2vec模型.flv_d.flv
+ {; L9 ?. v3 T( l' s: F; R/ G# u/ r0 H+ J
课时150.测试模型相似度结果.flv_d.flv: V4 F6 M( m, I
课时151.数据清洗过滤无用特征.flv_d.flv8 N/ h; t2 ] ]5 Q, q; R- `
课时152.数据预处理.flv_d.flv
1 |5 T& ~* X5 Y4 `& Q7 u0 y课时153.获得最大利润的条件与做法.flv_d.flv9 w' @( b6 k$ t! i+ m
, o5 ~, `, j5 O
课时154.预测结果并解决样本不均衡问题.flv_d.flv# _) K$ H6 u" y1 }7 S
课时155.数据背景介绍.flv_d.flv
. k/ M0 J6 @+ S: |课时156.数据预处理.flv_d.flv
! x' e; Q4 P2 O课时157.尝试多种分类器效果.flv_d.flv
8 @; k: @( j" c& D* m& f$ \) r+ v* B课时158.结果衡量指标的意义.flv_d.flv: B4 {: W5 Y' \6 P+ C, S% m6 y5 m7 q
% O5 j, }3 T$ @8 c: d& J. Y b; s; D+ s
课时159.应用阈值得出结果.flv_d.flv. u8 O7 |4 A- T% |# a ~) ^
课时160.内容简介.flv_d.flv2 i1 t4 Z% X# ~
课时161.数据背景介绍.flv
+ U% a& b8 J o, @: s6 ?$ @课时162.数据读取与预处理.flv_d.flv6 {' u2 h, ^) \
课时163.数据切分模块.flv_d.flv8 N% b, i9 g, M, C5 c& d7 d3 O
课时164.缺失值可视化分析.flv_d.flv
- I2 k. k+ q5 s" K! K) J. j0 p- ^- Z课时165.特征可视化展示.flv_d.flv2 N. |7 r3 e6 p) }. K+ {
课时166.多特征之间关系分析.flv_d.flv, c% M. d5 ~; V( H$ k) Y
课时167.报表可视化分析.flv_d.flv
5 k4 p7 F8 T' Y" P/ ~1 V+ J% G- E/ k% `1 Q
课时168.红牌和肤色的关系.flv_d.flv l3 V$ Z2 g/ |
课时169.数据背景简介.flv_d.flv+ T# {$ `' \/ |2 G% e/ o/ I
课时170.数据切片分析.flv_d.flv' Y% w) N# l6 X& ] w0 L* L" N# V6 g- m
课时171.单变量分析.flv_d.flv
( ]3 Q! t1 _9 M1 J( i3 G课时172.峰度与偏度.flv_d.flv) \+ J( Y1 f3 _) |6 D) C& r
课时173.数据对数变换.flv_d.flv% _, o4 d8 ~/ I" ~9 A$ h$ Z5 ]
课时174.数据分析维度.flv_d.flv
. K1 ?! f, M' Y' b# I0 [3 W; n" B. s- s# e1 p) \6 Q9 U8 j% Y) S; }
课时175.变量关系可视化展示.flv_d.flv8 L- u! K& e- Q- J" s
课时176.建立特征工程.flv_d.flv
$ \* C- f+ ^$ j* G9 W; n. h9 y; N课时177.特征数据预处理.flv_d.flv0 y `0 u" d$ _
课时178.应用聚类算法得出异常IP点.flv_d.flv
4 T! G4 @, V4 @5 ]下载地址：, ~7 \1 F, F/ i* \7 h" {
5 ?6 n: k) l6 v5 ]% W资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见. t# w- i, D" W4 ?( S
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发表于 2022-8-7 08:39:01
