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【微职位】Python数据分析与机器学习实战课程配套视频课程
1 n; p3 M D# d7 B( k├──课件与代码
$ v" ]9 r4 V- }8 V: v' b9 S c. u| ├──10Python文本分析
1 W9 j/ ?: m1 y$ L6 X, a- }| | ├──Python文本分析 " U& v2 F& X# |
| | └──课程数据-代码.txt 0.10kb
; H) i% Y# Q; t- x5 C3 X2 Z* J| ├──11泰坦尼克号-级联模型
8 E6 N$ s, H# @ x- {| | └──泰坦尼克号-级联模型.zip 1.33M" J) P2 y& K# u: Z# g @
| ├──12手写字体识别
6 `! v: r* M& v* g| | └──手写字体识别.zip 9.27M8 ~+ Z6 J2 t2 k/ p0 i0 p% u, m
| ├──13tensorflow代码 / Y4 q. Z% G3 h! T) D* a9 V. L
| | ├──tensorflow代码 # i6 B( u$ W8 L o3 Y+ P' H- ^
| | └──tensorflow代码.zip 2.09M
& e5 A/ g8 o" K| ├──14xgboost
! e7 F. Q1 g) X| | └──xgboost.zip 28.75kb
+ p: ]/ `. t' ]* E| ├──15推荐系统
0 V4 s) R' e# l8 {( t| | ├──推荐系统 ' `7 b/ m) @# K2 [
| | ├──课程数据-代码.txt 0.10kb: j% k0 [- ?0 i- L* i
| | ├──推荐系统.pdf 2.13M
, W' m3 P$ @7 I; H/ d" m2 p| | └──推荐系统.zip 19.56M
8 D! O7 s$ r& A4 T% B5 Y/ w2 L| ├──16word2vec——空 8 \' J! F9 X: \
| | ├──word2vec
) b' I/ ~% c! f4 x7 y| | └──课程数据-代码.txt 0.10kb% o( Y+ }9 f W0 u7 B4 o/ ~( K: e
| ├──17Python时间序列
& Q; ?. J! c: J' o9 x+ e& U* V4 p| | ├──Python时间序列 6 i D5 ~! a0 B( b# P% V
| | └──课程数据-代码.txt 0.10kb
" p0 v0 Q+ d% m/ g }) `/ s( z| ├──1机器学习算法PPT & W! s6 c- X0 u, Q& d- P$ s6 Y, n
| | └──机器学习算法PPT.pdf 9.87M9 X. ~) q$ k4 y+ G" A* f- _
| ├──2numpy ) P: n! m# h. j8 A. Q7 {/ h& ?- g! P
| | └──numpy.zip 18.46kb
. z6 J; v1 H; W2 Z5 P1 X) L| ├──3Pandas
( @0 ?9 f2 t- u8 x8 n| | └──Pandas.zip 776.44kb; S$ t1 o/ V& {- R2 R b0 T: @
| ├──4欺诈检测
; x" e& r, L) C, m! p4 Q. ^! Z| | └──欺诈检测.zip 66.10M) O4 x! z) O. ] k
| ├──5梯度下降实例 , f0 Y2 u) B: r% n1 x- m
| | └──梯度下降实例.zip 155.96kb+ ?8 C8 o7 _: q7 N4 O* Z: J
| ├──6Matplotlib
h; A( K* p) J: X! `| | └──Matplotlib.zip 935.18kb' n9 A; J9 k' k. t
| ├──7可视化库Seaborn
, m3 q0 @' u! w0 c# ~| | ├──可视化库Seaborn.rar 3.83M5 y) c( r7 T% }! G3 z4 K
| | └──课程数据-代码.txt 0.03kb% c# P$ z4 F. d
| ├──8决策树鸢尾花
' x* F( T& W. g| | └──决策树鸢尾花.zip 632.99kb: o; J5 D+ P2 {+ M
| ├──9贝叶斯
' @6 Y3 w0 I$ u$ D% J' V0 k. H: p| | ├──贝叶斯.rar 2.26M1 h6 y7 J" b" s( ^9 ^
| | └──课程数据-代码.txt 0.10kb, Y9 e4 A) u* W' _
| ├──唐宇迪-机器学习课程代码-新整理 " j6 r8 A* Q" D
| | ├──Python库代码（4个）
& ~( {% Q, Z2 P; ~" ]| | ├──Python快速入门 - C$ c2 U* }" E! d
| | ├──机器学习算法PPT
9 g; R, J9 b% A( O' T; ^, m| | ├──机器学习算法配套案例实战
8 H {$ }5 M- H' x) }$ v i| | └──暂时无用的内容 ! V: V0 s# v( S. ^3 A+ F
| └──梯度下降求解逻辑回归.zip 681.70kb" ], ?- h$ }+ O$ W& ~
└──视频
1 L5 Z" W& Q+ K: [ | ├──第1章 人工智能入学指南
( T( b8 m' [8 c; G| | ├──001、AI时代首选Python .ts 34.92M
; |. _/ g( A5 V| | ├──002、Python我该怎么学？ .ts 19.67M$ ^2 B# a. O* |6 l1 i1 |
| | ├──003、人工智能的核心-机器学习 .ts 35.85M
. C. c2 `5 [! t3 J| | ├──004、机器学习怎么学？ .ts 50.50M* u! t, x! K D2 I
| | ├──005、算法推导与案例 .ts 34.10M+ p; Y3 z) [8 ?$ ?9 ]
| | └──006、系列课程环境配置 .ts 23.95M
/ z' Y9 ]1 x, }( R a/ u! S| ├──第2章 Python快速入门 - R5 W: g: X) M5 Y! o/ R; P
| | ├──007、快速入门，边学边用 .ts 4.05M
; T A, t2 ~+ Y9 O$ C| | ├──008、变量类型 .ts 30.56M
3 p% l& E& K( `( d/ Z6 \| | ├──009、List基础模块 .ts 41.98M: z4 P% {0 ?4 |6 D$ q7 n0 k
| | ├──010、List索引 .ts 48.42M4 j, v! B D% Y1 m" V% q
| | ├──011、循环结构 .ts 46.05M& Z+ ~) O4 l' j* j# s; P
| | ├──012、判断结构 .ts 23.29M9 g% ^$ A7 _1 {; n7 p+ X
| | ├──013、字典模块 .ts 59.30M4 g$ J1 D6 w7 O' ~
| | ├──014、文件处理 .ts 65.44M
- X, T4 I0 V1 S. X| | └──015、函数基础 .ts 17.17M! M/ r) z$ C, E; D
| ├──第3章 科学计算库Numpy % `2 H1 a0 ~8 X$ j0 r
| | ├──016、Numpy数据结构 .ts 65.22M
1 E& L& e! r( V. K: ^1 x) t! U| | ├──017、Numpy基本操作 .ts 39.41M9 ^8 v: s; D! g! P& D' N8 o
| | ├──018、Numpy矩阵属性 .ts 36.58M
3 e& E! o: ^+ u% Z O# @| | ├──019、Numpy矩阵操作 .ts 117.92M: f8 I( P8 c w/ {0 \ j
| | └──020、Numpy常用函数 .ts 164.22M% \( e9 Y- l- N
| ├──第4章 数据分析处理库Pandas
/ c2 J/ C' V: ~& h- J; L| | ├──021、Pandas数据读取 .ts 68.13M( G" E1 o( x0 d @$ p. v
| | ├──022、Pandas索引与计算 .ts 27.61M; |# c+ t: y9 ~" D% r1 c
| | ├──023、Pandas数据预处理实例 .mp4 55.41M
, |0 S: e5 ]9 r+ C6 d. ?) c| | ├──023、Pandas数据预处理实例 .ts 30.49M
' e1 \+ K# M* k/ {7 r+ q6 ?| | ├──024、Pandas常用预处理方法 .ts 23.61M
6 D: ?0 f6 v7 f! X; t; M) v0 w| | ├──025、Pandas自定义函数 .ts 21.60M
% X* w- ]6 E& f3 m: [| | └──026、等待提取中 .txt ' u" x! d6 L) F* p* T
| ├──第5章 可视化库Matplotlib
9 i3 Y0 b3 ?7 b: \! `9 x| | ├──027、折线图绘制 .ts 50.14M7 U! f$ S2 ?8 u& O* E/ Q" ~1 y
| | ├──028、子图操作 .ts 74.33M
1 H6 Z6 i0 ~- s9 g- K- Q7 @! e| | ├──029、条形图与散点图 .ts 66.55M: D( d, p3 ?' }( v* I+ u, j/ z: U
| | ├──030、柱形图与盒形 .ts 58.14M
9 s: I9 c+ N, C2 d9 F3 }+ ^, A| | └──031、绘图细节设置 .ts 35.36M
; C- y' F; W `% @' B! E8 a4 t6 L" b| ├──第6章 Python可视化库Seaborn + U! k1 _% J: A9 }
| | ├──032、布局整体风格设置 .ts 37.39M
3 g5 I# M/ \5 r- X3 p| | ├──033、风格细节设置 .ts 32.86M4 }! c3 ~7 N+ W5 o
| | ├──034、调色板 .ts 44.20M
; q# {, _6 f* b8 d| | ├──035、调色板颜色设置 .ts 37.99M
3 Y- o( G0 w8 e/ H/ T* T% D| | ├──036、单变量分析绘制 .ts 47.08M8 y, o3 E& \8 e& W: g
| | ├──037、回归分析绘图 .ts 43.68M) A6 [/ T% q) h3 s
| | ├──038、多变量分析绘图 .ts 48.64M
, M7 ^6 f; ^% R) N& r- l| | ├──039、分类属性绘图 .ts 51.04M5 B- U$ }: j# n ]% o5 B, G
| | └──040、热度图绘制 .ts 65.84M
. x; s2 a' \4 ], F1 O; N+ b| ├──第7章 线性回归算法
, B; `& C0 y6 a/ g" K% t% e| | ├──041、线性回归算法概述 .ts 50.92M
4 a9 ?$ L9 [) ~% O! j4 O, Y. z| | ├──042、误差项分析 .ts 45.04M
, q# q* r+ l* X, p, _5 z6 G# {| | ├──043、似然函数求解 .ts 31.40M+ f6 W: D9 x1 h1 ]- T2 f
| | ├──044、目标函数推导 .ts 32.38M/ _, R4 v) d; L" \. t
| | └──045、线性回归求解 .ts 38.14M) f+ G0 v! B: @8 i: L# ~$ I
| ├──第8章 梯度下降算法
- C6 n( j# p+ M0 d| | ├──046、梯度下降原理 .ts 47.96M0 `2 _3 ^$ @2 ~4 Q+ U9 w9 H4 A
| | ├──047、梯度下降方法对比 .ts 27.91M, f' U2 |# V! {; y/ l4 `* `
| | └──048、学习率对结果的影响 .ts 23.31M7 q0 I r K% Y8 P* q
| └──第9章 逻辑回归算法
3 E- v5 P0 Q: `! D6 `, m| | ├──049、逻辑回归算法原理推导 .ts 39.76M
5 ~5 J- {& B8 Q, ^1 Y1 ?| | └──050、逻辑回归求解 .ts 57.97M
7 W. d8 }. U, v& k5 ^! I0 m, d3 R
. u2 x i1 {- ~5 [| ├──第10章 案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略
% G% g5 J+ u8 D| | ├──051、Python实现逻辑回归任务概述 .ts 47.60M
' q6 r! R. k: Z| | ├──052、完成梯度下降模块 .ts 83.79M
# }, r* G7 X+ i# ?0 H| | ├──053、停止策略与梯度下降策略对比 .ts 68.14M% ?% H1 g- H6 r
| | └──054、实验对比效果 .ts 67.00M
5 K7 B& e; F/ N5 o5 ]$ S| ├──第11章 项目实战：案例实战信用卡欺诈检测
8 K5 I0 {- W, U" O+ || | ├──055、案例背景和目标 .ts 46.00M
0 N6 L9 U$ \/ A( V5 D| | ├──056、样本不平衡解决方案 .ts 56.33M! ~& m' i' z2 j
| | ├──057、下采样策略 .ts 40.74M* ` s& t8 w$ x
| | ├──058、交叉验证 .ts 55.25M; [: v/ Q, e q/ v) K
| | ├──059、模型评估方法 .ts 52.92M
& r2 p6 }9 p/ u6 ]! l. g| | ├──060、正则化惩罚项 .ts 32.88M }5 A8 Q3 s4 j
| | ├──061、逻辑回归模型 .ts 41.73M
$ b9 Z. J/ E: J! J; }| | ├──062、混淆矩阵 .ts 48.34M
9 s' _) r4 B# h R R| | ├──063、逻辑回归阈值对结果的影响 .ts 55.82M
5 L9 Z( P, e5 Q3 g3 c; ]+ t; z| | └──064、SMOTE样本生成策略 .ts 87.79M3 d+ \( p" E+ H* F: r- q9 K4 R/ g
| ├──第12章 决策树算法 , T2 y2 C/ T. f7 `4 V
| | ├──065、决策树原理概述 .ts 45.43M
2 l1 _9 f7 C7 \- E" h, h8 o| | ├──066、衡量标准-熵 .ts 46.11M
* V" m) ^: K+ T* v1 U! R0 O| | ├──067、决策树构造实例 .ts 40.06M! T- t# o3 e) G6 s6 A$ U
| | ├──068、信息增益率 .ts 21.99M% i6 R/ u# @: D+ ?' v6 a
| | └──069、决策树剪枝策略 .ts 67.01M
2 ~6 [/ K3 i. w| ├──第13章 案例实战：决策树Sklearn实例 ; o, S+ K( i' X& ]5 c" W/ \! J
| | ├──070、决策树复习 .ts 40.14M8 |% H' t& p6 H" u6 A& u6 Q
| | ├──071、决策树涉及参数 .ts 67.52M0 l- f/ f* C5 S" U
| | ├──072、树可视化与Sklearn实例 .ts 109.45M
- |, S& B! {! @" Z| | └──073、Sklearn参数选择模块 .ts 70.97M
6 j8 v1 S4 b0 D| ├──第14章 集成算法与随机森林 ' c/ ? T8 G+ ^3 A1 \1 }" E
| | ├──074、集成算法-随机森林 .ts 51.72M4 p X0 `, p. @/ }: }6 U; C2 n0 J
| | ├──075、特征重要性衡量 .ts 49.11M0 K2 L) N# \" r+ M i5 M
| | ├──076、提升模型 .ts 48.77M5 b* {5 |" i1 ^; c+ X
| | └──077、堆叠模型 .ts 28.46M
) j" ]7 T9 o+ l; K6 [& C3 q| ├──第15章 泰坦尼克船员获救 & }# U) J, y0 f$ ?1 N% q8 Q; [, ~
| | ├──078、数据介绍 .ts 36.91M
: N% _2 b( i. M| | ├──079、数据预处理 .ts 72.14M
- B. B- [* Q9 |9 j| | ├──080、回归模型进行预测 .ts 75.32M
: H8 Y- x) _) T4 \+ x| | ├──081、随机森林模型 .ts 68.43M
0 E7 ^, e1 _; i m( Q| | └──082、特征选择 .ts 53.97M( p& c) m4 s7 O3 T3 u, H
| ├──第16 章贝叶斯算法 ' V! Z( \% `! D( a* W
| | ├──083、贝叶斯算法概述 .ts 18.95M
9 r$ E" d' M4 d7 F. ^& ]* L| | ├──084、贝叶斯推导实例 .ts 20.22M
) E( _! s+ w5 `, U+ @+ }| | ├──085、贝叶斯拼写纠错实例 .ts 30.74M
: M0 K: |- B" w6 l# [| | ├──086、垃圾邮件过滤实例 .ts 38.28M
! \( Z/ p P' S2 X! I v% r- F| | └──087、贝叶斯实现拼写检查器 .ts 59.73M
$ z! N; L! G! G0 y# p# v| ├──第17章 Python文本数据分析 1 H6 s' s4 h. E
| | ├──088、文本分析与关键词提取 .ts 32.61M
5 \5 ]) W- ~$ Y7 U| | ├──089、相似度计算 .ts 34.13M3 W+ K' l( ]% j
| | ├──090、新闻数据与任务简介 .ts 48.86M7 `$ L' k4 C: S
| | ├──091、TF-IDF关键词提取 .ts 66.53M
# i' B1 C6 B7 H t( r7 p| | ├──092、LDA建模 .ts 43.42M' M8 a2 W2 S0 F0 Q {
| | └──093、基于贝叶斯算法的新闻分类 .ts 70.75M
* h4 x. H. f: K- S; H$ r| ├──第18章 支持向量机算法 + Y2 O/ ]( O6 x1 b
| | ├──094、支持向量机要解决的问题 .ts 36.66M
: M/ E6 z: S( J& J0 A! ?% x3 a& M9 g' O$ L| | ├──095、距离与数据的定义 .ts 36.05M
( w- s& {# f5 p$ }7 t5 U6 m| | ├──096、目标函数 .ts 34.31M
' n- b, e$ c- F8 j| | ├──097、目标函数求解 .ts 38.31M6 q5 x7 C8 F& A" ?2 B) c/ A
| | ├──098、SVM求解实例 .ts 48.43M
2 q/ i T+ u9 q# S7 x| | ├──099、支持向量的作用 .ts 41.48M- ]- m5 K6 @" W5 ?+ O
| | ├──100、软间隔问题 .ts 22.55M* h3 u, Z" X4 b* z/ y
| | └──101、SVM核变换 .ts 85.51M1 c% t! s- a1 R) b% u; J- a
| ├──第19章 SVM调参实例
! X& p5 s4 b. o# {. P| | ├──102、Sklearn求解支持向量机 .ts 69.69M
/ X O; [& q1 p! m; H| | └──103、SVM参数调节 .ts 87.32M, v7 i* X. J. t: G# l! M
| ├──第20章 机器学习处理实际问题常规套路
u5 P, Z5 n) `/ i, E1 v| | ├──104、HTTP检测任务与数据挖掘的核心 .ts 68.51M
# Q& x6 f4 g; q! T| | ├──105、论文的重要程度 .ts 62.72M2 I& K4 l* X9 _& Q# k8 s( |
| | ├──106、BenchMark概述 .ts 41.57M
3 i0 Q7 l& M; Y6 @! X: J$ m| | └──107、BenchMark的作用 .ts 83.81M- X8 u, ~. W5 L) y! p' ^8 W
| ├──第21章 降维算法：线性判别分析 ) K' G4 k2 K! f1 b6 u7 x, P
| | ├──108、线性判别分析要解决的问题 .ts 46.78M0 ~2 d3 S B# d9 i( X9 d
| | ├──109、线性判别分析要优化的目标 .ts 42.68M
! G! s- R; \' x9 o9 A| | └──110、线性判别分析求解 .ts 45.21M. \( C2 a' u9 |& b- O6 }, m8 k
| ├──第22章 案例实战：Python实现线性判别分析
+ m3 T0 |% d" U! _3 g) d" c5 a| | ├──111、Python实现线性判别分析 .ts 56.74M0 P7 e6 V4 P- v( _1 }
| | └──112、求解得出降维结果 .ts 50.68M/ @3 X1 |% s: l2 C: q
| ├──第23章 降维算法：PCA主成分分析
% U8 b) n- s: L- P3 Y| | ├──113、PCA降维概述 .ts 27.31M
# u6 }. i/ b% B7 ~( s| | ├──114、PCA要优化的目标 .ts 47.30M+ \: I, e' b; _- W
| | ├──115、PCA求解 .ts 39.99M
( @# T5 n& Y9 y3 Q4 _9 d5 U| | └──116、PCA降维实例 .ts 111.99M7 D' Q/ e5 @* t5 V6 ]& z7 N1 n5 D
| ├──第24章 聚类算法-Kmeans
# q& S2 D+ a! G ]| | ├──117、Kmeans算法概述 .ts 40.54M
. ~ y3 W( T, Q9 [| | ├──118、Kmeans工作流程 .ts 29.75M3 k, u; I, m1 p% ~# D$ l) }
| | └──119、迭代效果可视化展示 .ts 49.47M: P0 E L0 ~5 C' A
| ├──第25章 聚类算法-DBSCAN 6 D S% ?; w6 U! D
| | ├──120、DBSCAN聚类算法 .ts 69.45M
1 U2 n2 z2 x, O/ A| | ├──121、DBSCAN工作流程 .ts 65.74M2 C$ {( ~# g) R, A- }
| | └──122、DBSCAN迭代可视化展示 .ts 49.99M
: n0 Q4 Z- t9 ^- l# W| ├──第26章 聚类实践
" W/ ~- e* H1 G| | ├──123、多种聚类算法概述 .ts 14.99M( W) c9 [$ ~" w: T5 Y7 U2 X9 Y
| | └──124、聚类案例实战 .ts 94.23M
& b/ O7 f/ y' r) m3 r* b }2 _& k| ├──第27章 EM算法
" p# R0 c' r% M: o: N| | ├──125、EM算法要解决的问题 .ts 36.34M
7 K% G& B1 v4 U5 W| | ├──126、隐变量问题 .ts 21.03M
/ S/ i0 \, b, S| | ├──127、EM算法求解实例 .ts 68.29M
& m4 b- K3 v. @7 Z8 R% i. I9 P| | ├──128、Jensen不等式 .ts 37.59M
8 W* \8 J# y2 {) I% a| | └──129、GMM模型 .ts 32.02M
& ~. J/ ]) w- K1 ~| ├──第28章 GMM聚类实践
1 M8 L7 c! d5 ~- p- ]; A| | ├──130、GMM实例 .ts 68.05M
' `' K4 u9 M7 Y% Y| | └──131、GMM聚类 .ts 53.17M5 ^. e2 }6 I5 I
| ├──第29章 神经网络 w/ c9 |* z* |5 d4 c$ T
| | ├──132、计算机视觉常规挑战 .ts 70.57M3 R. b5 c2 t% I" O9 m" [9 p
| | ├──133、得分函数 .ts 17.70M
- ?$ T3 F1 o. A3 ?/ R* d! w4 f8 ?; z| | ├──134、损失函数 .ts 22.02M
( V) n' s/ S# }" ~| | ├──135、softmax分类器 .ts 33.07M
% F# B; \& A' [# K- t5 X$ l/ _| | ├──136、反向传播 .ts 29.99M+ t( f7 u% x! J1 }" H
| | ├──137、神经网络整体架构 .ts 19.24M; {" ]% ^: \* I6 Y
| | ├──138、神经网络实例 .ts 34.09M% u+ ^# t! M1 } G9 \2 J
| | └──139、激活函数 .ts 31.71M
4 [: }$ H8 k0 a$ L| ├──第30章 Tensorflow实战
5 H( N8 N! }* H+ l| | ├──140、Tensorflow基础操作 .ts 27.64M
6 s+ a1 C! X2 P| | ├──141、Tensorflow常用函数 .ts 34.45M
% o& w2 ? X T( d# R| | ├──142、Tensorflow回归实例 .ts 44.45M
% U, F8 U8 D/ m/ Z+ k" M1 f| | ├──143、Tensorflow神经网络实例 .ts 72.72M
5 D- ]$ [$ } K0 G' {* m! ?| | ├──144、Tensorflow神经网络迭代 .ts 70.79M! F* r2 G5 b) r) B& X
| | ├──145、神经网络dropout .ts 38.27M$ ~3 @! r, L: c8 \; q
| | └──146、卷积神经网络基本结构 .ts 45.73M
9 z! w0 a& }( _3 d( r' Q# U| ├──第31章 Mnist手写字体与验证码识别
1 x' n& }- [* P p: T; ~' ?# s| | ├──147、Tensorflow构造卷积神经网络参数 .ts 50.22M
; `1 w0 j7 i3 V| | ├──148、Pooling层原理与参数 .ts 40.15M
( X8 X1 o* B! |! w9 U| | ├──149、卷积网络参数配置 .ts 41.01M
8 Q* S! M6 H4 c" t3 z8 s| | ├──150、卷积神经网络计算流程 .ts 47.19M" F4 I. D6 p) B% t
| | ├──151、CNN在mnist数据集上的效果 .ts 56.27M
9 M# r2 G* }: q| | ├──152、验证码识别任务概述 .ts 52.90M( J9 G9 c7 v! A1 V* k) R) l- k f, t8 S* ~8 }
| | └──153、完成验证码识别任务 .ts 67.70M
; m, E9 A" y% Z5 g0 V| ├──第32章 Xgboost集成算法 ; w) L% z5 z. m5 j" P" d
| | ├──154、集成算法思想 .ts 14.16M. Q6 c: P ]8 P9 e t" }' E
| | ├──155、Xgboost基本原理 .ts 26.47M* ^8 }2 X$ J/ b s3 L9 Z
| | ├──156、Xgboost目标函数推导 .ts 32.51M
9 |+ S' I- J$ K, k0 W, b2 E| | ├──157、Xgboost求解实例 .ts 40.28M
# j& Q' ~6 J4 x! ~5 `| | ├──158、Xgboost安装 .ts 18.41M
1 I2 a; V4 u/ ^9 S3 W. _; L| | ├──159、Xgboost实例演示 .ts 70.67M0 Y% [( \$ s6 N# A. Y8 h
| | └──160、Adaboost算法概述 .ts 42.24M
6 j5 s1 }/ J ~; m% K' L| ├──第33章 推荐系统
3 X& G- P5 H. o$ T1 b| | ├──161、推荐系统应用 .ts 40.92M
9 V. k2 v3 l+ p| | ├──162、推荐系统要完成的任务 .ts 17.04M" L$ @8 @! Z7 `
| | ├──163、相似度计算 .ts 26.96M
0 ]' |+ l# U3 ~; h5 U| | ├──164、基于用户的协同过滤 .ts 21.60M1 r1 ^) n Z! w" K' `$ q
| | ├──165、基于物品的协同过滤 .ts 35.42M
( d3 p# ?0 h$ \- O0 H5 M. O| | ├──166、隐语义模型 .ts 19.71M% |- {2 J$ ]9 h' J; P7 f
| | ├──167、隐语义模型求解 .ts 26.23M
( N' t/ T& q3 O' z/ ^/ L! C| | └──168、模型评估标准 .ts 15.79M
* G! V- j+ z) C% M. _| ├──第34章 推荐系统实战 # Q8 S5 ^1 N: B" {
| | ├──169、Surprise库与数据简介 .ts 31.52M# X0 F7 G. F/ o m) B
| | ├──170、Surprise库使用方法 .ts 46.36M
! I2 L0 R4 |3 ^' ]; w| | ├──171、得出商品推荐结果 .ts 50.34M3 d0 N6 }+ T/ H n
| | ├──172、使用Tensorflow构建隐语义模型 .ts 46.34M# M: m0 _2 b5 N7 g8 z
| | ├──173、模型架构 .ts 52.86M) b0 k1 ~+ B5 B, Z& b& L
| | ├──174、损失函数定义 .ts 43.29M0 E* U$ C' w2 L* w. G3 x
| | └──175、训练网络模型 .ts 47.07M
3 ?0 |* K8 S: V! y* f+ r| ├──第35章 词向量模型Word2Vec 2 j/ n3 ]" E2 N* w l7 z, T3 E
| | ├──176、自然语言处理与深度学习 .ts 33.46M; d: I9 ?3 l M' D. p( [
| | ├──177、语言模型 .ts 13.11M
* E# Q' s* i& Q! k l| | ├──178、N-gram模型 .ts 23.35M
1 a& G& \5 i( G| | ├──179、词向量 .ts 23.28M
; s* [4 q5 r) ]7 Q4 t" W, p| | ├──180、神经网络模型 .ts 28.00M
5 N# S y2 L4 Q| | ├──181、Hierarchical .ts 25.39M( p8 f: y" H8 f; g( o( p) V
| | ├──182、CBOW模型实例 .ts 34.47M
3 ^6 N6 E; S6 ~2 t$ H( p* c| | ├──183、CBOW求解目标 .ts 16.11M9 g3 a1 _) ~* R U: |, \( y
| | ├──184、梯度上升求解 .ts 29.58M- c A5 Y* ~1 J/ c& p2 L6 j, l
| | └──185、负采样模型 .ts 16.89M- q$ b. s+ u( R" b2 R/ G
| ├──第36章 使用Gensim库构造词向量模型 8 g# h! u _) F( o
| | ├──186、使用Gensim库构造词向量 .ts 32.89M
* i0 {7 F' L7 X! U% D; P| | ├──187、维基百科中文数据处理 .ts 51.64M
( @& U+ S, U3 k8 N. b) V| | ├──188、Gensim构造word2vec .ts 45.26M
h2 b+ E* I6 B| | └──189、测试相似度结果 .ts 38.63M% J& }3 C7 \/ y' F* e1 [
| ├──第37章 时间序列-ARIMA模型
0 @: c+ v! D! W8 w| | ├──190、数据平稳性与差分法 .ts 40.23M
9 q, e+ b8 n' K* W| | ├──191、ARIMA模型 .ts 26.18M
, b# h# W/ B. R7 L1 Z| | ├──192、相关函数评估方法 .ts 41.30M& \, }1 v" d: z4 V7 v
| | ├──193、建立AIRMA模型 .ts 32.44M
: S- z( B( ]0 a i: R; p7 B| | └──194、参数选择 .ts 60.77M
4 E" Q! o( h' @$ D| ├──第38章 Python时间序列案例实战 * l! P4 i" j1 e& ~2 c! ]( O1 ~
| | ├──195、股票预测案例 .ts 48.04M
( s0 Z# g- i- s/ M| | ├──196、使用tsfresh库进行分类任务 .ts 57.82M
; U! ^" l8 y' U| | ├──197、维基百科词条EDA .ts 69.07M) |4 s S) ?% w( M/ c: E
| | ├──198、Pandas生成时间序列 .ts 54.98M
* M! p8 `& }8 J7 V0 A* P2 D| | ├──199、Pandas数据重采样 .ts 44.72M/ i! M# E, o3 @# R
| | └──200、Pandas滑动窗口 .ts 28.32M
& m: p! o, [: [& A! w8 Q6 ]# z| ├──第39章 探索性数据分析：赛事数据集
0 ^! j+ y- o' r| | ├──201、数据背景介绍 .ts 55.91M
. L. \ `% h, @- r1 y3 f/ h| | ├──202、数据读取与预处理 .ts 64.32M
) O+ V6 ?) m3 C| | ├──203、数据切分模块 .ts 86.16M
4 |& ^% \3 @1 ]| | ├──204、缺失值可视化分析 .ts 67.17M6 b' Q' _8 d. X8 E
| | ├──205、特征可视化展示 .ts 65.12M) U2 w! F0 @. r4 k" b
| | ├──206、多特征之间关系分析 .ts 64.32M9 J# _* E0 w: x4 U# q
| | ├──207、报表可视化分析 .ts 54.81M
$ p3 _4 t7 u$ ~" B3 ]| | └──208、红牌和肤色的关系 .ts 83.86M. S6 t: a6 H9 D" p" U9 x* X1 }
| ├──第40章 探索性数据分析：农粮组织数据集
3 T/ S. | e3 ?% w| | ├──209、数据背景简介 .ts 76.43M6 E5 W4 Y2 H( d6 I& L; Z- x# F
| | ├──210、数据切片分析 .ts 113.38M5 Q& e1 ~( T+ l# N+ O: ^$ d
| | ├──211、单变量分析 .ts 99.93M
6 e% V3 C- x& s* S% ^5 o2 v! T| | ├──212、峰度与偏度 .ts 80.53M
, b3 T- F2 I7 T| | ├──213、数据对数变换 .ts 68.70M8 }( v0 s8 ~- o! Y! `
| | ├──214、数据分析维度 .ts 48.31M
# [# I+ w2 D- @& g6 N! q" F| | └──215、变量关系可视化展示 .mp4 72.92M* l! \# F6 S$ ~1 {& ]' ]
- ^% f; _) `+ A
" o- Y% b4 [. e4 p9 _+ U& Y0 ^' g$ [
1 m& T! R: r( F" E0 @& _: u
3 W% O$ y! S/ K0 M$ T/ S: U7 k8 [资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见
, T4 m3 v% P6 v8 ~9 c& _( ]- M: W, B1 r
& L F. o# Z$ _: I9 H/ ~( Q: s
1 B+ v/ K8 V6 Y( A
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发表于 2023-2-6 01:00:01
