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1 ]' Z/ C" |. P. g1 R0 g课程目录：
. W6 M* j% P6 G【微职位】Python数据分析与机器学习实战课程配套视频课程
2 D1 {' ~' V6 N8 D5 z: b3 S├──课件与代码
4 {8 A, w S# f8 W| ├──10Python文本分析 " \: [" `5 Y& i3 m$ b5 ]
| | ├──Python文本分析.zip 70.57M7 D4 Q% b. D: @9 |! J, v
| | └──课程数据-代码.txt 0.10kb/ q% \& Q+ F( p- Y+ `5 L
| ├──11泰坦尼克号-级联模型
5 ?6 P8 E. b) ^* e| | └──泰坦尼克号-级联模型.zip 1.33M! w. I6 D4 G2 u( I
| ├──12手写字体识别 3 k9 `3 E$ p/ O$ V. Q* o% W
| | └──手写字体识别.zip 9.27M
3 g3 h# F7 g* n/ {| ├──13tensorflow代码 : v @% O9 V# ?9 R1 Q
| | └──tensorflow代码.zip 2.09M) F0 q! I3 x, F- d/ ^- z; n
| ├──14xgboost
# p6 `. Y+ t5 U- B& Z" t| | └──xgboost.zip 28.75kb
9 N$ T2 l( Y0 p# e, B7 @4 y7 D| ├──15推荐系统
1 |% E' r( N$ O% V3 t| | ├──课程数据-代码.txt 0.10kb
0 z# O' D m+ F! G4 G| | ├──推荐系统.pdf 2.13M
4 ?( ], r. f/ |9 ~. ?4 p| | └──推荐系统.zip 38.86M r# P" M4 |: s8 L: P
| ├──16word2vec——空
, m3 W& f% t) Y| | ├──word2vec.zip 603.30M
" H6 }. G( [# q; L| | └──课程数据-代码.txt 0.10kb. j# i; m0 d" k* b
| ├──17Python时间序列
! t; o0 J2 g* b* h0 F. A| | ├──Python时间序列.zip 110.70M
- d5 L8 r& I0 \ Y. F| | └──课程数据-代码.txt 0.10kb* O# U% W+ L& s5 U {
| ├──1机器学习算法PPT
: M! O" J7 z% M: ]. K9 i| | └──机器学习算法PPT.pdf 9.87M
8 _5 Y2 Q+ p! C3 g% D3 E- f4 p* y4 b| ├──2numpy 8 J" `' R& `+ `( l" v
| | └──numpy.zip 18.46kb
j- ?2 |, ^) S9 {8 ~. h* j; ^1 z! f| ├──3Pandas 7 Y% x1 w+ B3 O* A. m$ {1 s- A; C
| | └──Pandas.zip 776.44kb5 X i. P5 E/ q2 C# }2 h5 A6 L9 P0 |
| ├──4欺诈检测 ' T+ N; b$ T- T. ^( s( D C
| | └──欺诈检测.zip 66.10M7 L9 K A2 J+ V( ?3 L
| ├──5梯度下降实例 ! `+ d& A% h5 u7 h
| | └──梯度下降实例.zip 155.96kb, [1 [. p- ~) t, P$ [4 p9 y" E
| ├──6Matplotlib / w$ |, x% f- L" t
| | └──Matplotlib.zip 935.18kb
1 o1 Z* }! Y+ L1 [* X1 E0 a9 N+ Q| ├──7可视化库Seaborn " w4 b1 O+ f) c* @3 x
| | ├──可视化库Seaborn.rar 3.83M. G1 K2 \1 x) L' L: k
| | └──课程数据-代码.txt 0.03kb# y+ p/ k0 a# ^2 C* V
| ├──8决策树鸢尾花
3 L0 r. i" E( E- \| | └──决策树鸢尾花.zip 632.99kb
0 O) B4 |* C! x- k' ^| ├──9贝叶斯 % X3 v% ~ D) C% k: a9 w
| | ├──贝叶斯.rar 2.26M: L+ |& ?1 R# R8 s5 |6 M
| | └──课程数据-代码.txt 0.10kb
# p. F5 d1 X* |6 M9 g9 P| ├──唐宇迪-机器学习课程代码-新整理.zip 5.13G& Z) w( ~4 k6 g' d, M7 \" d1 v$ ^) u
| └──梯度下降求解逻辑回归.zip 681.70kb
5 @. O# K- ]* @└──视频
. I- l. G3 ~% h$ P( V| ├──第10章 案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略
! s! h9 i7 p+ s: p3 W| | ├──051、Python实现逻辑回归任务概述 .ts 47.60M; T( u8 d5 u5 n. o; L) N
| | ├──052、完成梯度下降模块 .ts 83.79M
% Z* @6 Q7 }- E# @% l/ g| | ├──053、停止策略与梯度下降策略对比 .ts 68.14M
: { H' A/ a7 t| | └──054、实验对比效果 .ts 67.00M5 Y; C3 C0 z- y- R" j
| ├──第11章 项目实战：案例实战信用卡欺诈检测
+ [5 {/ [- D! u5 F5 b, {| | ├──055、案例背景和目标 .ts 46.00M* [6 W* W+ k* ~+ K9 O6 V
| | ├──056、样本不平衡解决方案 .ts 56.33M
- p1 b: K* w, K3 |; S4 `+ Z| | ├──057、下采样策略 .ts 40.74M G* V" W- s1 b
| | ├──058、交叉验证 .ts 55.25M$ b' v5 }, g/ h2 @/ X$ B8 x6 }
| | ├──059、模型评估方法 .ts 52.92M
: @( {0 v4 \1 d( g C& T4 n| | ├──060、正则化惩罚项 .ts 32.88M
# T$ t4 y/ J6 B- O: b* t| | ├──061、逻辑回归模型 .ts 41.73M
3 i9 Y2 k7 _# S, a9 p| | ├──062、混淆矩阵 .ts 48.34M
7 t# K% u5 @% \2 i. ~; \| | ├──063、逻辑回归阈值对结果的影响 .ts 55.82M8 K4 n# w% E& e$ V
| | └──064、SMOTE样本生成策略 .ts 87.79M( k" ]" n9 i/ v9 q
| ├──第12章 决策树算法 ! Y2 U3 s9 Y! @5 P Y* G
| | ├──065、决策树原理概述 .ts 45.43M- e; z2 l, j$ e
| | ├──066、衡量标准-熵 .ts 46.11M5 m) G1 p' Z s7 e+ i4 L1 B% J
| | ├──067、决策树构造实例 .ts 40.06M
3 Q3 C! p( d/ P+ M| | ├──068、信息增益率 .ts 21.99M. m* A- ?3 O {
| | └──069、决策树剪枝策略 .ts 67.01M
' L5 \8 b0 M& T; j| ├──第13章 案例实战：决策树Sklearn实例 6 V: O) k8 B c9 y' `6 r
| | ├──070、决策树复习 .ts 40.14M/ u+ ~, k5 Z3 L3 [+ Y* c. `' |1 E" m
| | ├──071、决策树涉及参数 .ts 67.52M7 i9 F+ _0 h! G; Q2 n8 j
| | ├──072、树可视化与Sklearn实例 .ts 109.45M
; S. D: c% N' I| | └──073、Sklearn参数选择模块 .ts 70.97M4 F3 O' ~: I( P* f5 ~ q. h
| ├──第14章 集成算法与随机森林 " h8 h( I, @9 o" t0 q; S
| | ├──074、集成算法-随机森林 .ts 51.72M
0 s9 q2 I7 T4 ?2 A7 p- O6 N& z+ R| | ├──075、特征重要性衡量 .ts 49.11M
: \/ a, M; Y! }' n| | ├──076、提升模型 .ts 48.77M
7 k. w2 Q" o% m0 M* U5 l| | └──077、堆叠模型 .ts 28.46M
1 w0 N* m9 u0 y4 J3 Z9 Z| ├──第15章 泰坦尼克船员获救 7 I3 c8 c) }' D
| | ├──078、数据介绍 .ts 36.91M/ t0 M, `+ Y c h0 s2 \: R2 C6 H: ^
| | ├──079、数据预处理 .ts 72.14M1 E0 H- x, c; L. L2 C! Z% N
| | ├──080、回归模型进行预测 .ts 75.32M4 V9 S7 y) Y2 B
| | ├──081、随机森林模型 .ts 68.43M% ^3 d9 d/ r1 A
| | └──082、特征选择 .ts 53.97M
- D/ P, Z( h7 o. ]% {| ├──第16 章贝叶斯算法 , T% h$ d# r' h( h4 w+ S
| | ├──083、贝叶斯算法概述 .ts 18.95M* ]* T% A6 {) ?0 Q4 {5 G! W/ x
| | ├──084、贝叶斯推导实例 .ts 20.22M
; c$ s% H$ n7 L& @) L3 M( _- f5 ~| | ├──085、贝叶斯拼写纠错实例 .ts 30.74M
; a9 \8 J; n; s- O| | ├──086、垃圾邮件过滤实例 .ts 38.28M
% `/ k ?( p- J2 B0 Y7 T| | └──087、贝叶斯实现拼写检查器 .ts 59.73M
) c/ P8 a3 V2 @+ j) ]$ |4 L| ├──第17章 Python文本数据分析 $ \# y. }2 B- v$ R2 a3 i& k& Q+ g: b
| | ├──088、文本分析与关键词提取 .ts 32.61M7 ~4 c' o( K" G& Z% M$ U8 g# p
| | ├──089、相似度计算 .ts 34.13M8 L8 j" d1 Q7 w0 L
| | ├──090、新闻数据与任务简介 .ts 48.86M
9 `+ ^4 G$ X$ z6 N$ d$ V| | ├──091、TF-IDF关键词提取 .ts 66.53M8 M5 x0 V5 a8 W' V9 a, R, a) U
| | ├──092、LDA建模 .ts 43.42M- _( N! z, V# M# P
| | └──093、基于贝叶斯算法的新闻分类 .ts 70.75M: g1 v- s: O$ e* Q* n
| ├──第18章 支持向量机算法
* \4 g4 e+ W) c' @| | ├──094、支持向量机要解决的问题 .ts 36.66M% N+ \2 {7 o5 ~( a3 I
| | ├──095、距离与数据的定义 .ts 36.05M" u0 v8 y0 Y2 o! b/ _8 K+ ]
| | ├──096、目标函数 .ts 34.31M! Y* H: d ~! f2 y- y' R6 u
| | ├──097、目标函数求解 .ts 38.31M4 b! E% N9 U! [ e7 x. r$ U" f
| | ├──098、SVM求解实例 .ts 48.43M
; W5 R2 [& i1 Y1 q% P0 K| | ├──099、支持向量的作用 .ts 41.48M, k9 A8 w; W- `, o9 n4 S/ q
| | ├──100、软间隔问题 .ts 22.55M
, A5 P1 z+ J; q, Z| | └──101、SVM核变换 .ts 85.51M' z# z9 x9 l; ^$ G7 Q
| ├──第19章 SVM调参实例 " o2 ^6 S$ ]/ y2 x( l& x
| | ├──102、Sklearn求解支持向量机 .ts 69.69M5 l" I, o: l7 g- ^& r5 n2 x3 k
| | └──103、SVM参数调节 .ts 87.32M
* C$ K/ Q% ]; G7 W7 m2 I9 X| ├──第1章 人工智能入学指南
" |: {# J% n+ w. o- T6 p5 ~| | ├──001、AI时代首选Python .ts 34.92M8 J3 ?$ _) D+ ^
| | ├──002、Python我该怎么学？ .ts 19.67M# C9 l8 H' @) A; w( z' ^! C
| | ├──003、人工智能的核心-机器学习 .ts 35.85M: E9 M: q1 L( }7 @/ S2 ^
| | ├──004、机器学习怎么学？ .ts 50.50M, ~' z. w7 j5 c, O# y- W: H. u! g
| | ├──005、算法推导与案例 .ts 34.10M
3 T" @" C* ?9 A8 v( ~) L [5 C| | └──006、系列课程环境配置 .ts 23.95M
, E4 Q' ?, m) n! E| ├──第20章 机器学习处理实际问题常规套路 ! B% _8 C" R- l3 q% F1 f
| | ├──104、HTTP检测任务与数据挖掘的核心 .ts 68.51M
% x8 V- A: u: c1 C" F| | ├──105、论文的重要程度 .ts 62.72M7 r. P/ y/ g6 j: Q
| | ├──106、BenchMark概述 .ts 41.57M. \* {8 ^. [2 s7 H2 p @
| | └──107、BenchMark的作用 .ts 83.81M
4 V& t4 U( d8 c1 T' B* ]" s/ h- z2 q5 I| ├──第21章 降维算法：线性判别分析
5 N6 @/ W' C6 m4 \/ h| | ├──108、线性判别分析要解决的问题 .ts 46.78M
6 ]+ d( b$ ^, w6 P* S| | ├──109、线性判别分析要优化的目标 .ts 42.68M
/ ~! T- Q- F* k+ r, M| | └──110、线性判别分析求解 .ts 45.21M7 ^2 d% w8 u3 u$ H
| ├──第22章 案例实战：Python实现线性判别分析
. r0 j( v4 ]- f3 l/ ^| | ├──111、Python实现线性判别分析 .ts 56.74M
/ n4 \4 K2 E& a( P6 o| | └──112、求解得出降维结果 .ts 50.68M
+ {4 `" t4 S* \6 e2 @- z# b| ├──第23章 降维算法：PCA主成分分析
+ ?# f- {* ]2 c* s| | ├──113、PCA降维概述 .ts 27.31M
' y3 t% |7 o" Q5 @: j| | ├──114、PCA要优化的目标 .ts 47.30M
1 f/ M9 ?9 ~1 l3 D( H| | ├──115、PCA求解 .ts 39.99M
& O3 Z0 x: t9 \/ ^. j| | └──116、PCA降维实例 .ts 111.99M! G5 B5 m& O/ w' @8 B3 L
| ├──第24章 聚类算法-Kmeans
. X8 y4 a7 J3 E' ~, K# d, D7 w| | ├──117、Kmeans算法概述 .ts 40.54M! k% A( ^6 Y Z+ \: R8 Y
| | ├──118、Kmeans工作流程 .ts 29.75M9 X3 p; F y( ^: `: @9 W
| | └──119、迭代效果可视化展示 .ts 49.47M. u: g. V& c5 I( O! N4 O
| ├──第25章 聚类算法-DBSCAN " \) ]2 a# H x1 R
| | ├──120、DBSCAN聚类算法 .ts 69.45M( N" ]) `3 y; T6 e7 l c1 {
| | ├──121、DBSCAN工作流程 .ts 65.74M
9 o# d! b* t" @7 k& C| | └──122、DBSCAN迭代可视化展示 .ts 49.99M
0 j& X( x |( l+ Q| ├──第26章 聚类实践
% R& H3 O( f- ~( u| | ├──123、多种聚类算法概述 .ts 14.99M
/ W3 @% \$ [5 b) Q| | └──124、聚类案例实战 .ts 94.23M2 n1 m7 ~- b7 J
| ├──第27章 EM算法
2 n8 s; h P# w| | ├──125、EM算法要解决的问题 .ts 36.34M. D% q4 M3 W4 N1 L4 P, f/ |
| | ├──126、隐变量问题 .ts 21.03M' D0 [* z5 {5 J* E
| | ├──127、EM算法求解实例 .ts 68.29M
- `2 C+ J6 z, w( t+ w, n+ r" y0 K| | ├──128、Jensen不等式 .ts 37.59M
5 R6 E* \) X/ ]| | └──129、GMM模型 .ts 32.02M
; D5 M5 P0 ^6 R+ E# m) B| ├──第28章 GMM聚类实践
2 I) a: G# {- ]$ w| | ├──130、GMM实例 .ts 68.05M: i- H; j5 O: W- u y' p/ Z
| | └──131、GMM聚类 .ts 53.17M9 H& w, m" L( Z$ y+ \9 \
| ├──第29章 神经网络 6 B) b* W/ j2 w: j% V$ Z' ~
| | ├──132、计算机视觉常规挑战 .ts 70.57M: W( }5 ^5 a+ ?. ]2 g" ]7 v. `. o
| | ├──133、得分函数 .ts 17.70M* O/ s. N' }8 D i2 x/ ?# s
| | ├──134、损失函数 .ts 22.02M+ ]4 f% {+ L4 i: e! \" p" w; Y
| | ├──135、softmax分类器 .ts 33.07M4 X) f% v7 J2 u3 O }/ G
| | ├──136、反向传播 .ts 29.99M
2 J3 P1 W8 g3 T# y9 i& `3 j$ N, I5 ^| | ├──137、神经网络整体架构 .ts 19.24M
* s5 @3 u0 y2 V| | ├──138、神经网络实例 .ts 34.09M, K" ~( g ]" o1 ]: x H
| | └──139、激活函数 .ts 31.71M/ e$ d' b$ ^2 g8 T/ q8 B) g
| ├──第2章 Python快速入门
, h0 L7 z& |" I: y. P$ |7 D| | ├──007、快速入门，边学边用 .ts 4.05M
# j; Y" U/ j$ ~+ r) a/ l' S$ Z. u+ L| | ├──008、变量类型 .ts 30.56M/ s' O U1 c7 j- y6 `2 S6 [
| | ├──009、List基础模块 .ts 41.98M
7 [3 S' J; d% W' d' w( L& N| | ├──010、List索引 .ts 48.42M
( R/ O% y: R m! w3 l8 w4 V| | ├──011、循环结构 .ts 46.05M
* U- n% x4 r% v, l- @# M1 }# b| | ├──012、判断结构 .ts 23.29M0 Z( f4 K) x( M) \7 h$ b
| | ├──013、字典模块 .ts 59.30M
i! E* C0 ] S/ p K| | ├──014、文件处理 .ts 65.44M" Y3 `2 h/ I8 I7 [3 `9 v: ~
| | └──015、函数基础 .ts 17.17M! z% ^% P1 m3 F) X
| ├──第30章 Tensorflow实战
+ y; e# |9 Z# k( H| | ├──140、Tensorflow基础操作 .ts 27.64M; i# g) P. _7 X( d v
| | ├──141、Tensorflow常用函数 .ts 34.45M
5 o3 E' u; P5 L# O* j| | ├──142、Tensorflow回归实例 .ts 44.45M
T7 `$ P" P. H/ L4 B- r| | ├──143、Tensorflow神经网络实例 .ts 72.72M1 e. {1 l0 r$ F4 o$ y" k" h
| | ├──144、Tensorflow神经网络迭代 .ts 70.79M! e' c1 e3 ]" `1 X# f
| | ├──145、神经网络dropout .ts 38.27M6 Q6 I# t5 z$ f8 @3 T
| | └──146、卷积神经网络基本结构 .ts 45.73M
- t/ l: p1 q) i1 R| ├──第31章 Mnist手写字体与验证码识别 6 l9 v' ?7 O9 |! [6 h; Q* M6 A
| | ├──147、Tensorflow构造卷积神经网络参数 .ts 50.22M
) P3 f8 w3 N* `# |2 I; N& N5 e| | ├──148、Pooling层原理与参数 .ts 40.15M
# d& U, w5 R- E$ y2 A| | ├──149、卷积网络参数配置 .ts 41.01M
4 s; l7 l. _% i0 ^| | ├──150、卷积神经网络计算流程 .ts 47.19M
, c: f- x# S$ D5 i& v| | ├──151、CNN在mnist数据集上的效果 .ts 56.27M. r7 g- W Q. X( _% `
| | ├──152、验证码识别任务概述 .ts 52.90M f8 z7 W( V% }/ J2 p3 y
| | └──153、完成验证码识别任务 .ts 67.70M, G3 O- K! @, i0 p2 E
| ├──第32章 Xgboost集成算法 : [3 V8 h& o$ i2 {: X6 D
| | ├──154、集成算法思想 .ts 14.16M' a; S" z# \9 `: D" f
| | ├──155、Xgboost基本原理 .ts 26.47M; P9 [: ?; k/ Z% P, k
| | ├──156、Xgboost目标函数推导 .ts 32.51M
" b7 B9 f' S( P9 r7 Z5 e0 || | ├──157、Xgboost求解实例 .ts 40.28M
7 y: n7 ]" U; I7 s: j% o| | ├──158、Xgboost安装 .ts 18.41M
' L0 c0 s; }7 H3 Z# d& i| | ├──159、Xgboost实例演示 .ts 70.67M" _9 g3 A7 U+ B! o R
| | └──160、Adaboost算法概述 .ts 42.24M* H$ J. s) w* N: |9 Z; l
| ├──第33章 推荐系统 ( u9 m x W( Y, T3 e
| | ├──161、推荐系统应用 .ts 40.92M
( d4 M0 _- T$ y) }| | ├──162、推荐系统要完成的任务 .ts 17.04M
[& J2 Z/ ~- U% Z# V9 ?+ H| | ├──163、相似度计算 .ts 26.96M
2 a; O3 m4 P$ x9 h% a| | ├──164、基于用户的协同过滤 .ts 21.60M+ k9 Z) W: U. o M) e. q
| | ├──165、基于物品的协同过滤 .ts 35.42M
" S- h$ ? W* K. S: a0 a1 Z| | ├──166、隐语义模型 .ts 19.71M9 k6 C. \6 p- w/ J; J8 p; u4 \
| | ├──167、隐语义模型求解 .ts 26.23M7 b' s4 O5 t! r) {8 r% t0 X# k
| | └──168、模型评估标准 .ts 15.79M
' G* Z2 h. L& }7 x| ├──第34章 推荐系统实战 ) e9 T9 L% A6 u+ H
| | ├──169、Surprise库与数据简介 .ts 31.52M
; W2 P% p& y) t6 u1 W: ?5 b| | ├──170、Surprise库使用方法 .ts 46.36M* d; L0 W8 e8 \7 K) O3 R/ ]1 Y
| | ├──171、得出商品推荐结果 .ts 50.34M n: r; f2 y8 A( ?
| | ├──172、使用Tensorflow构建隐语义模型 .ts 46.34M
5 ]5 e* ~% m, `5 r+ H7 `5 j| | ├──173、模型架构 .ts 52.86M3 a& N: z; _! y9 w
| | ├──174、损失函数定义 .ts 43.29M
7 e A* S, n% y| | └──175、训练网络模型 .ts 47.07M
$ z, _9 @9 e" B N| ├──第35章 词向量模型Word2Vec
+ p& ?1 Y# _% F2 }| | ├──176、自然语言处理与深度学习 .ts 33.46M
: g4 P9 L' w* {( h% B| | ├──177、语言模型 .ts 13.11M
! i S$ F$ P, u5 O Q| | ├──178、N-gram模型 .ts 23.35M- ]! U( D1 t3 d
| | ├──179、词向量 .ts 23.28M
2 w0 v! a# n. H, @| | ├──180、神经网络模型 .ts 28.00M1 k: s2 C. D) `. _! [7 k$ ~+ w8 z
| | ├──181、Hierarchical .ts 25.39M! d% ]' [% e9 |9 c) ?
| | ├──182、CBOW模型实例 .ts 34.47M& i0 t* r2 F- E' m/ d% s
| | ├──183、CBOW求解目标 .ts 16.11M
' i7 E* k. }7 \0 B| | ├──184、梯度上升求解 .ts 29.58M
( R" k, L9 M. l# H/ \ [3 U| | └──185、负采样模型 .ts 16.89M5 z5 e1 i( w' ` V( `7 V9 H$ [
| ├──第36章 使用Gensim库构造词向量模型 - ]' ?6 z2 {$ o' O" n( X
| | ├──186、使用Gensim库构造词向量 .ts 32.89M* Y& v0 J: o& v% e* F: V: f1 t3 M# [
| | ├──187、维基百科中文数据处理 .ts 51.64M0 L0 P6 z- D2 q n0 b) N
| | ├──188、Gensim构造word2vec .ts 45.26M% n) S; ?& _% _, F9 _( Q$ B
| | └──189、测试相似度结果 .ts 38.63M9 n9 Z5 c- a7 ~5 D u4 b! Z3 u
| ├──第37章 时间序列-ARIMA模型
9 z; m: L2 b* E7 y5 a+ O9 F! \/ T+ G| | ├──190、数据平稳性与差分法 .ts 40.23M
& Z5 }- E s* [& a0 z' T# b| | ├──191、ARIMA模型 .ts 26.18M. ]7 X% [& `: g( u/ R* s3 w5 q0 A3 }
| | ├──192、相关函数评估方法 .ts 41.30M
6 z, q d/ d1 }* h, m| | ├──193、建立AIRMA模型 .ts 32.44M
) f& ^5 N+ P& t+ \; Z* W| | └──194、参数选择 .ts 60.77M X+ E0 m6 [ x
| ├──第38章 Python时间序列案例实战 . x4 O0 x( |! ~
| | ├──195、股票预测案例 .ts 48.04M
; F% r$ ^. Y9 M! o) [5 p| | ├──196、使用tsfresh库进行分类任务 .ts 57.82M
& d4 W* }$ B; v% j) h% g5 u8 T| | ├──197、维基百科词条EDA .ts 69.07M3 C. w) E* a) @
| | ├──198、Pandas生成时间序列 .ts 54.98M
* A2 W* w1 f, F" v" e| | ├──199、Pandas数据重采样 .ts 44.72M1 M+ L1 a& n5 F, O; Q* F0 z$ m
| | └──200、Pandas滑动窗口 .ts 28.32M
4 t+ L) f( D+ \6 E| ├──第39章 探索性数据分析：赛事数据集
- X' V5 h# q. ]' L; h| | ├──201、数据背景介绍 .ts 55.91M0 I$ L3 g( ^8 S) b! m2 k
| | ├──202、数据读取与预处理 .ts 64.32M
" [; e! V7 i8 D. {4 i& G0 |6 y| | ├──203、数据切分模块 .ts 86.16M
4 p& q( y4 m$ M| | ├──204、缺失值可视化分析 .ts 67.17M" _% @( O. B3 e4 b' P" l j
| | ├──205、特征可视化展示 .ts 65.12M
" |. R" x6 n0 g5 q7 E5 d. t| | ├──206、多特征之间关系分析 .ts 64.32M
* E% K! @& l- J| | ├──207、报表可视化分析 .ts 54.81M
' M) s i4 s6 \ S/ x' o| | └──208、红牌和肤色的关系 .ts 83.86M8 _6 l" s. I9 {: C" I. s
| ├──第3章 科学计算库Numpy # e( Q, ?8 O9 O
| | ├──016、Numpy数据结构 .ts 65.22M
i$ H d* S* R| | ├──017、Numpy基本操作 .ts 39.41M
" F3 P9 k- A2 \5 I1 V! z% n| | ├──018、Numpy矩阵属性 .ts 36.58M" N! b* J4 F1 |( k
| | ├──019、Numpy矩阵操作 .ts 117.92M+ S* K$ O0 [" D2 L! n+ R
| | └──020、Numpy常用函数 .ts 164.22M
; F: r/ n6 h) B+ v' R# @% ]. t% l| ├──第40章 探索性数据分析：农粮组织数据集 6 C8 `; k* D4 H$ I7 o
| | ├──209、数据背景简介 .ts 76.43M2 u. p) f7 B) T7 j/ x( F
| | ├──210、数据切片分析 .ts 113.38M3 M7 S) Q% \5 O; ]1 g) J
| | ├──211、单变量分析 .ts 99.93M
t. E. d# x/ a5 _* m" Z! W8 x) L| | ├──212、峰度与偏度 .ts 80.53M
! l# t# W8 h/ @| | ├──213、数据对数变换 .ts 68.70M0 b; V& u9 t$ `
| | ├──214、数据分析维度 .ts 48.31M
: G. `. h3 M1 K. ~( L* Z. I| | └──215、变量关系可视化展示 .mp4 72.92M$ Q! ~, b; q5 U, Z3 t i* c, b
| ├──第4章 数据分析处理库Pandas
! w9 n9 A1 w, i( o5 m% b& ]# Y| | ├──021、Pandas数据读取 .ts 68.13M& B' h( z1 z1 r9 p' y0 S
| | ├──022、Pandas索引与计算 .ts 27.61M
7 |$ ]- o( Y# Y( A7 t| | ├──023、Pandas数据预处理实例 .mp4 55.41M
4 A- [8 q* D' {| | ├──023、Pandas数据预处理实例 .ts 30.49M
* w$ p2 Q: b6 O" i# ?( R| | ├──024、Pandas常用预处理方法 .ts 23.61M4 j8 {' g) e$ A# j* I* N
| | ├──025、Pandas自定义函数 .ts 21.60M: ^# [: y+ [0 C
| | └──026、等待提取中 .txt
6 d% W- L) B' U" v8 ?6 C1 A7 m$ D| ├──第5章 可视化库Matplotlib 9 p# l0 N0 k6 T
| | ├──027、折线图绘制 .ts 50.14M
7 Q" C2 u9 A7 U+ X/ x4 a: K' Z' q7 Y3 }# y| | ├──028、子图操作 .ts 74.33M) i+ J: l5 p2 Z
| | ├──029、条形图与散点图 .ts 66.55M! }/ u' [. L( z4 }" ]
| | ├──030、柱形图与盒形 .ts 58.14M
* ^' f5 J, M1 o' x| | └──031、绘图细节设置 .ts 35.36M5 u& V& `9 D* x- O
| ├──第6章 Python可视化库Seaborn % A& a' U4 O& V& x" K
| | ├──032、布局整体风格设置 .ts 37.39M8 N1 D$ y. c t0 P$ m" [% w
| | ├──033、风格细节设置 .ts 32.86M& B. f3 J+ a' v3 k1 t
| | ├──034、调色板 .ts 44.20M
- t& |8 x U; g" j; _7 S$ T6 [| | ├──035、调色板颜色设置 .ts 37.99M
% N) u: A0 C7 T& u! n8 L| | ├──036、单变量分析绘制 .ts 47.08M
/ b8 w) y: q' N! H0 A0 T| | ├──037、回归分析绘图 .ts 43.68M0 a4 K2 D1 }# R0 B
| | ├──038、多变量分析绘图 .ts 48.64M( y8 A2 @. l) b" v& E' U
| | ├──039、分类属性绘图 .ts 51.04M
; _+ Q* ~- c+ _% p| | └──040、热度图绘制 .ts 65.84M
% i9 O1 \" k+ L' Z7 p| ├──第7章 线性回归算法
8 Y0 n& G: p# U! F8 ~| | ├──041、线性回归算法概述 .ts 50.92M1 t& i8 r) [& h7 w4 s
| | ├──042、误差项分析 .ts 45.04M2 s, U5 ~6 y' Y5 @# D; R+ r: q3 w
| | ├──043、似然函数求解 .ts 31.40M
4 S4 P( j0 |( o0 r, x1 Q: ]| | ├──044、目标函数推导 .ts 32.38M5 U9 N5 [7 e8 I% z( D( W
| | └──045、线性回归求解 .ts 38.14M8 Z( s+ g, A" P! {9 j* }4 x! V
| ├──第8章 梯度下降算法
7 m) q2 v: A( o p% ^' E7 || | ├──046、梯度下降原理 .ts 47.96M
$ R6 u* u5 r# S: g8 [ h) H2 i| | ├──047、梯度下降方法对比 .ts 27.91M5 E3 s3 I; T4 \ g" L
| | └──048、学习率对结果的影响 .ts 23.31M
3 ], U3 X! c$ t0 f7 b% |7 b5 S| └──第9章 逻辑回归算法 , _! y- D8 ~ P" p4 W
| | ├──049、逻辑回归算法原理推导 .ts 39.76M
1 l9 b. ?4 Q* A! i( P: v| | └──050、逻辑回归求解 .ts 57.97M5 L. k8 c2 r- M/ c( r1 {% N
; H/ g: s/ w/ V& v6 d
3 y' T- N& f0 V, z1 s8 ]# l. {. v6 Q, x
! E- Q+ x( x& ~( ~: h+ z3 w
, P+ E& ? d8 J5 i1 U1 i' H
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I; y3 i& b- O: U1 C! K/ W9 ^4 ~/ _0 Z2 u) f* K
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发表于 2023-4-29 15:27:02
