51CTO【微职位】Python数据分析与机器学习实战课程配套视频课程

• file:062、混淆矩阵.mp4
• file:057、下采样策略.mp4
• file:063、逻辑回归阈值对结果的影响.mp4
• file:064、SMOTE样本生成策略.mp4
• file:058、交叉验证.mp4
• file:061、逻辑回归模型.mp4
• file:056、样本不平衡解决方案.mp4
• file:055、案例背景和目标.mp4
• file:060、正则化惩罚项.mp4
• file:059、模型评估方法.mp4
• file:145、神经网络dropout.mp4
• file:146、卷积神经网络基本结构.mp4
• file:144、Tensorflow神经网络迭代.mp4
• file:142、Tensorflow回归实例.mp4
• file:095、距离与数据的定义.mp4
• file:096、目标函数.mp4
• file:100、软间隔问题.mp4
• file:101、SVM核变换.mp4
• file:099、支持向量的作用.mp4
• file:094、支持向量机要解决的问题.mp4
• file:098、SVM求解实例.mp4
• file:023、Pandas数据预处理实例.mp4
• file:026、等待提取中【我爱it学习 www.52itstudy.com】.txt
• file:023、Pandas数据预处理实例【我爱it学习 www.52itstudy.com】.mp4
• file:025、Pandas自定义函数.mp4
• file:022、Pandas索引与计算.mp4
• file:021、Pandas数据读取.mp4
• file:093、基于贝叶斯算法的新闻分类.mp4
• file:092、LDA建模.mp4
• file:088、文本分析与关键词提取.mp4
• file:091、TF-IDF关键词提取.mp4
• file:089、相似度计算.mp4
• file:090、新闻数据与任务简介.mp4
• file:189、测试相似度结果.mp4
• file:186、使用Gensim库构造词向量.mp4
• file:187、维基百科中文数据处理.mp4
• file:188、Gensim构造word2vec.mp4
• file:132、计算机视觉常规挑战.mp4
• file:134、损失函数.mp4
• file:137、神经网络整体架构.mp4
• file:136、反向传播.mp4
• file:135、softmax分类器.mp4
• file:138、神经网络实例.mp4
• file:131、GMM聚类.mp4
• file:052、完成梯度下降模块.mp4
• file:051、Python实现逻辑回归任务概述.mp4
• file:054、实验对比效果.mp4
• file:053、停止策略与梯度下降策略对比.mp4
• file:001、AI时代首选Python.mp4
• file:006、系列课程环境配置.mp4
• file:004、机器学习怎么学？.mp4
• file:002、Python我该怎么学？.mp4
• file:005、算法推导与案例.mp4
• file:003、人工智能的核心-机器学习.mp4
• file:084、贝叶斯推导实例.mp4
• file:085、贝叶斯拼写纠错实例.mp4
• file:087、贝叶斯实现拼写检查器.mp4
• file:083、贝叶斯算法概述.mp4
• file:086、垃圾邮件过滤实例.mp4
• file:149、卷积网络参数配置.mp4
• file:150、卷积神经网络计算流程.mp4
• file:148、Pooling层原理与参数.mp4
• file:152、验证码识别任务概述.mp4
• file:147、Tensorflow构造卷积神经网络参数.mp4
• file:153、完成验证码识别任务.mp4
• file:151、CNN在mnist数据集上的效果.mp4
• file:041、线性回归算法概述.mp4
• file:044、目标函数推导.mp4
• file:045、线性回归求解.mp4
• file:043、似然函数求解.mp4
• file:042、误差项分析.mp4
• file:182、CBOW模型实例.mp4
• file:184、梯度上升求解.mp4
• file:181、Hierarchical.mp4
• file:177、语言模型.mp4
• file:185、负采样模型.mp4
• file:179、词向量.mp4
• file:183、CBOW求解目标.mp4
• file:178、N-gram模型.mp4
• file:180、神经网络模型.mp4
• file:176、自然语言处理与深度学习.mp4
• file:124、聚类案例实战.mp4
• file:123、多种聚类算法概述.mp4
• file:122、DBSCAN迭代可视化展示.mp4
• file:121、DBSCAN工作流程.mp4
• file:120、DBSCAN聚类算法.mp4
• file:074、集成算法-随机森林.mp4
• file:075、特征重要性衡量.mp4
• file:076、提升模型.mp4
• file:118、Kmeans工作流程.mp4
• file:119、迭代效果可视化展示.mp4
• file:117、Kmeans算法概述.mp4
• file:207、报表可视化分析.mp4
• file:202、数据读取与预处理.mp4
• file:208、红牌和肤色的关系.mp4
• file:201、数据背景介绍.mp4
• file:206、多特征之间关系分析.mp4
• file:203、数据切分模块.mp4
• file:205、特征可视化展示.mp4
• file:210、数据切片分析.mp4
• file:212、峰度与偏度.mp4
• file:215、变量关系可视化展示.mp4
• file:214、数据分析维度.mp4
• file:211、单变量分析.mp4
• file:213、数据对数变换.mp4
• file:112、求解得出降维结果.mp4
• file:111、Python实现线性判别分析.mp4
• file:070、决策树复习.mp4
• file:071、决策树涉及参数.mp4
• file:072、树可视化与Sklearn实例.mp4
• file:073、Sklearn参数选择模块.mp4
• file:155、Xgboost基本原理.mp4
• file:160、Adaboost算法概述.mp4
• file:159、Xgboost实例演示.mp4
• file:158、Xgboost安装.mp4
• file:154、集成算法思想.mp4
• file:156、Xgboost目标函数推导.mp4
• file:157、Xgboost求解实例.mp4
• file:047、梯度下降方法对比.mp4
• file:046、梯度下降原理.mp4
• file:048、学习率对结果的影响.mp4
• file:080、回归模型进行预测.mp4
• file:078、数据介绍.mp4
• file:082、特征选择.mp4
• file:081、随机森林模型.mp4
• file:079、数据预处理.mp4
• file:125、EM算法要解决的问题.mp4
• file:129、GMM模型.mp4
• file:127、EM算法求解实例.mp4
• file:126、隐变量问题.mp4
• file:128、Jensen不等式.mp4
• file:109、线性判别分析要优化的目标.mp4
• file:108、线性判别分析要解决的问题.mp4
• file:110、线性判别分析求解.mp4
• file:031、绘图细节设置.mp4
• file:028、子图操作.mp4
• file:030、柱形图与盒形.mp4
• file:029、条形图与散点图.mp4
• file:027、折线图绘制.mp4
• file:049、逻辑回归算法原理推导.mp4
• file:050、逻辑回归求解.mp4
• file:066、衡量标准-熵.mp4
• file:069、决策树剪枝策略.mp4
• file:065、决策树原理概述.mp4
• file:068、信息增益率.mp4
• file:067、决策树构造实例.mp4
• file:103、SVM参数调节.mp4
• file:102、Sklearn求解支持向量机.mp4
• file:课件与代码.exe
• file:198、Pandas生成时间序列.mp4
• file:195、股票预测案例.mp4
• file:197、维基百科词条EDA.mp4
• file:196、使用tsfresh库进行分类任务.mp4
• file:199、Pandas数据重采样.mp4
• file:200、Pandas滑动窗口.mp4
• file:105、论文的重要程度.mp4
• file:107、BenchMark的作用.mp4
• file:104、HTTP检测任务与数据挖掘的核心.mp4
• file:115、PCA求解.mp4
• file:116、PCA降维实例.mp4
• file:114、PCA要优化的目标.mp4
• file:034、调色板.mp4
• file:032、布局整体风格设置.mp4
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• file:036、单变量分析绘制.mp4
• file:037、回归分析绘图.mp4
• file:040、热度图绘制.mp4
• file:009、List基础模块.mp4
• file:011、循环结构.mp4
• file:010、List索引.mp4
• file:015、函数基础.mp4
• file:007、快速入门，边学边用.mp4
• file:008、变量类型.mp4
• file:014、文件处理.mp4
• file:013、字典模块.mp4
• file:190、数据平稳性与差分法.mp4
• file:192、相关函数评估方法.mp4
• file:194、参数选择.mp4
• file:191、ARIMA模型.mp4
• file:193、建立AIRMA模型.mp4
• file:171、得出商品推荐结果.mp4
• file:169、Surprise库与数据简介.mp4
• file:175、训练网络模型.mp4
• file:170、Surprise库使用方法.mp4
• file:172、使用Tensorflow构建隐语义模型.mp4
• file:173、模型架构.mp4
• file:162、推荐系统要完成的任务.mp4
• file:167、隐语义模型求解.mp4
• file:164、基于用户的协同过滤.mp4
• file:168、模型评估标准.mp4
• file:161、推荐系统应用.mp4
• file:019、Numpy矩阵操作.mp4
• file:020、Numpy常用函数.mp4
• file:016、Numpy数据结构.mp4
• file:唐宇迪-机器学习课程代码-新整理.exe
• file:机器学习算法配套案例实战.exe
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• file:维基百科中文数据.exe
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• folder:第11章 项目实战：案例实战信用卡欺诈检测
• folder:第30章 Tensorflow实战
• folder:第18章 支持向量机算法
• folder:第4章 数据分析处理库Pandas
• folder:第17章 Python文本数据分析
• folder:第36章 使用Gensim库构造词向量模型
• folder:第29章 神经网络
• folder:第28章 GMM聚类实践
• folder:第10章 案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略
• folder:第1章 人工智能入学指南
• folder:第16 章贝叶斯算法
• folder:第31章 Mnist手写字体与验证码识别
• folder:第7章 线性回归算法
• folder:第35章 词向量模型Word2Vec
• folder:第26章 聚类实践
• folder:第25章 聚类算法-DBSCAN
• folder:第14章 集成算法与随机森林
• folder:第24章 聚类算法-Kmeans
• folder:第39章 探索性数据分析：赛事数据集
• folder:第40章 探索性数据分析：农粮组织数据集
• folder:第22章 案例实战：Python实现线性判别分析
• folder:第13章 案例实战：决策树Sklearn实例
• folder:第32章 Xgboost集成算法
• folder:第8章 梯度下降算法
• folder:第15章 泰坦尼克船员获救
• folder:第27章 EM算法
• folder:第21章 降维算法：线性判别分析
• folder:第5章 可视化库Matplotlib
• folder:第12章 决策树算法
• folder:第19章 SVM调参实例
• folder:课件与代码
• folder:第38章 Python时间序列案例实战
• folder:第20章 机器学习处理实际问题常规套路
• folder:第23章 降维算法：PCA主成分分析
• folder:第6章 Python可视化库Seaborn
• folder:第2章 Python快速入门
• folder:第37章 时间序列-ARIMA模型
• folder:第34章 推荐系统实战
• folder:第3章 科学计算库Numpy
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