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9 b* i# Z- ^1 p; a# g课程目录：" C# ?& G/ \4 S0 ?( G! C8 V* t
【微职位】Python数据分析与机器学习实战课程配套视频课程/ O0 E- r# c1 c% M; o0 Z! C7 M- ^
├──课件与代码
3 r. L' P" d [' Z; a+ B4 m| ├──10Python文本分析 : [. }3 I7 u5 g- i
| | ├──Python文本分析.zip 70.57M6 [% W! J, P( X3 A3 W) O
| | └──课程数据-代码.txt 0.10kb
7 @2 y/ X. j& M5 n7 Q3 j. ]- j, @/ Y8 b4 }| ├──11泰坦尼克号-级联模型
9 {+ y( w, S2 N! n# v| | └──泰坦尼克号-级联模型.zip 1.33M, X. U$ w) ^7 p4 b9 W( ]* `
| ├──12手写字体识别 : Y1 F" Y' _2 R8 G
| | └──手写字体识别.zip 9.27M. Z) d+ \5 u! W" ^# T6 j
| ├──13tensorflow代码
* @- y2 ?2 Z$ x; V }( j9 B| | └──tensorflow代码.zip 2.09M
& E+ `7 q1 C3 P4 \- x| ├──14xgboost
4 w: S0 J$ v" V# Q* k4 a# J| | └──xgboost.zip 28.75kb
! @, e! W& X2 ?; W| ├──15推荐系统 % k0 G% V: f$ O% U
| | ├──课程数据-代码.txt 0.10kb5 J7 M& y( ~6 N" }
| | ├──推荐系统.pdf 2.13M( ~( C) V& m- |: I! g
| | └──推荐系统.zip 38.86M
/ P+ `" S% `& z3 @0 o3 A| ├──16word2vec——空
* v( I% b! ?! E5 U; p| | ├──word2vec.zip 603.30M
" J5 ]5 @# q" c! o| | └──课程数据-代码.txt 0.10kb+ \( w! g+ [2 r0 ^, } Z& ^
| ├──17Python时间序列 : [; H/ Z- Y4 \2 Y" l
| | ├──Python时间序列.zip 110.70M/ F4 g8 e. z+ h1 S1 w% T4 d* U
| | └──课程数据-代码.txt 0.10kb
$ h" p1 I! @$ L( \) [8 s| ├──1机器学习算法PPT
. G; X1 r) i: M8 T/ Z1 p| | └──机器学习算法PPT.pdf 9.87M
% s( e" g5 J* U" y3 M| ├──2numpy
. i' L+ e% \( B+ {. o x! x& ?* s| | └──numpy.zip 18.46kb2 S$ W+ a* s& ~' V
| ├──3Pandas 9 u2 m$ h9 s: c1 d3 X1 x
| | └──Pandas.zip 776.44kb
0 u3 Z( A0 v) T( u7 f* {1 B- u4 C| ├──4欺诈检测 # x' ~4 \$ V, y [+ g( ?8 _
| | └──欺诈检测.zip 66.10M" `5 u9 ~) b$ i
| ├──5梯度下降实例 7 P0 d$ y$ S0 d! _; ^: Z
| | └──梯度下降实例.zip 155.96kb' x" X/ t0 l1 }- K9 t) a
| ├──6Matplotlib
) S/ ?' L6 \$ x8 {4 @1 b( j& y Q| | └──Matplotlib.zip 935.18kb# v2 o+ x' p5 G8 ~: P8 f7 d' @
| ├──7可视化库Seaborn
" g' y! Y6 Y) P' ^| | ├──可视化库Seaborn.rar 3.83M
4 C" y9 d( \2 W$ O; u/ H1 ?| | └──课程数据-代码.txt 0.03kb
6 ]; E$ V: y7 T/ k% q4 V( R| ├──8决策树鸢尾花
+ U7 e- @5 U) B1 E! ]| | └──决策树鸢尾花.zip 632.99kb+ |7 C4 D2 w1 n0 c' g
| ├──9贝叶斯
# b' H0 U/ ~) \+ d/ y0 c3 p* k$ k| | ├──贝叶斯.rar 2.26M
3 j0 w, I8 D7 O| | └──课程数据-代码.txt 0.10kb
" o' h# q# L* }* I+ t% c| ├──唐宇迪-机器学习课程代码-新整理.zip 5.13G
. G( R0 w1 n" g1 a0 H' U0 h; W| └──梯度下降求解逻辑回归.zip 681.70kb( S/ r" g8 o) ]4 M0 {( P
└──视频
; D6 |0 X7 K0 h, d& \7 J| ├──第10章 案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略 ! ^9 U# j6 O+ ?- j( g
| | ├──051、Python实现逻辑回归任务概述 .ts 47.60M
, }( G) R8 {6 C6 y& e| | ├──052、完成梯度下降模块 .ts 83.79M
( x( r8 C: H, d9 ]1 ?9 ?| | ├──053、停止策略与梯度下降策略对比 .ts 68.14M
% s3 _# ^& h7 F i- G5 e; H; N| | └──054、实验对比效果 .ts 67.00M
( ~+ |# X \: P# m) D| ├──第11章 项目实战：案例实战信用卡欺诈检测 , i$ {6 a5 V" K8 v3 \/ i9 \$ J& |
| | ├──055、案例背景和目标 .ts 46.00M9 d) _+ |: K% n7 \# S, r
| | ├──056、样本不平衡解决方案 .ts 56.33M
' D% w( L. @' e. {. g, j; {| | ├──057、下采样策略 .ts 40.74M7 B" p) }' a, T& G% X4 u* _% ]9 b
| | ├──058、交叉验证 .ts 55.25M* g% K: D" i, V# D ~
| | ├──059、模型评估方法 .ts 52.92M
1 ]( y4 ^3 U: H0 [ {$ P6 u2 q| | ├──060、正则化惩罚项 .ts 32.88M
# I; v8 k* T' D| | ├──061、逻辑回归模型 .ts 41.73M- ~. n) ?9 n* [; P* Y
| | ├──062、混淆矩阵 .ts 48.34M
; Y7 d0 }" y$ `( U1 o| | ├──063、逻辑回归阈值对结果的影响 .ts 55.82M$ v! r9 d) I" N3 u x2 z
| | └──064、SMOTE样本生成策略 .ts 87.79M$ L# T- X( R8 c. S
| ├──第12章 决策树算法 # @" i, P- b8 {& j
| | ├──065、决策树原理概述 .ts 45.43M
4 g/ X7 L$ q$ Q. R, [! h" t| | ├──066、衡量标准-熵 .ts 46.11M4 H5 K0 ?3 }6 m8 F
| | ├──067、决策树构造实例 .ts 40.06M
: ]( ^3 D8 c6 Q2 v8 u& N| | ├──068、信息增益率 .ts 21.99M
' F$ ?7 I _( e8 A0 E: m. @| | └──069、决策树剪枝策略 .ts 67.01M) y+ p& j$ C' D$ x+ t
| ├──第13章 案例实战：决策树Sklearn实例 * ]1 s# Z Z* \
| | ├──070、决策树复习 .ts 40.14M
/ u( E/ ?( z i| | ├──071、决策树涉及参数 .ts 67.52M( v! p$ t* L/ m" R; _* o. J
| | ├──072、树可视化与Sklearn实例 .ts 109.45M
3 T- B8 P: F: ~" F& A| | └──073、Sklearn参数选择模块 .ts 70.97M. y/ |5 u3 ]7 D2 s0 q" g
| ├──第14章 集成算法与随机森林 0 m9 I& p- I$ w. k
| | ├──074、集成算法-随机森林 .ts 51.72M7 \! F9 p; f8 A" x3 W- N
| | ├──075、特征重要性衡量 .ts 49.11M% z) f$ }1 D" r9 _1 }. [! {% O
| | ├──076、提升模型 .ts 48.77M
# U3 N* Q3 P4 m) e. r| | └──077、堆叠模型 .ts 28.46M/ ?9 {, l7 [( z# W
| ├──第15章 泰坦尼克船员获救 4 b, _4 K0 S! ] y7 `& Y
| | ├──078、数据介绍 .ts 36.91M
" k4 C1 K6 y- J# [: c| | ├──079、数据预处理 .ts 72.14M$ e7 N0 v% C2 G5 p' b, i- V4 O9 }
| | ├──080、回归模型进行预测 .ts 75.32M7 L" g p- J# V8 l* M+ V
| | ├──081、随机森林模型 .ts 68.43M
, _ [$ P0 j0 ?| | └──082、特征选择 .ts 53.97M' M! [2 p& b0 e/ g
| ├──第16 章贝叶斯算法 ) y/ @# P$ s+ u+ v* P0 \! ?
| | ├──083、贝叶斯算法概述 .ts 18.95M
$ N' ^3 a% P6 @' `& Z& L0 y1 o| | ├──084、贝叶斯推导实例 .ts 20.22M
. o7 ]$ a1 {7 L, i4 M5 e( Z| | ├──085、贝叶斯拼写纠错实例 .ts 30.74M
/ R! x2 G4 K7 [/ || | ├──086、垃圾邮件过滤实例 .ts 38.28M) f4 Z" o7 h: p6 o6 _% c' `
| | └──087、贝叶斯实现拼写检查器 .ts 59.73M! d, z0 }7 J0 ? |! ~
| ├──第17章 Python文本数据分析
$ w) Z8 @. `( x' {| | ├──088、文本分析与关键词提取 .ts 32.61M
7 {. q6 n- ~6 ?$ E5 P) G" t| | ├──089、相似度计算 .ts 34.13M2 v3 c! e( k2 f0 K' v
| | ├──090、新闻数据与任务简介 .ts 48.86M
$ `0 p3 ^& H0 C8 `| | ├──091、TF-IDF关键词提取 .ts 66.53M
r2 e% ~7 Z" o( a/ u3 A) c| | ├──092、LDA建模 .ts 43.42M R" B8 m( g: j, V
| | └──093、基于贝叶斯算法的新闻分类 .ts 70.75M7 i% }; f1 p& m- M7 c& Z
| ├──第18章 支持向量机算法
& i, d( j3 v5 }: ^0 u. b3 e# G! n| | ├──094、支持向量机要解决的问题 .ts 36.66M
9 v% V3 b$ H* f+ u| | ├──095、距离与数据的定义 .ts 36.05M
6 ]( Y) ]+ \4 U* {1 j- J4 M7 J/ L| | ├──096、目标函数 .ts 34.31M; I5 X1 U$ p' O8 A% T, e, [( p
| | ├──097、目标函数求解 .ts 38.31M- e# ~- d% F# H0 m
| | ├──098、SVM求解实例 .ts 48.43M0 y; p$ A1 M+ q2 z6 e
| | ├──099、支持向量的作用 .ts 41.48M; ]+ r* s L- e# z
| | ├──100、软间隔问题 .ts 22.55M
3 F. f& e. b; ~+ l g: p| | └──101、SVM核变换 .ts 85.51M3 l- J, z' R' f
| ├──第19章 SVM调参实例 1 a \ ?" v# H- i
| | ├──102、Sklearn求解支持向量机 .ts 69.69M2 [7 N! X% R7 e
| | └──103、SVM参数调节 .ts 87.32M1 a+ }& f: }6 c! q
| ├──第1章 人工智能入学指南
" ?$ o! w7 M+ O- J9 F| | ├──001、AI时代首选Python .ts 34.92M: y5 S: f' i7 n: A% ~
| | ├──002、Python我该怎么学？ .ts 19.67M3 g4 e* n! B( V4 o: o* G1 g& o; g( A
| | ├──003、人工智能的核心-机器学习 .ts 35.85M
% F6 q+ k+ I* r7 w| | ├──004、机器学习怎么学？ .ts 50.50M! K' f. w: n1 U
| | ├──005、算法推导与案例 .ts 34.10M8 N2 R( L, f: O$ g( O2 [& v
| | └──006、系列课程环境配置 .ts 23.95M
/ W0 G' P0 c* p# T9 n/ q$ z9 p5 X| ├──第20章 机器学习处理实际问题常规套路 : z# m( [9 D S7 E( @8 T
| | ├──104、HTTP检测任务与数据挖掘的核心 .ts 68.51M2 b( ?$ I |" a, r1 f
| | ├──105、论文的重要程度 .ts 62.72M! O4 }6 ]$ p$ n9 I5 M& l4 ]
| | ├──106、BenchMark概述 .ts 41.57M
/ ?5 Y z+ _4 b+ X7 G| | └──107、BenchMark的作用 .ts 83.81M
2 W5 I( |/ S" T8 p+ c) M! R* Y/ C; d| ├──第21章 降维算法：线性判别分析
9 h/ t n' G& \! m {2 K8 W' S| | ├──108、线性判别分析要解决的问题 .ts 46.78M
/ m$ |3 `; U5 T" C! o| | ├──109、线性判别分析要优化的目标 .ts 42.68M5 W" m5 j' s' T6 V. J3 ~; }
| | └──110、线性判别分析求解 .ts 45.21M
$ W+ `' N+ Q8 N9 I! M7 c1 Q% j| ├──第22章 案例实战：Python实现线性判别分析
2 W# \$ N% `) m" [: s( @| | ├──111、Python实现线性判别分析 .ts 56.74M8 _6 l: m2 R: k1 Q Z7 N9 n0 H; C
| | └──112、求解得出降维结果 .ts 50.68M
. x$ J- ?& X. _( ^| ├──第23章 降维算法：PCA主成分分析 * f; C: d. F( M' r( E3 l# F
| | ├──113、PCA降维概述 .ts 27.31M$ m" ^$ P; |# S, X% i( P3 X
| | ├──114、PCA要优化的目标 .ts 47.30M" \/ K! [9 X# r. |% {; z
| | ├──115、PCA求解 .ts 39.99M
* ~* N' f# X) w: H0 }7 w| | └──116、PCA降维实例 .ts 111.99M
1 p) |# y' N$ ?/ H/ M" A| ├──第24章 聚类算法-Kmeans , R# |& }, l0 I- y; `
| | ├──117、Kmeans算法概述 .ts 40.54M
; ?0 S: ~; C9 ^! c7 }, X+ @, M| | ├──118、Kmeans工作流程 .ts 29.75M1 }; r; Q" y5 g; K2 _
| | └──119、迭代效果可视化展示 .ts 49.47M
- U5 {4 h" X) D, o# g| ├──第25章 聚类算法-DBSCAN
; ~" ?) F! N) j' ~' U/ @/ _| | ├──120、DBSCAN聚类算法 .ts 69.45M$ y, f- D* p% @1 b7 V( s
| | ├──121、DBSCAN工作流程 .ts 65.74M
. R, ~& G3 a( I9 V/ O| | └──122、DBSCAN迭代可视化展示 .ts 49.99M
9 t& ^4 T! W% C6 u7 b* R| ├──第26章 聚类实践
& l5 ^8 ~0 x# I| | ├──123、多种聚类算法概述 .ts 14.99M7 k7 x" C6 O9 ?+ ?& |
| | └──124、聚类案例实战 .ts 94.23M( F8 D+ }7 U9 i2 X1 K7 B
| ├──第27章 EM算法
& ?- x: ]) G# s: B0 b+ X| | ├──125、EM算法要解决的问题 .ts 36.34M7 y: W- g4 n. O& n, e) Z) L- w
| | ├──126、隐变量问题 .ts 21.03M
# n8 a+ ~+ L! q( P7 J. n+ @! o| | ├──127、EM算法求解实例 .ts 68.29M
* q- x6 T, F1 [/ H| | ├──128、Jensen不等式 .ts 37.59M
; p% S# Q. h: M# ?| | └──129、GMM模型 .ts 32.02M
4 b/ p) B/ ^1 @ c5 K2 || ├──第28章 GMM聚类实践
1 k" |5 E; B- ?2 F; F| | ├──130、GMM实例 .ts 68.05M9 @7 a6 M1 o% N/ V2 a& ^
| | └──131、GMM聚类 .ts 53.17M! A! `) v* e; q& n
| ├──第29章 神经网络
! C2 }5 D- h2 i| | ├──132、计算机视觉常规挑战 .ts 70.57M$ C1 `- | m/ b6 i: Z1 H) v
| | ├──133、得分函数 .ts 17.70M. T" y/ S- D) C M! H
| | ├──134、损失函数 .ts 22.02M4 M. T& ~+ }/ ?' e
| | ├──135、softmax分类器 .ts 33.07M
* h6 y* f5 B% a" S a) j| | ├──136、反向传播 .ts 29.99M
6 H/ a/ g( Y V| | ├──137、神经网络整体架构 .ts 19.24M
' E* G: X3 J% T- `7 K8 x| | ├──138、神经网络实例 .ts 34.09M0 Z* x# u5 O0 I
| | └──139、激活函数 .ts 31.71M# C& V, t- Y- I( O
| ├──第2章 Python快速入门
. ], p+ e2 ^+ h d/ I, T, P| | ├──007、快速入门，边学边用 .ts 4.05M/ ^% f# l- a0 X2 v3 l: g9 f
| | ├──008、变量类型 .ts 30.56M
( m! [6 Q. s. A* q2 \| | ├──009、List基础模块 .ts 41.98M
0 G/ `) V* w4 J% P) n| | ├──010、List索引 .ts 48.42M
5 G/ A8 ^8 w" ^& P N| | ├──011、循环结构 .ts 46.05M- z" \) Y! ]* J, V* J# Q
| | ├──012、判断结构 .ts 23.29M
! ]" K0 V0 @5 }( L0 ~! t! ^| | ├──013、字典模块 .ts 59.30M
, w7 ?" u/ U$ i| | ├──014、文件处理 .ts 65.44M
; X* @9 V4 N) d4 B* S| | └──015、函数基础 .ts 17.17M e$ a1 d3 w/ Y4 v% F$ C" z7 j, R
| ├──第30章 Tensorflow实战 , d$ o" a! d$ ~6 S3 y- @! M
| | ├──140、Tensorflow基础操作 .ts 27.64M
+ p% B9 m/ c6 S" c, A% [| | ├──141、Tensorflow常用函数 .ts 34.45M& b& m1 v- j0 @6 s( t
| | ├──142、Tensorflow回归实例 .ts 44.45M p. \/ D: K! d2 o" \1 } ^( N) @! X
| | ├──143、Tensorflow神经网络实例 .ts 72.72M5 U+ B& ~ ^/ f; t! l
| | ├──144、Tensorflow神经网络迭代 .ts 70.79M
! `6 P$ M% {, ?| | ├──145、神经网络dropout .ts 38.27M3 m* |2 W. W$ A& |
| | └──146、卷积神经网络基本结构 .ts 45.73M
5 Z2 V4 z4 W! Z. k% J* a| ├──第31章 Mnist手写字体与验证码识别 * I5 v/ W* K8 n3 o0 R- O1 T! K
| | ├──147、Tensorflow构造卷积神经网络参数 .ts 50.22M
n8 K% _& C; R h7 U| | ├──148、Pooling层原理与参数 .ts 40.15M7 |' J' F" ^5 ^1 L- w$ |
| | ├──149、卷积网络参数配置 .ts 41.01M" a& E! C- F& v) f# w
| | ├──150、卷积神经网络计算流程 .ts 47.19M! I/ f, [: @- T
| | ├──151、CNN在mnist数据集上的效果 .ts 56.27M
: k. ^$ n9 U8 ]; _8 I9 o4 J! G| | ├──152、验证码识别任务概述 .ts 52.90M A, x8 C) }. H, {2 d' N3 ?6 Z% \
| | └──153、完成验证码识别任务 .ts 67.70M' S; V, P7 {4 v
| ├──第32章 Xgboost集成算法
' g4 o( Q2 }$ m6 E" \| | ├──154、集成算法思想 .ts 14.16M
3 t. d w* _7 T8 a# _( ^" l1 P| | ├──155、Xgboost基本原理 .ts 26.47M9 T& [6 G. w% l% h
| | ├──156、Xgboost目标函数推导 .ts 32.51M
% [8 Y. E$ h. K, e5 C| | ├──157、Xgboost求解实例 .ts 40.28M
3 G: S* d: e9 ~# E+ n| | ├──158、Xgboost安装 .ts 18.41M
* |- q: h4 L2 q8 G7 S$ E. q| | ├──159、Xgboost实例演示 .ts 70.67M
0 [8 |+ i7 ?9 ]| | └──160、Adaboost算法概述 .ts 42.24M
' J2 n. [' P$ p ~- s# @| ├──第33章 推荐系统
1 \% n6 ]& b' | v| | ├──161、推荐系统应用 .ts 40.92M
) ?8 K+ U0 s R: s2 n, c| | ├──162、推荐系统要完成的任务 .ts 17.04M
9 r: \: \( T ] a0 V$ R| | ├──163、相似度计算 .ts 26.96M* {0 b$ q4 ^, @5 x6 g
| | ├──164、基于用户的协同过滤 .ts 21.60M
/ F( U+ L: w4 M5 G3 C7 H| | ├──165、基于物品的协同过滤 .ts 35.42M: F8 y. B: Y- a- f# n% G" g( Y
| | ├──166、隐语义模型 .ts 19.71M
9 ?& ?; U2 y3 l4 [! i1 t| | ├──167、隐语义模型求解 .ts 26.23M
. F. R3 @5 |# ~2 v| | └──168、模型评估标准 .ts 15.79M
- f n) E/ ~4 _& [4 I& A| ├──第34章 推荐系统实战 7 ^+ I+ u+ T' F8 u# W4 H- i
| | ├──169、Surprise库与数据简介 .ts 31.52M
$ d0 P( p8 q; d, Y| | ├──170、Surprise库使用方法 .ts 46.36M6 E( Q& _' L K
| | ├──171、得出商品推荐结果 .ts 50.34M
}. C* x1 u8 R6 \; P8 h| | ├──172、使用Tensorflow构建隐语义模型 .ts 46.34M. _" {' w1 L* ]
| | ├──173、模型架构 .ts 52.86M
7 ]1 t. h$ S( ^' ~" U0 ]" D| | ├──174、损失函数定义 .ts 43.29M
4 j# M# i6 h1 z7 f$ d| | └──175、训练网络模型 .ts 47.07M
! ^! O$ j! `* L7 w* y( M" u| ├──第35章 词向量模型Word2Vec % m- l, g0 L9 p$ ^
| | ├──176、自然语言处理与深度学习 .ts 33.46M% v: t! j- @7 J2 A6 x
| | ├──177、语言模型 .ts 13.11M/ l: ?! V$ o, M: d
| | ├──178、N-gram模型 .ts 23.35M, @: j6 [6 o4 B! Q7 g- J- S
| | ├──179、词向量 .ts 23.28M
4 Y" d2 v$ ~$ K+ o Z5 c' N| | ├──180、神经网络模型 .ts 28.00M
! j+ e/ L! c) O; h4 @# X$ V0 a| | ├──181、Hierarchical .ts 25.39M
0 [1 W) Y1 h% _! D2 k) I' {| | ├──182、CBOW模型实例 .ts 34.47M
3 f: @) L) ^! |0 O# b9 Y4 M| | ├──183、CBOW求解目标 .ts 16.11M
& L9 y ?8 n) P" z2 Z| | ├──184、梯度上升求解 .ts 29.58M
" K/ j# `& F& O! x, ^" O| | └──185、负采样模型 .ts 16.89M
5 b" Y( A2 b9 X/ g| ├──第36章 使用Gensim库构造词向量模型 1 a* C$ v" ?. M/ t* y3 h% I
| | ├──186、使用Gensim库构造词向量 .ts 32.89M4 x9 Y$ `* }1 B+ B: A
| | ├──187、维基百科中文数据处理 .ts 51.64M
% ^" U) d) L/ _& a| | ├──188、Gensim构造word2vec .ts 45.26M
( ]* {9 B% W# H- o+ d2 R2 j0 j| | └──189、测试相似度结果 .ts 38.63M N! A6 F! @0 J# |& L2 C; J9 a8 z
| ├──第37章 时间序列-ARIMA模型 + _! C& S( J+ {5 j" r
| | ├──190、数据平稳性与差分法 .ts 40.23M
& H9 e6 W3 F" j0 k) X0 }' {5 P+ ^| | ├──191、ARIMA模型 .ts 26.18M
3 G: S. t1 c9 s4 a| | ├──192、相关函数评估方法 .ts 41.30M+ ^' Z# d7 J) r! b2 {# m* O
| | ├──193、建立AIRMA模型 .ts 32.44M2 `+ x: b( R; l3 W7 {
| | └──194、参数选择 .ts 60.77M; t% e. |; R3 G9 ?
| ├──第38章 Python时间序列案例实战 ; X5 Z) x- y1 P" ^) y7 B6 k
| | ├──195、股票预测案例 .ts 48.04M# ]+ m+ ~1 ]( x9 U/ ]
| | ├──196、使用tsfresh库进行分类任务 .ts 57.82M
' `9 A7 Q; O' Z+ w( t- e| | ├──197、维基百科词条EDA .ts 69.07M
& v& J5 s% V J% l. w6 |; J$ s| | ├──198、Pandas生成时间序列 .ts 54.98M
- h% d- y$ x. N0 U% i* k, E| | ├──199、Pandas数据重采样 .ts 44.72M3 b3 h* f+ _& I7 M
| | └──200、Pandas滑动窗口 .ts 28.32M) N" X* U" }( V9 e) n3 O" c
| ├──第39章 探索性数据分析：赛事数据集 " I7 g) O* g4 R' w
| | ├──201、数据背景介绍 .ts 55.91M) G L: Q$ o- f
| | ├──202、数据读取与预处理 .ts 64.32M
" n4 H/ T( H! d [| | ├──203、数据切分模块 .ts 86.16M0 d0 q, @4 A# _
| | ├──204、缺失值可视化分析 .ts 67.17M: v3 D7 {9 M F- j3 n$ g
| | ├──205、特征可视化展示 .ts 65.12M% [+ I. l! H$ u0 f( d
| | ├──206、多特征之间关系分析 .ts 64.32M
8 G" G) t3 V: |+ f| | ├──207、报表可视化分析 .ts 54.81M
# P4 E! l4 I/ [| | └──208、红牌和肤色的关系 .ts 83.86M5 E( a- G' R/ e
| ├──第3章 科学计算库Numpy - b ~* J8 X2 }7 y* w
| | ├──016、Numpy数据结构 .ts 65.22M
. g2 x6 i1 s6 L. V0 L/ m7 \5 A| | ├──017、Numpy基本操作 .ts 39.41M' ?/ h4 j) F; t1 z- P
| | ├──018、Numpy矩阵属性 .ts 36.58M& Z/ t4 h- L0 }4 d1 @* G
| | ├──019、Numpy矩阵操作 .ts 117.92M
* B) c: Q# A& \$ H3 Q# i| | └──020、Numpy常用函数 .ts 164.22M
7 [) f* ^' Y* `, p. Z| ├──第40章 探索性数据分析：农粮组织数据集 " [4 b. X% p* V+ n; P) M( p$ \+ a
| | ├──209、数据背景简介 .ts 76.43M: w/ h9 p8 {& M# R
| | ├──210、数据切片分析 .ts 113.38M
' f9 I! x8 n8 Y; u# q! {| | ├──211、单变量分析 .ts 99.93M" R3 O( H4 x+ ~+ I% Q
| | ├──212、峰度与偏度 .ts 80.53M
# m, K' y3 M% F) O) E| | ├──213、数据对数变换 .ts 68.70M
; R5 I. r# W4 h4 v5 q6 ^! O3 m| | ├──214、数据分析维度 .ts 48.31M$ `8 i3 W$ n, v, Y4 s( G& ?+ y
| | └──215、变量关系可视化展示 .mp4 72.92M+ j0 e) K6 i9 _1 R0 m
| ├──第4章 数据分析处理库Pandas * ~3 G: |! t0 }% `
| | ├──021、Pandas数据读取 .ts 68.13M
( Y/ x0 t+ P! \% D, i| | ├──022、Pandas索引与计算 .ts 27.61M
, W8 J( J+ U; o, K5 c| | ├──023、Pandas数据预处理实例 .mp4 55.41M
! p2 B1 U/ e t9 ]6 d7 p! F| | ├──023、Pandas数据预处理实例 .ts 30.49M
0 v$ C' i! ?* K# Y, z/ u| | ├──024、Pandas常用预处理方法 .ts 23.61M
& V4 g5 T7 S/ Y| | ├──025、Pandas自定义函数 .ts 21.60M
/ z! e; i7 K( _- p% z; {, c1 R! U: d| | └──026、等待提取中 .txt
: x" {; X8 I; o6 s2 W| ├──第5章 可视化库Matplotlib
/ ^# y$ D# X* K5 k| | ├──027、折线图绘制 .ts 50.14M5 U8 n6 P3 @! _$ s0 s" R/ V; P8 R/ N! }
| | ├──028、子图操作 .ts 74.33M
7 M$ i4 m0 |( ]8 {) G! d| | ├──029、条形图与散点图 .ts 66.55M3 n o' ^8 P1 Z9 _5 q2 A
| | ├──030、柱形图与盒形 .ts 58.14M: o2 ~& y! U2 j* G$ V
| | └──031、绘图细节设置 .ts 35.36M
0 D' s0 b/ L0 O& u6 x; ~| ├──第6章 Python可视化库Seaborn 9 T. M2 O4 q1 u6 M- T
| | ├──032、布局整体风格设置 .ts 37.39M6 }+ D: s5 ]9 g# h: p
| | ├──033、风格细节设置 .ts 32.86M
# [" m" P" V" U$ O: C3 ?| | ├──034、调色板 .ts 44.20M" z8 ~# |3 v5 d* }5 [0 }. k
| | ├──035、调色板颜色设置 .ts 37.99M
! S" L6 ]. i: b8 w. l: s| | ├──036、单变量分析绘制 .ts 47.08M
% O" t8 b/ e8 f% U| | ├──037、回归分析绘图 .ts 43.68M0 w4 d$ S; V* O- G6 z: ?/ B: {" C- o
| | ├──038、多变量分析绘图 .ts 48.64M
. U' r' R* K7 H2 { G| | ├──039、分类属性绘图 .ts 51.04M
2 g. P r, C( Z0 |- o$ z/ L- C" I3 G| | └──040、热度图绘制 .ts 65.84M
7 e: f, C1 e# F| ├──第7章 线性回归算法
4 @% X$ C8 `6 C! ^' } E( q$ ?| | ├──041、线性回归算法概述 .ts 50.92M
; L7 m- W+ K, G4 ]0 w! G& ~| | ├──042、误差项分析 .ts 45.04M7 [% P! F4 P7 D
| | ├──043、似然函数求解 .ts 31.40M; O! y2 `, _: W& v5 l
| | ├──044、目标函数推导 .ts 32.38M5 }1 P8 l! z ?! h& X
| | └──045、线性回归求解 .ts 38.14M
4 s5 m: O* ~% T) X: D| ├──第8章 梯度下降算法
3 G. d. @! V6 j( M0 E| | ├──046、梯度下降原理 .ts 47.96M
3 g* g7 s' \, L0 ?& W- v| | ├──047、梯度下降方法对比 .ts 27.91M
* v0 B. [' y [| | └──048、学习率对结果的影响 .ts 23.31M
; e6 g/ E/ c3 T0 P' u3 z& _$ C4 H7 {| └──第9章 逻辑回归算法
. ], y3 L/ E( m3 ]) }| | ├──049、逻辑回归算法原理推导 .ts 39.76M" h k2 X: t6 X2 O
| | └──050、逻辑回归求解 .ts 57.97M
0 d3 R2 V1 w' Y# |* t) K# C% w6 Q4 j% a! C9 B0 A3 R" F- i
! @7 O# ^0 E6 `
# Y: H% J3 c7 R% s. t9 E* @) _' c& A0 b: d- U" B1 ]
- T5 a( Q, h3 J2 V7 k+ t# O) ?资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见
; V8 {( O. K5 i- G% G- {' I& y5 \+ e4 T- a3 {& ^9 G
$ }5 X0 s8 o' t( N) r' p) c( N6 `# p) R$ i1 Q' E% _1 C
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发表于 2023-4-29 15:27:02
