实战Python数据分析与机器学习课程(15.99G)

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实战Python数据分析与机器学习课程(15.99G)

〖课程介绍〗:



〖课程目录〗:
    ─课件与代码  
  ├──10Python文本分析  
  |   ├──Python文本分析.zip  70.57M
  |   └──课程数据-代码.txt  0.10kb
  ├──11泰坦尼克号-级联模型  
  |   └──泰坦尼克号-级联模型.zip  1.33M
  ├──12手写字体识别  
  |   └──手写字体识别.zip  9.27M
  ├──13tensorflow代码  
  |   └──tensorflow代码.zip  2.09M
  ├──14xgboost  
  |   └──xgboost.zip  28.75kb
  ├──15推荐系统  
  |   ├──课程数据-代码.txt  0.10kb
  |   ├──推荐系统.pdf  2.13M
  |   └──推荐系统.zip  38.86M
  ├──16word2vec——空  
  |   ├──word2vec.zip  603.30M
  |   └──课程数据-代码.txt  0.10kb
  ├──17Python时间序列  
  |   ├──Python时间序列.zip  110.70M
  |   └──课程数据-代码.txt  0.10kb
  ├──1机器学习算法PPT  
  |   └──机器学习算法PPT.pdf  9.87M
  ├──2numpy  
  |   └──numpy.zip  18.46kb
  ├──3Pandas  
  |   └──Pandas.zip  776.44kb
  ├──4欺诈检测  
  |   └──欺诈检测.zip  66.10M
  ├──5梯度下降实例  
  |   └──梯度下降实例.zip  155.96kb
  ├──6Matplotlib  
  |   └──Matplotlib.zip  935.18kb
  ├──7可视化库Seaborn  
  |   ├──可视化库Seaborn.rar  3.83M
  |   └──课程数据-代码.txt  0.03kb
  ├──8决策树鸢尾花  
  |   └──决策树鸢尾花.zip  632.99kb
  ├──9贝叶斯  
  |   ├──贝叶斯.rar  2.26M
  |   └──课程数据-代码.txt  0.10kb
  ├──唐宇迪-机器学习课程代码-新整理.zip  5.13G
  └──梯度下降求解逻辑回归.zip  681.70kb
─视频  
  ├──第10章 案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略  
  |   ├──051、Python实现逻辑回归任务概述 .ts  47.60M
  |   ├──052、完成梯度下降模块 .ts  83.79M
  |   ├──053、停止策略与梯度下降策略对比 .ts  68.14M
  |   └──054、实验对比效果 .ts  67.00M
  ├──第11章 项目实战：案例实战信用卡欺诈检测  
  |   ├──055、案例背景和目标 .ts  46.00M
  |   ├──056、样本不平衡解决方案 .ts  56.33M
  |   ├──057、下采样策略 .ts  40.74M
  |   ├──058、交叉验证 .ts  55.25M
  |   ├──059、模型评估方法 .ts  52.92M
  |   ├──060、正则化惩罚项 .ts  32.88M
  |   ├──061、逻辑回归模型 .ts  41.73M
  |   ├──062、混淆矩阵 .ts  48.34M
  |   ├──063、逻辑回归阈值对结果的影响 .ts  55.82M
  |   └──064、SMOTE样本生成策略 .ts  87.79M
  ├──第12章 决策树算法  
  |   ├──065、决策树原理概述 .ts  45.43M
  |   ├──066、衡量标准-熵 .ts  46.11M
  |   ├──067、决策树构造实例 .ts  40.06M
  |   ├──068、信息增益率 .ts  21.99M
  |   └──069、决策树剪枝策略 .ts  67.01M
  ├──第13章 案例实战：决策树Sklearn实例  
  |   ├──070、决策树复习 .ts  40.14M
  |   ├──071、决策树涉及参数 .ts  67.52M
  |   ├──072、树可视化与Sklearn实例 .ts  109.45M
  |   └──073、Sklearn参数选择模块 .ts  70.97M
  ├──第14章 集成算法与随机森林  
  |   ├──074、集成算法-随机森林 .ts  51.72M
  |   ├──075、特征重要性衡量 .ts  49.11M
  |   ├──076、提升模型 .ts  48.77M
  |   └──077、堆叠模型 .ts  28.46M
  ├──第15章 泰坦尼克船员获救  
  |   ├──078、数据介绍 .ts  36.91M
  |   ├──079、数据预处理 .ts  72.14M
  |   ├──080、回归模型进行预测 .ts  75.32M
  |   ├──081、随机森林模型 .ts  68.43M
  |   └──082、特征选择 .ts  53.97M
  ├──第16 章贝叶斯算法  
  |   ├──083、贝叶斯算法概述 .ts  18.95M
  |   ├──084、贝叶斯推导实例 .ts  20.22M
  |   ├──085、贝叶斯拼写纠错实例 .ts  30.74M
  |   ├──086、垃圾邮件过滤实例 .ts  38.28M
  |   └──087、贝叶斯实现拼写检查器 .ts  59.73M
  ├──第17章 Python文本数据分析  
  |   ├──088、文本分析与关键词提取 .ts  32.61M
  |   ├──089、相似度计算 .ts  34.13M
  |   ├──090、新闻数据与任务简介 .ts  48.86M
  |   ├──091、TF-IDF关键词提取 .ts  66.53M
  |   ├──092、LDA建模 .ts  43.42M
  |   └──093、基于贝叶斯算法的新闻分类 .ts  70.75M
  ├──第18章 支持向量机算法  
  |   ├──094、支持向量机要解决的问题 .ts  36.66M
  |   ├──095、距离与数据的定义 .ts  36.05M
  |   ├──096、目标函数 .ts  34.31M
  |   ├──097、目标函数求解 .ts  38.31M
  |   ├──098、SVM求解实例 .ts  48.43M
  |   ├──099、支持向量的作用 .ts  41.48M
  |   ├──100、软间隔问题 .ts  22.55M
  |   └──101、SVM核变换 .ts  85.51M
  ├──第19章 SVM调参实例  
  |   ├──102、Sklearn求解支持向量机 .ts  69.69M
  |   └──103、SVM参数调节 .ts  87.32M
  ├──第1章 人工智能入学指南  
  |   ├──001、AI时代首选Python .ts  34.92M
  |   ├──002、Python我该怎么学？ .ts  19.67M
  |   ├──003、人工智能的核心-机器学习 .ts  35.85M
  |   ├──004、机器学习怎么学？ .ts  50.50M
  |   ├──005、算法推导与案例 .ts  34.10M
  |   └──006、系列课程环境配置 .ts  23.95M
  ├──第20章 机器学习处理实际问题常规套路  
  |   ├──104、HTTP检测任务与数据挖掘的核心 .ts  68.51M
  |   ├──105、论文的重要程度 .ts  62.72M
  |   ├──106、BenchMark概述 .ts  41.57M
  |   └──107、BenchMark的作用 .ts  83.81M
  ├──第21章 降维算法：线性判别分析  
  |   ├──108、线性判别分析要解决的问题 .ts  46.78M
  |   ├──109、线性判别分析要优化的目标 .ts  42.68M
  |   └──110、线性判别分析求解 .ts  45.21M
  ├──第22章 案例实战：Python实现线性判别分析  
  |   ├──111、Python实现线性判别分析 .ts  56.74M
  |   └──112、求解得出降维结果 .ts  50.68M
  ├──第23章 降维算法：PCA主成分分析  
  |   ├──113、PCA降维概述 .ts  27.31M
  |   ├──114、PCA要优化的目标 .ts  47.30M
  |   ├──115、PCA求解 .ts  39.99M
  |   └──116、PCA降维实例 .ts  111.99M
  ├──第24章 聚类算法-Kmeans  
  |   ├──117、Kmeans算法概述 .ts  40.54M
  |   ├──118、Kmeans工作流程 .ts  29.75M
  |   └──119、迭代效果可视化展示 .ts  49.47M
  ├──第25章 聚类算法-DBSCAN  
  |   ├──120、DBSCAN聚类算法 .ts  69.45M
  |   ├──121、DBSCAN工作流程 .ts  65.74M
  |   └──122、DBSCAN迭代可视化展示 .ts  49.99M
  ├──第26章 聚类实践  
  |   ├──123、多种聚类算法概述 .ts  14.99M
  |   └──124、聚类案例实战 .ts  94.23M
  ├──第27章 EM算法  
  |   ├──125、EM算法要解决的问题 .ts  36.34M
  |   ├──126、隐变量问题 .ts  21.03M
  |   ├──127、EM算法求解实例 .ts  68.29M
  |   ├──128、Jensen不等式 .ts  37.59M
  |   └──129、GMM模型 .ts  32.02M
  ├──第28章 GMM聚类实践  
  |   ├──130、GMM实例 .ts  68.05M
  |   └──131、GMM聚类 .ts  53.17M
  ├──第29章 神经网络  
  |   ├──132、计算机视觉常规挑战 .ts  70.57M
  |   ├──133、得分函数 .ts  17.70M
  |   ├──134、损失函数 .ts  22.02M
  |   ├──135、softmax分类器 .ts  33.07M
  |   ├──136、反向传播 .ts  29.99M
  |   ├──137、神经网络整体架构 .ts  19.24M
  |   ├──138、神经网络实例 .ts  34.09M
  |   └──139、激活函数 .ts  31.71M
  ├──第2章 Python快速入门  
  |   ├──007、快速入门，边学边用 .ts  4.05M
  |   ├──008、变量类型 .ts  30.56M
  |   ├──009、List基础模块 .ts  41.98M
  |   ├──010、List索引 .ts  48.42M
  |   ├──011、循环结构 .ts  46.05M
  |   ├──012、判断结构 .ts  23.29M
  |   ├──013、字典模块 .ts  59.30M
  |   ├──014、文件处理 .ts  65.44M
  |   └──015、函数基础 .ts  17.17M
  ├──第30章 Tensorflow实战  
  |   ├──140、Tensorflow基础操作 .ts  27.64M
  |   ├──141、Tensorflow常用函数 .ts  34.45M
  |   ├──142、Tensorflow回归实例 .ts  44.45M
  |   ├──143、Tensorflow神经网络实例 .ts  72.72M
  |   ├──144、Tensorflow神经网络迭代 .ts  70.79M
  |   ├──145、神经网络dropout .ts  38.27M
  |   └──146、卷积神经网络基本结构 .ts  45.73M
  ├──第31章 Mnist手写字体与验证码识别  
  |   ├──147、Tensorflow构造卷积神经网络参数 .ts  50.22M
  |   ├──148、Pooling层原理与参数 .ts  40.15M
  |   ├──149、卷积网络参数配置 .ts  41.01M
  |   ├──150、卷积神经网络计算流程 .ts  47.19M
  |   ├──151、CNN在mnist数据集上的效果 .ts  56.27M
  |   ├──152、验证码识别任务概述 .ts  52.90M
  |   └──153、完成验证码识别任务 .ts  67.70M
  ├──第32章 Xgboost集成算法  
  |   ├──154、集成算法思想 .ts  14.16M
  |   ├──155、Xgboost基本原理 .ts  26.47M
  |   ├──156、Xgboost目标函数推导 .ts  32.51M
  |   ├──157、Xgboost求解实例 .ts  40.28M
  |   ├──158、Xgboost安装 .ts  18.41M
  |   ├──159、Xgboost实例演示 .ts  70.67M
  |   └──160、Adaboost算法概述 .ts  42.24M
  ├──第33章 推荐系统  
  |   ├──161、推荐系统应用 .ts  40.92M
  |   ├──162、推荐系统要完成的任务 .ts  17.04M
  |   ├──163、相似度计算 .ts  26.96M
  |   ├──164、基于用户的协同过滤 .ts  21.60M
  |   ├──165、基于物品的协同过滤 .ts  35.42M
  |   ├──166、隐语义模型 .ts  19.71M
  |   ├──167、隐语义模型求解 .ts  26.23M
  |   └──168、模型评估标准 .ts  15.79M
  ├──第34章 推荐系统实战  
  |   ├──169、Surprise库与数据简介 .ts  31.52M
  |   ├──170、Surprise库使用方法 .ts  46.36M
  |   ├──171、得出商品推荐结果 .ts  50.34M
  |   ├──172、使用Tensorflow构建隐语义模型 .ts  46.34M
  |   ├──173、模型架构 .ts  52.86M
  |   ├──174、损失函数定义 .ts  43.29M
  |   └──175、训练网络模型 .ts  47.07M
  ├──第35章 词向量模型Word2Vec  
  |   ├──176、自然语言处理与深度学习 .ts  33.46M
  |   ├──177、语言模型 .ts  13.11M
  |   ├──178、N-gram模型 .ts  23.35M
  |   ├──179、词向量 .ts  23.28M
  |   ├──180、神经网络模型 .ts  28.00M
  |   ├──181、Hierarchical .ts  25.39M
  |   ├──182、CBOW模型实例 .ts  34.47M
  |   ├──183、CBOW求解目标 .ts  16.11M
  |   ├──184、梯度上升求解 .ts  29.58M
  |   └──185、负采样模型 .ts  16.89M
  ├──第36章 使用Gensim库构造词向量模型  
  |   ├──186、使用Gensim库构造词向量 .ts  32.89M
  |   ├──187、维基百科中文数据处理 .ts  51.64M
  |   ├──188、Gensim构造word2vec .ts  45.26M
  |   └──189、测试相似度结果 .ts  38.63M
  ├──第37章 时间序列-ARIMA模型  
  |   ├──190、数据平稳性与差分法 .ts  40.23M
  |   ├──191、ARIMA模型 .ts  26.18M
  |   ├──192、相关函数评估方法 .ts  41.30M
  |   ├──193、建立AIRMA模型 .ts  32.44M
  |   └──194、参数选择 .ts  60.77M
  ├──第38章 Python时间序列案例实战  
  |   ├──195、股票预测案例 .ts  48.04M
  |   ├──196、使用tsfresh库进行分类任务 .ts  57.82M
  |   ├──197、维基百科词条EDA .ts  69.07M
  |   ├──198、Pandas生成时间序列 .ts  54.98M
  |   ├──199、Pandas数据重采样 .ts  44.72M
  |   └──200、Pandas滑动窗口 .ts  28.32M
  ├──第39章 探索性数据分析：赛事数据集  
  |   ├──201、数据背景介绍 .ts  55.91M
  |   ├──202、数据读取与预处理 .ts  64.32M
  |   ├──203、数据切分模块 .ts  86.16M
  |   ├──204、缺失值可视化分析 .ts  67.17M
  |   ├──205、特征可视化展示 .ts  65.12M
  |   ├──206、多特征之间关系分析 .ts  64.32M
  |   ├──207、报表可视化分析 .ts  54.81M
  |   └──208、红牌和肤色的关系 .ts  83.86M
  ├──第3章 科学计算库Numpy  
  |   ├──016、Numpy数据结构 .ts  65.22M
  |   ├──017、Numpy基本操作 .ts  39.41M
  |   ├──018、Numpy矩阵属性 .ts  36.58M
  |   ├──019、Numpy矩阵操作 .ts  117.92M
  |   └──020、Numpy常用函数 .ts  164.22M
  ├──第40章 探索性数据分析：农粮组织数据集  
  |   ├──209、数据背景简介 .ts  76.43M
  |   ├──210、数据切片分析 .ts  113.38M
  |   ├──211、单变量分析 .ts  99.93M
  |   ├──212、峰度与偏度 .ts  80.53M
  |   ├──213、数据对数变换 .ts  68.70M
  |   ├──214、数据分析维度 .ts  48.31M
  |   └──215、变量关系可视化展示 .mp4  72.92M
  ├──第4章 数据分析处理库Pandas  
  |   ├──021、Pandas数据读取 .ts  68.13M
  |   ├──022、Pandas索引与计算 .ts  27.61M
  |   ├──023、Pandas数据预处理实例 .mp4  55.41M
  |   ├──023、Pandas数据预处理实例 .ts  30.49M
  |   ├──024、Pandas常用预处理方法 .ts  23.61M
  |   ├──025、Pandas自定义函数 .ts  21.60M
  |   └──026、等待提取中 .txt  
  ├──第5章 可视化库Matplotlib  
  |   ├──027、折线图绘制 .ts  50.14M
  |   ├──028、子图操作 .ts  74.33M
  |   ├──029、条形图与散点图 .ts  66.55M
  |   ├──030、柱形图与盒形 .ts  58.14M
  |   └──031、绘图细节设置 .ts  35.36M
  ├──第6章 Python可视化库Seaborn  
  |   ├──032、布局整体风格设置 .ts  37.39M
  |   ├──033、风格细节设置 .ts  32.86M
  |   ├──034、调色板 .ts  44.20M
  |   ├──035、调色板颜色设置 .ts  37.99M
  |   ├──036、单变量分析绘制 .ts  47.08M
  |   ├──037、回归分析绘图 .ts  43.68M
  |   ├──038、多变量分析绘图 .ts  48.64M
  |   ├──039、分类属性绘图 .ts  51.04M
  |   └──040、热度图绘制 .ts  65.84M
  ├──第7章 线性回归算法  
  |   ├──041、线性回归算法概述 .ts  50.92M
  |   ├──042、误差项分析 .ts  45.04M
  |   ├──043、似然函数求解 .ts  31.40M
  |   ├──044、目标函数推导 .ts  32.38M
  |   └──045、线性回归求解 .ts  38.14M
  ├──第8章 梯度下降算法  
  |   ├──046、梯度下降原理 .ts  47.96M
  |   ├──047、梯度下降方法对比 .ts  27.91M
  |   └──048、学习率对结果的影响 .ts  23.31M
  └──第9章 逻辑回归算法  
  |   ├──049、逻辑回归算法原理推导 .ts  39.76M
  |   └──050、逻辑回归求解 .ts  57.97M   

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