【微职位】Python数据分析与机器学习实战课程配套视频课程

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课程目录:
【微职位】Python数据分析与机器学习实战课程配套视频课程
├──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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