[数据分析] 实战Python数据分析与机器学习课程(15.99G)

22
回复
22457
查看
[复制链接]
  • TA的每日心情

    5 天前
  • 签到天数: 1364 天

    [LV.10]以坛为家III

    2350

    主题

    4005

    帖子

    49万

    积分

    管理员

    Rank: 9Rank: 9Rank: 9

    积分
    494876
    发表于 2023-5-23 17:54:57 | 显示全部楼层 |阅读模式
    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   

    〖视频截图〗:
    实战Python数据分析与机器学习课程(15.99G)
    〖百度网盘下载地址〗:
    游客,如果您要查看本帖隐藏内容请回复


    ---------------------------------华丽分割线--------------------------------华丽分割线-------------------华丽分割线-------------------------华丽分割线----------------

    〖下载地址失效反馈〗:
    如果下载地址失效,请尽快反馈给我们,我们尽快修复。反馈地址:https://www.itmsf.com/forum-66-1.html

    〖赞助VIP免学币下载全站资源〗:
    全站资源高清无密,每天更新,vip特权了解一下:https://www.itmsf.com/plugin.php?id=threed_vip

    〖客服24小时咨询〗:
    有任何问题,请点击右侧QQ咨询。



    IT码上发视频网 - 免责声明1、站内所有资源来源于网络用户分享,版权归原作者及其网站所有,本站不拥有此类资源的版权,不对任何资源负法律责任。
    2、本站仅为资源分享的平台,站内资源仅供会员参考和学习之用,不得用于其他非法用途,请下载后24小时内从您的电脑中彻底删除。否则,一切后果请用户自负。
    3、本站会员均可发帖,转载及发布的内容纯属会员个人意见,与本论坛立场无关。严禁在本站发布反动、色情、广告等不良信息及违法内容。
    4、IT码上发视频网作为网络服务提供者,由于网站信息量巨大,对非法转载、盗版行为的发生不具备充分的监控能力。但是当版权拥有者提出侵权指控并出示充分的版权证明材料时,IT码上发视频网负有移除非法转载和盗版内容以及停止继续传播的义务。
    5、IT码上发视频网在满足前款条件下采取移除等相应措施后不为此向原发布人承担违约责任或其他法律责任,包括不承担因侵权指控不成立而给原发布人带来损害的赔偿责任。
    6、IT码上发视频网为用户免费分享产生,如本帖侵犯到任何版权问题,请立即告知本站(1198889304@qq.com),本站将及时予与删除并致以最深的歉意
    7、IT码上发视频网管理员和版主有权不事先通知发贴者而删除本文
    8、凡登陆本网站或直接、间接使用本站资料者,应仔细阅读声明,一旦使用本站任何资源,即被视为您已接受本站的免责声明。
    回复

    使用道具 举报

  • TA的每日心情
    慵懒
    昨天 20:06
  • 签到天数: 734 天

    [LV.9]以坛为家II

    13

    主题

    1331

    帖子

    7018

    积分

    永久VIP会员

    Rank: 3Rank: 3

    积分
    7018
    发表于 2023-5-23 18:35:54 | 显示全部楼层
    后面的保持好队形!
    回复

    使用道具 举报

  • TA的每日心情

    3 小时前
  • 签到天数: 496 天

    [LV.9]以坛为家II

    0

    主题

    745

    帖子

    5296

    积分

    永久VIP会员

    Rank: 3Rank: 3

    积分
    5296
    发表于 2023-5-23 20:47:30 | 显示全部楼层
    激动人心,无法言表!【IT码上发视频学习网】太给力了!
    回复

    使用道具 举报

  • TA的每日心情
    开心
    昨天 01:00
  • 签到天数: 1294 天

    [LV.10]以坛为家III

    80

    主题

    1447

    帖子

    2767

    积分

    中级工程师

    Rank: 3Rank: 3

    积分
    2767
    发表于 2023-5-24 00:38:58 | 显示全部楼层
    强烈支持IT码上发视频学习网,IT码上发视频学习网就是给力!
    回复

    使用道具 举报

  • TA的每日心情
    擦汗
    5 天前
  • 签到天数: 484 天

    [LV.9]以坛为家II

    5

    主题

    2674

    帖子

    7374

    积分

    永久VIP会员

    Rank: 3Rank: 3

    积分
    7374
    发表于 2023-5-24 04:45:28 | 显示全部楼层
    淡定,淡定,淡定……【IT码上发视频学习网】就是这么666!
    回复

    使用道具 举报

  • TA的每日心情
    开心
    2023-6-23 11:22
  • 签到天数: 3 天

    [LV.2]偶尔看看I

    0

    主题

    6

    帖子

    2023

    积分

    永久VIP会员

    Rank: 3Rank: 3

    积分
    2023
    发表于 2023-5-24 22:23:24 | 显示全部楼层
    谢谢楼主分享!!!
    回复

    使用道具 举报

  • TA的每日心情
    奋斗
    2024-5-10 10:58
  • 签到天数: 70 天

    [LV.6]常住居民II

    2

    主题

    224

    帖子

    2572

    积分

    永久VIP会员

    Rank: 3Rank: 3

    积分
    2572
    发表于 2023-6-9 11:19:10 | 显示全部楼层
    真是难得给力的资源啊!支持【IT码上发视频学习网】!
    回复

    使用道具 举报

  • TA的每日心情
    开心
    2024-5-11 11:18
  • 签到天数: 494 天

    [LV.9]以坛为家II

    1

    主题

    605

    帖子

    5182

    积分

    永久VIP会员

    Rank: 3Rank: 3

    积分
    5182
    发表于 2023-6-10 08:14:31 | 显示全部楼层
    看到这样的好资源真是高兴!感谢【IT码上发视频学习网】的无私分享!
    回复

    使用道具 举报

  • TA的每日心情
    无聊
    2024-4-25 09:06
  • 签到天数: 339 天

    [LV.8]以坛为家I

    0

    主题

    457

    帖子

    4157

    积分

    永久VIP会员

    Rank: 3Rank: 3

    积分
    4157
    发表于 2023-6-11 18:56:13 | 显示全部楼层
    6666666666666666666666
    回复

    使用道具 举报

  • TA的每日心情
    开心
    前天 07:56
  • 签到天数: 307 天

    [LV.8]以坛为家I

    0

    主题

    450

    帖子

    1205

    积分

    初级工程师

    Rank: 2

    积分
    1205
    发表于 2023-6-25 14:02:33 | 显示全部楼层
    无回帖,不论坛,这才是人道。支持【IT码上发视频学习网】!
    回复

    使用道具 举报

    您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

    本版积分规则

    用心服务IT技术爱好者
    资源涵盖Java,PHP,C/C++,Python,Android,iOS
    微信小程序,人工智能,大数据云计算,web前端
    游戏开发,多媒体与设计,运维相关,产品相关
    等等等有价值的VIP资源
    QQ:1198889304
    周一至周日 9:00-21:00
    意见反馈:1198889304@qq.com

    申明:本站所有资源均来自于互联网用户分享,仅供参考和学习之用,不得传播及用于其他用途,请24小时内自行删除,本站不对任何资源负法律责任。如有侵犯您的版权,请联系客服发邮件到1198889304@qq.com联系删除相关内容!