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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
) g3 n$ M) v/ q( i├──课件与代码
: b/ r+ r" B. Z& h4 v$ O| ├──10Python文本分析 ' U! F2 P) F3 [% X) f" C/ ~ e
| | ├──Python文本分析
! R. i* v4 M% c2 |! v| | └──课程数据-代码.txt 0.10kb
: k9 A& g% @- {8 I- M! o| ├──11泰坦尼克号-级联模型 $ D6 S) p. h5 b
| | └──泰坦尼克号-级联模型.zip 1.33M$ o/ o8 F, W/ I' l+ \
| ├──12手写字体识别 9 h+ t4 `, a5 W: y3 b# c. K
| | └──手写字体识别.zip 9.27M
+ i j \% h; q& ~7 w8 q| ├──13tensorflow代码 2 V; C8 t. ^+ D6 j+ L1 v c
| | ├──tensorflow代码
3 w7 l' G# Y9 ~" {5 X3 c7 q| | └──tensorflow代码.zip 2.09M
3 U$ n& e7 v. @7 r- ?| ├──14xgboost
, m* g) J# g) b' O| | └──xgboost.zip 28.75kb
: P, L" P. E+ y1 E/ f, o| ├──15推荐系统 " t! I, h( }% m+ i& N; z7 H8 }1 t
| | ├──推荐系统
7 V# M4 E( m$ f| | ├──课程数据-代码.txt 0.10kb
" y6 ~6 o& g9 I- ^! s' r8 A% }2 g| | ├──推荐系统.pdf 2.13M6 X- k, ]: P, \ \0 P' c0 V
| | └──推荐系统.zip 19.56M
3 u9 ]# x8 W8 a; _! y| ├──16word2vec——空
7 N w) \2 W- E$ b! k* p| | ├──word2vec
; m8 X3 e5 k1 |# B6 @/ I| | └──课程数据-代码.txt 0.10kb
9 w% z3 b" f6 q3 |2 A- d. O8 d8 H| ├──17Python时间序列 ! {0 s' ~8 J& N6 U3 A# ]7 a
| | ├──Python时间序列 3 K% F" n5 g3 E/ ]6 g
| | └──课程数据-代码.txt 0.10kb t; r" L8 n! m" _, m
| ├──1机器学习算法PPT
7 V4 r- [# c8 e| | └──机器学习算法PPT.pdf 9.87M
8 P8 d1 ^1 z- @2 ^" ^& W7 l" ]# w: y| ├──2numpy $ P7 u1 U5 R4 X- i$ h
| | └──numpy.zip 18.46kb+ p7 x. R3 C5 j; T# l; E0 Q
| ├──3Pandas
# ~' n2 J' e# J8 [| | └──Pandas.zip 776.44kb
7 q; y$ L5 g$ N+ p1 r9 I+ Y6 c; Z4 Y| ├──4欺诈检测
K. i5 e5 y( h& Z; O" v# @| | └──欺诈检测.zip 66.10M- Y0 K4 O l& G' G4 _0 J1 O
| ├──5梯度下降实例
- k* g, b* |* a; a$ P l| | └──梯度下降实例.zip 155.96kb
8 k+ r. {% T7 T/ y* e6 u: Y| ├──6Matplotlib
& W1 k! }& `; ~1 \# _| | └──Matplotlib.zip 935.18kb
! w: O' J( U, i6 p5 F# `" x& a; I| ├──7可视化库Seaborn 5 s: s$ ]: q$ P5 M4 h! Q
| | ├──可视化库Seaborn.rar 3.83M2 c9 y% G. [4 |" g2 t& n U- N
| | └──课程数据-代码.txt 0.03kb) n3 B1 ~# i6 n( z* d
| ├──8决策树鸢尾花
2 _, ^! s9 T8 _( ^8 g( M| | └──决策树鸢尾花.zip 632.99kb
1 ?' V; q V3 y+ p8 i| ├──9贝叶斯 # Y/ X( W4 G2 X! [% i& b: U6 U
| | ├──贝叶斯.rar 2.26M
1 B) m: ^# |7 i8 c {| | └──课程数据-代码.txt 0.10kb% m1 \- q0 O9 j: `1 f! b+ |; I
| ├──唐宇迪-机器学习课程代码-新整理 4 x+ K/ \1 c% r) `7 ?
| | ├──Python库代码（4个）
0 z- m: _9 c+ D7 Y& l! v* Y% W5 g| | ├──Python快速入门 ! ~/ s0 s; J$ b6 ~3 ?5 W, K! ?- N
| | ├──机器学习算法PPT
) G% w& }4 r# f ~$ i5 c| | ├──机器学习算法配套案例实战
* n, f2 V) h& N. Q7 Q0 q| | └──暂时无用的内容
6 ~/ e" ^7 |( N/ T9 \| └──梯度下降求解逻辑回归.zip 681.70kb5 G* K+ D: E8 J% ^. s
└──视频 6 v. I: D% E& b @9 s4 \$ `4 b
| ├──第1章 人工智能入学指南 # @& ?5 b# O7 p. b. K9 l
| | ├──001、AI时代首选Python .ts 34.92M
' E9 N; i7 O: a; Z" w6 ]! Z| | ├──002、Python我该怎么学？ .ts 19.67M
+ ~8 ]( \& Z; }4 `% b+ Z| | ├──003、人工智能的核心-机器学习 .ts 35.85M% g% M9 Q8 u! n: f
| | ├──004、机器学习怎么学？ .ts 50.50M
& ]5 z6 p1 b4 ?# p) `7 E D| | ├──005、算法推导与案例 .ts 34.10M9 g: m1 I) Z/ @8 W: ]1 Z
| | └──006、系列课程环境配置 .ts 23.95M
# U2 c; m% r( Z' w. ?5 p| ├──第2章 Python快速入门
8 D6 |! \# x5 D* R| | ├──007、快速入门，边学边用 .ts 4.05M
: d. }, t3 p4 i) H+ c P+ ^| | ├──008、变量类型 .ts 30.56M# _: ~4 _& |) B2 r/ N0 r: k7 d6 W
| | ├──009、List基础模块 .ts 41.98M5 L6 v$ f1 F- l0 j
| | ├──010、List索引 .ts 48.42M
7 `* Z7 r! K4 s: E$ v: {0 O2 d$ v! T4 y| | ├──011、循环结构 .ts 46.05M) P6 Y; u* t$ x l! _- m) j' h
| | ├──012、判断结构 .ts 23.29M3 L7 f) `/ Q' v; b: V
| | ├──013、字典模块 .ts 59.30M
" t& q- R% Z! J# N+ N6 I| | ├──014、文件处理 .ts 65.44M I7 l2 _; p/ Q4 z+ X. a
| | └──015、函数基础 .ts 17.17M
: [& U: Z' e: v5 Z& p! W| ├──第3章 科学计算库Numpy 2 D" H6 N [. Q
| | ├──016、Numpy数据结构 .ts 65.22M6 ~0 z) t9 b* }% V: A) o
| | ├──017、Numpy基本操作 .ts 39.41M+ m7 ?4 Y* W- B- J: O
| | ├──018、Numpy矩阵属性 .ts 36.58M
: s8 z; N2 w/ f$ I* ], C| | ├──019、Numpy矩阵操作 .ts 117.92M) {- l+ k- V2 t5 E, G+ N
| | └──020、Numpy常用函数 .ts 164.22M
7 F9 x: B0 N" u# A7 {5 v* ~# u| ├──第4章 数据分析处理库Pandas 5 r2 e% a1 a% Q6 P. V( C
| | ├──021、Pandas数据读取 .ts 68.13M
! g& _! c* V" ~; m6 C8 l7 P| | ├──022、Pandas索引与计算 .ts 27.61M/ _8 D1 b# [7 |+ z3 j5 f. H
| | ├──023、Pandas数据预处理实例 .mp4 55.41M
2 v, S, N- L9 F; R1 g; m4 @| | ├──023、Pandas数据预处理实例 .ts 30.49M5 f- N9 B% v, l( T4 l
| | ├──024、Pandas常用预处理方法 .ts 23.61M
$ ?0 x4 _" V8 P| | ├──025、Pandas自定义函数 .ts 21.60M8 W3 @0 a, p d
| | └──026、等待提取中 .txt 2 U7 r+ E, M7 d0 H
| ├──第5章 可视化库Matplotlib ' X) j, C+ y x5 ^* x
| | ├──027、折线图绘制 .ts 50.14M {& ?4 w; a4 h- F+ h7 G
| | ├──028、子图操作 .ts 74.33M
9 N) [ B& q! S' n: j3 p0 X: s| | ├──029、条形图与散点图 .ts 66.55M8 I: T3 }/ @0 W, p& g
| | ├──030、柱形图与盒形 .ts 58.14M) }4 W2 J. u, _
| | └──031、绘图细节设置 .ts 35.36M& P# \0 e5 g& ^, H: o
| ├──第6章 Python可视化库Seaborn 4 @4 v) X9 T3 r
| | ├──032、布局整体风格设置 .ts 37.39M* M! l" a2 S" |4 M! T
| | ├──033、风格细节设置 .ts 32.86M3 e9 p3 O6 R1 H0 p
| | ├──034、调色板 .ts 44.20M
" L$ l$ F, n& `| | ├──035、调色板颜色设置 .ts 37.99M a' B$ C- c ~: ]2 ?
| | ├──036、单变量分析绘制 .ts 47.08M
* J; @8 T- H8 b6 }! `5 `( J| | ├──037、回归分析绘图 .ts 43.68M+ k5 D9 _ M7 Y0 j, _* P
| | ├──038、多变量分析绘图 .ts 48.64M
: D6 M: ?: F7 _8 C2 v| | ├──039、分类属性绘图 .ts 51.04M
7 I( C7 j* U# j' ^2 J/ c| | └──040、热度图绘制 .ts 65.84M
2 E @' E# h3 R( T6 f| ├──第7章 线性回归算法 : b, ^# r. Y; s/ ?. W \1 Z
| | ├──041、线性回归算法概述 .ts 50.92M7 B) q# E* g f+ q
| | ├──042、误差项分析 .ts 45.04M7 ]$ ~( [0 [0 e8 p+ D
| | ├──043、似然函数求解 .ts 31.40M
) h2 N" e% S# X6 B| | ├──044、目标函数推导 .ts 32.38M
- v0 c+ `9 q; x5 [' K| | └──045、线性回归求解 .ts 38.14M
+ J' O" n6 I3 _* z) _| ├──第8章 梯度下降算法
9 @1 b. d' f( `7 g2 J, c7 q| | ├──046、梯度下降原理 .ts 47.96M4 ~/ [9 O3 |8 |: P; V
| | ├──047、梯度下降方法对比 .ts 27.91M
) A5 k0 o* [5 Z- [2 p| | └──048、学习率对结果的影响 .ts 23.31M) ~( h q$ r7 {# m3 q) W9 E
| └──第9章 逻辑回归算法 - R+ `" k. B1 C3 j- a4 L
| | ├──049、逻辑回归算法原理推导 .ts 39.76M
# i& V* `; @9 w! `( i| | └──050、逻辑回归求解 .ts 57.97M4 ]# v$ K3 S4 {* ]4 Z9 }/ C
! A" ^1 D0 d2 [9 A0 ?2 n/ u
| ├──第10章 案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略
' K j& Q: u" j" |* F# X| | ├──051、Python实现逻辑回归任务概述 .ts 47.60M1 z& l7 s1 l& V: B# V8 z2 R
| | ├──052、完成梯度下降模块 .ts 83.79M
( R# c6 b2 M' z2 Q/ P| | ├──053、停止策略与梯度下降策略对比 .ts 68.14M* k/ m# Y1 e8 ^2 W$ ?& ?( P3 i
| | └──054、实验对比效果 .ts 67.00M( x/ ]1 p) w1 @. x7 g% n
| ├──第11章 项目实战：案例实战信用卡欺诈检测 ' @; `2 k7 k- S; c
| | ├──055、案例背景和目标 .ts 46.00M
7 a7 n& N8 g/ G3 I- T1 n* U1 B| | ├──056、样本不平衡解决方案 .ts 56.33M1 R! p8 U' x9 m
| | ├──057、下采样策略 .ts 40.74M1 g' J3 |& y9 D) X0 o& u1 s
| | ├──058、交叉验证 .ts 55.25M# g: q6 o. n3 v! b) a2 p
| | ├──059、模型评估方法 .ts 52.92M
' j6 y1 ~* N- G- Z, z. Y, @+ Q| | ├──060、正则化惩罚项 .ts 32.88M
' T! a* ?) R! ~& @8 U4 D| | ├──061、逻辑回归模型 .ts 41.73M5 m1 ?/ y5 g1 K: F' E" M! o
| | ├──062、混淆矩阵 .ts 48.34M
' I8 |8 \# X- Z, Z7 E" ^7 _9 f" k| | ├──063、逻辑回归阈值对结果的影响 .ts 55.82M8 k( v' a* m, K0 [$ ~! A, @
| | └──064、SMOTE样本生成策略 .ts 87.79M( R3 j2 g7 V; y2 M# S4 e9 @
| ├──第12章 决策树算法 4 ~/ O! ~5 I# b; E Y% b
| | ├──065、决策树原理概述 .ts 45.43M3 _! Q: M$ Y n( [3 I: R
| | ├──066、衡量标准-熵 .ts 46.11M5 F5 [5 f3 N0 }! o
| | ├──067、决策树构造实例 .ts 40.06M+ T+ Z4 h3 _! G, h' B7 |/ F J
| | ├──068、信息增益率 .ts 21.99M8 V, g/ y9 [/ b; W
| | └──069、决策树剪枝策略 .ts 67.01M
" L* k2 K# B4 i' [| ├──第13章 案例实战：决策树Sklearn实例 $ d7 c/ Z I! F7 U# [
| | ├──070、决策树复习 .ts 40.14M
1 ], d& L% P, M$ H| | ├──071、决策树涉及参数 .ts 67.52M
* W) Y( L0 x# I3 a8 G) r| | ├──072、树可视化与Sklearn实例 .ts 109.45M/ H! e3 t Z; v, _9 p2 K* L
| | └──073、Sklearn参数选择模块 .ts 70.97M$ A0 {5 [# p% \
| ├──第14章 集成算法与随机森林 / Y2 k9 o3 T9 T; L5 q
| | ├──074、集成算法-随机森林 .ts 51.72M
. g6 m$ S' C" e% @ w u| | ├──075、特征重要性衡量 .ts 49.11M9 Z n1 k( t1 }$ p2 j- @
| | ├──076、提升模型 .ts 48.77M
5 N0 i- M! N5 A' {| | └──077、堆叠模型 .ts 28.46M4 c# G E1 Z% n! U6 H
| ├──第15章 泰坦尼克船员获救 4 T7 A4 S( l. s- N3 f4 Q# x
| | ├──078、数据介绍 .ts 36.91M
/ B+ C+ X5 S! V| | ├──079、数据预处理 .ts 72.14M5 \* h, a7 k+ a- a
| | ├──080、回归模型进行预测 .ts 75.32M3 }; `, x- t6 C0 P6 J
| | ├──081、随机森林模型 .ts 68.43M# T6 v/ i$ _0 i5 \& ]
| | └──082、特征选择 .ts 53.97M
+ U; ?8 |+ C: r5 U( Q| ├──第16 章贝叶斯算法
# I6 O- D& q! r0 e, A$ z| | ├──083、贝叶斯算法概述 .ts 18.95M
9 Y& o7 J7 q! r7 ^5 @$ T| | ├──084、贝叶斯推导实例 .ts 20.22M
4 r% _4 m0 W! f$ w3 j7 R4 j' P1 B3 [0 o| | ├──085、贝叶斯拼写纠错实例 .ts 30.74M
* p ?) e9 t: H% }| | ├──086、垃圾邮件过滤实例 .ts 38.28M6 ^' \1 Y) @ Q! `1 `) r3 o& U# z
| | └──087、贝叶斯实现拼写检查器 .ts 59.73M. M# d: j- k2 W A
| ├──第17章 Python文本数据分析
" l* d" ?- n# S/ || | ├──088、文本分析与关键词提取 .ts 32.61M4 i% ^. g' {9 W+ `( o. |, h3 y n
| | ├──089、相似度计算 .ts 34.13M/ x8 M" [& B" Y2 z. ]0 q1 K" L
| | ├──090、新闻数据与任务简介 .ts 48.86M
Z' ?! A; F7 e) T3 C| | ├──091、TF-IDF关键词提取 .ts 66.53M7 k& W( [, a+ E( K9 [5 T- h4 ^7 m
| | ├──092、LDA建模 .ts 43.42M
# m, _8 i: z3 g$ c| | └──093、基于贝叶斯算法的新闻分类 .ts 70.75M
7 j9 {+ p7 ~7 m: ~| ├──第18章 支持向量机算法
5 u4 w9 Q. z& i7 k8 g+ r) t; a| | ├──094、支持向量机要解决的问题 .ts 36.66M
( _% I0 C$ |: P# w& O4 A$ i| | ├──095、距离与数据的定义 .ts 36.05M
3 [: @ n: I ?3 u| | ├──096、目标函数 .ts 34.31M
% x: X* j$ m9 \4 E, M4 X/ Q| | ├──097、目标函数求解 .ts 38.31M2 }$ w. }8 K' x V* | P
| | ├──098、SVM求解实例 .ts 48.43M
5 y, B* {& C: `) N/ T& e& n| | ├──099、支持向量的作用 .ts 41.48M/ H1 m' X$ Y. \# z$ }
| | ├──100、软间隔问题 .ts 22.55M3 S* g& K) d/ ^$ z6 E+ H
| | └──101、SVM核变换 .ts 85.51M
0 P! u+ e5 H: |; q- O/ H| ├──第19章 SVM调参实例
( D" Q' r% d/ `8 U| | ├──102、Sklearn求解支持向量机 .ts 69.69M2 R: q2 u. H) U0 ~
| | └──103、SVM参数调节 .ts 87.32M& Z/ V4 L) m- X8 N2 O$ m
| ├──第20章 机器学习处理实际问题常规套路 . d/ \/ O2 O0 e$ U. L8 J: f0 ^0 v
| | ├──104、HTTP检测任务与数据挖掘的核心 .ts 68.51M
# Z- \* _7 d3 E9 Y; }" [| | ├──105、论文的重要程度 .ts 62.72M- {- x7 h/ _, Z
| | ├──106、BenchMark概述 .ts 41.57M
+ i4 w' D* Y* e2 t$ R: E| | └──107、BenchMark的作用 .ts 83.81M9 ?; g, o9 ~2 [: i5 X6 @ m: t
| ├──第21章 降维算法：线性判别分析 , ]) s; v1 `$ Q4 ?& B) b
| | ├──108、线性判别分析要解决的问题 .ts 46.78M1 S1 W) v& n7 {; R8 c8 [# I$ `
| | ├──109、线性判别分析要优化的目标 .ts 42.68M
5 I) {) R3 h( ~0 K6 [| | └──110、线性判别分析求解 .ts 45.21M
# Q3 Y# n# ^: ]+ \- D# g| ├──第22章 案例实战：Python实现线性判别分析 : [# a6 b6 {2 j8 N2 f1 c5 o$ z
| | ├──111、Python实现线性判别分析 .ts 56.74M
8 b+ T8 _ l( o| | └──112、求解得出降维结果 .ts 50.68M
( n8 i/ O+ M& c1 L# |- {| ├──第23章 降维算法：PCA主成分分析 & V' Z8 J k E5 O
| | ├──113、PCA降维概述 .ts 27.31M
" }6 g$ \% Q# L p2 `" ?| | ├──114、PCA要优化的目标 .ts 47.30M
/ X+ y7 F, V' L! S! ]9 @( H| | ├──115、PCA求解 .ts 39.99M9 f1 t0 N3 y7 A0 R# }2 }; U: c
| | └──116、PCA降维实例 .ts 111.99M- G; F* z' E& ]; ~! }
| ├──第24章 聚类算法-Kmeans 6 Q. P* i$ B9 O4 \# j
| | ├──117、Kmeans算法概述 .ts 40.54M
8 u1 V1 G8 q0 H. I9 w| | ├──118、Kmeans工作流程 .ts 29.75M3 U) g3 N, D1 t5 A- A5 }6 _2 S
| | └──119、迭代效果可视化展示 .ts 49.47M0 S8 E! Q1 A' m2 x8 R+ ^
| ├──第25章 聚类算法-DBSCAN ! v: ?9 G) r3 r; K2 Z
| | ├──120、DBSCAN聚类算法 .ts 69.45M
9 }3 F1 t3 D* g( u- Q3 X& _3 V| | ├──121、DBSCAN工作流程 .ts 65.74M' q# u* e, }/ [! l3 S
| | └──122、DBSCAN迭代可视化展示 .ts 49.99M: ]& a! Z1 d# o9 A
| ├──第26章 聚类实践
( D. \* u0 U4 l# M+ e% Q5 p) R| | ├──123、多种聚类算法概述 .ts 14.99M2 ]/ \* S3 b3 |4 g, r' d7 o
| | └──124、聚类案例实战 .ts 94.23M8 d7 m7 @3 {4 O4 T' K7 A
| ├──第27章 EM算法
! ?1 m0 m: E) {4 A- L$ I! K| | ├──125、EM算法要解决的问题 .ts 36.34M
) F. t& X1 v+ o8 V| | ├──126、隐变量问题 .ts 21.03M
) Y- b+ j5 k* X$ O- d| | ├──127、EM算法求解实例 .ts 68.29M) U8 P3 C% Y; s6 b( H9 d
| | ├──128、Jensen不等式 .ts 37.59M
/ Y9 E; k5 g* S| | └──129、GMM模型 .ts 32.02M
/ Q5 X/ w# C! r8 d8 l| ├──第28章 GMM聚类实践
5 b" U5 @/ p$ D- q& k| | ├──130、GMM实例 .ts 68.05M2 v ]; x# B. l, F
| | └──131、GMM聚类 .ts 53.17M; }) ?% @, x. e( t. A
| ├──第29章 神经网络
7 P& h: p# L: b7 H3 K1 b| | ├──132、计算机视觉常规挑战 .ts 70.57M' {- K1 Y7 |+ k
| | ├──133、得分函数 .ts 17.70M
2 g4 u% ?8 v) \| | ├──134、损失函数 .ts 22.02M& ]" d: C$ x% R0 v
| | ├──135、softmax分类器 .ts 33.07M" T9 v3 m: s* b% F- u
| | ├──136、反向传播 .ts 29.99M. }' |! Y g% k5 Q6 u6 ~
| | ├──137、神经网络整体架构 .ts 19.24M
6 `' B: {" @. u! S| | ├──138、神经网络实例 .ts 34.09M
# d& b0 l Z! h2 {% x/ D3 T| | └──139、激活函数 .ts 31.71M4 b$ K$ W7 D! t( G5 f; F6 t9 K# B
| ├──第30章 Tensorflow实战 3 x# c- n- X1 x. ^6 a. {6 ~
| | ├──140、Tensorflow基础操作 .ts 27.64M
# i7 |3 p/ @6 C( u: Q( @| | ├──141、Tensorflow常用函数 .ts 34.45M! L! p6 e2 a: g1 a. w- i& W
| | ├──142、Tensorflow回归实例 .ts 44.45M7 M( {, @3 r' O. P( z' {7 Z
| | ├──143、Tensorflow神经网络实例 .ts 72.72M
3 h0 ]; F" P8 h9 c| | ├──144、Tensorflow神经网络迭代 .ts 70.79M
: V$ e% @3 |. u# R| | ├──145、神经网络dropout .ts 38.27M
& ~% @2 M8 K! i0 v4 `" m| | └──146、卷积神经网络基本结构 .ts 45.73M
& U9 b2 O! ]: O6 [, i+ W| ├──第31章 Mnist手写字体与验证码识别
' Z# U6 o4 o+ Z| | ├──147、Tensorflow构造卷积神经网络参数 .ts 50.22M, I, Q- E6 v d+ h) M6 C4 k1 u( w6 o% _
| | ├──148、Pooling层原理与参数 .ts 40.15M" L0 B6 {" P0 E& q/ Z, t
| | ├──149、卷积网络参数配置 .ts 41.01M
6 q) w4 v& B' ~3 ~! J& v| | ├──150、卷积神经网络计算流程 .ts 47.19M$ n3 Q9 _4 [" O* k( _/ B
| | ├──151、CNN在mnist数据集上的效果 .ts 56.27M. X/ B" S5 f3 z0 W$ S) U2 i! W
| | ├──152、验证码识别任务概述 .ts 52.90M
: V! i4 P# G4 b9 i1 d| | └──153、完成验证码识别任务 .ts 67.70M. X) y) G2 @) b' _
| ├──第32章 Xgboost集成算法 & z" ?1 V" U9 q2 n
| | ├──154、集成算法思想 .ts 14.16M
% c3 Q" w: X/ r| | ├──155、Xgboost基本原理 .ts 26.47M
/ N/ B, Y/ W" ]| | ├──156、Xgboost目标函数推导 .ts 32.51M$ k, t7 Y. Z* a( k$ X) |- j0 z
| | ├──157、Xgboost求解实例 .ts 40.28M( B5 m+ [! r- R6 O; c. h$ b
| | ├──158、Xgboost安装 .ts 18.41M
. g: O9 w( l% O# c| | ├──159、Xgboost实例演示 .ts 70.67M
8 B& p* y0 Y/ j+ z| | └──160、Adaboost算法概述 .ts 42.24M
( w6 |: Z- Y# c1 D0 q1 `| ├──第33章 推荐系统 . ]7 A1 r \4 D+ r
| | ├──161、推荐系统应用 .ts 40.92M3 U1 G! `6 r/ _& c: z- [
| | ├──162、推荐系统要完成的任务 .ts 17.04M
% m/ i+ ?3 Q0 K+ x- |0 Y| | ├──163、相似度计算 .ts 26.96M/ a- A, f+ e4 }) v7 S; Z
| | ├──164、基于用户的协同过滤 .ts 21.60M
4 u# I$ w$ Y3 ~# M9 \| | ├──165、基于物品的协同过滤 .ts 35.42M H) b7 d4 g6 d' C; A) W
| | ├──166、隐语义模型 .ts 19.71M
1 \2 t' E4 [" Q0 {& X| | ├──167、隐语义模型求解 .ts 26.23M
4 C y" d, a1 B W" @% h| | └──168、模型评估标准 .ts 15.79M, Z/ t( Y& Z0 j. ?4 T* @' |' } M
| ├──第34章 推荐系统实战 4 s' H3 a- ?+ p. q1 V
| | ├──169、Surprise库与数据简介 .ts 31.52M
. w2 t. p$ {0 R' W) \| | ├──170、Surprise库使用方法 .ts 46.36M& C+ v' A0 \# {0 l% S
| | ├──171、得出商品推荐结果 .ts 50.34M$ {* d2 |+ c' m; d- `) E4 m6 h
| | ├──172、使用Tensorflow构建隐语义模型 .ts 46.34M
% m# W3 ]+ X7 \1 p( J" m$ T| | ├──173、模型架构 .ts 52.86M2 ]! O/ {8 [' C, g* K7 T8 L* S# c
| | ├──174、损失函数定义 .ts 43.29M
! ~3 T2 T( j! }$ {| | └──175、训练网络模型 .ts 47.07M$ \2 X; g1 I1 A" u8 z5 K. N
| ├──第35章 词向量模型Word2Vec G. o7 z6 G. \$ q
| | ├──176、自然语言处理与深度学习 .ts 33.46M
9 w! W, \* v; c( A. S| | ├──177、语言模型 .ts 13.11M
5 z- m @. c) p' [| | ├──178、N-gram模型 .ts 23.35M
5 c* j- |* X! n& v| | ├──179、词向量 .ts 23.28M5 B+ `5 {: d3 ~/ z1 x
| | ├──180、神经网络模型 .ts 28.00M
2 k4 C q v. X! v3 h" H| | ├──181、Hierarchical .ts 25.39M
9 c0 l6 v5 q0 x6 {1 B8 x| | ├──182、CBOW模型实例 .ts 34.47M
0 H: x* o7 j6 y) i| | ├──183、CBOW求解目标 .ts 16.11M8 v0 z" g/ v- }' Y8 k: p, i
| | ├──184、梯度上升求解 .ts 29.58M9 ~6 z! J% C- K7 }7 M+ V
| | └──185、负采样模型 .ts 16.89M
" g0 H5 C! k7 n. p7 \$ d( I| ├──第36章 使用Gensim库构造词向量模型
/ n6 e" @6 x+ G. y7 s| | ├──186、使用Gensim库构造词向量 .ts 32.89M
+ c$ y7 q2 x) @+ H! G; E8 {| | ├──187、维基百科中文数据处理 .ts 51.64M
4 h* C5 v& l% e% N- a2 B| | ├──188、Gensim构造word2vec .ts 45.26M3 {, O X" T, _: p" A3 U% B- j
| | └──189、测试相似度结果 .ts 38.63M
+ `) k$ @, T5 H3 z9 z$ O. {| ├──第37章 时间序列-ARIMA模型
% T7 W' l) r, D$ m| | ├──190、数据平稳性与差分法 .ts 40.23M; O6 o; I' n2 G
| | ├──191、ARIMA模型 .ts 26.18M* Y% s! s' t" v. p. p. N
| | ├──192、相关函数评估方法 .ts 41.30M
1 [3 g# A9 ]+ E| | ├──193、建立AIRMA模型 .ts 32.44M- z. M" H' T- G t5 @# ?
| | └──194、参数选择 .ts 60.77M% D7 X# @" }8 n9 n9 J, X4 k3 C+ t
| ├──第38章 Python时间序列案例实战
% z) y1 w2 o5 i3 A2 P| | ├──195、股票预测案例 .ts 48.04M
5 l4 x0 I3 o7 J# n2 B& B| | ├──196、使用tsfresh库进行分类任务 .ts 57.82M
0 p) l0 i% N; d$ P. @' i| | ├──197、维基百科词条EDA .ts 69.07M
* {5 C; Z( t9 e- W) U& q| | ├──198、Pandas生成时间序列 .ts 54.98M
' Q2 g$ D' S- g. h* P% G- u| | ├──199、Pandas数据重采样 .ts 44.72M
& D0 C8 i3 P$ e| | └──200、Pandas滑动窗口 .ts 28.32M
9 j3 K7 c y7 X| ├──第39章 探索性数据分析：赛事数据集
, O8 }% R Q* L| | ├──201、数据背景介绍 .ts 55.91M
0 D" ^1 }$ a8 U$ B; w| | ├──202、数据读取与预处理 .ts 64.32M
8 |4 s6 \5 ^ l4 ~| | ├──203、数据切分模块 .ts 86.16M# `$ v/ [" A. U! S# @2 f8 v ~
| | ├──204、缺失值可视化分析 .ts 67.17M
4 L* e- [! M8 v% h! I| | ├──205、特征可视化展示 .ts 65.12M9 W" B) A' ]( M! ?% \
| | ├──206、多特征之间关系分析 .ts 64.32M6 L2 X) y! g& ]+ D/ O& n! y) j0 d
| | ├──207、报表可视化分析 .ts 54.81M
5 B# y; r" a# `1 s| | └──208、红牌和肤色的关系 .ts 83.86M
, d, i; w% K" F( i! Z* r$ j$ C* x2 e6 E| ├──第40章 探索性数据分析：农粮组织数据集
% M' R$ X; Q0 u* O6 W1 k9 W. H7 K2 a| | ├──209、数据背景简介 .ts 76.43M
; G2 S( U4 {( g| | ├──210、数据切片分析 .ts 113.38M
2 O* e* D+ S5 |% Y& N+ x8 [| | ├──211、单变量分析 .ts 99.93M( O) N( v8 O% w/ e. `( D. R
| | ├──212、峰度与偏度 .ts 80.53M1 o- e$ S# q; g, u
| | ├──213、数据对数变换 .ts 68.70M3 D" p- @; U! _+ G/ j
| | ├──214、数据分析维度 .ts 48.31M
' ?2 J% c. L( H( k| | └──215、变量关系可视化展示 .mp4 72.92M, Q8 U! t: q& ?* O. D. n( [) ^
0 O1 T1 [ ]0 V' z+ y; Q7 r( R
- C) o* G# Y. W* g0 s% n% g {8 D( o- \7 h
: K* a: m/ D* 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
% P% |6 J, J5 M9 e" K+ C3 M
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* T: J$ O4 W7 v, `
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发表于 2023-2-6 01:00:01
