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[前&后端开发] 超强大的Python数据分析课程-偏机器学习方向 Python数据分析经典案例课程

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  • TA的每日心情
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    [LV.10]以坛为家III

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    发表于 2018-12-25 14:54:50 | 显示全部楼层 |阅读模式
    课程目录/ a7 h6 s- }, K8 N6 m5 l; |
    ├─Tensorflow课程.zip& U3 p  T3 f% ?# K8 @0 z7 N, x
    ├─机器学习经典案例.zip
    1 l; N4 }' Y1 x├─课时01.课程简介.flv
    : H9 N* G+ H6 |( A* H├─课时02.课程数据,代码下载.swf1 L+ a# U# E3 @6 P( @9 H4 g7 X
    ├─课时03.使用Anaconda搭建python环境.flv4 B# {+ p) \* t5 n0 }4 ~
    ├─课时04.Kobe.Bryan生涯数据读取与简介.flv. P5 R" s5 n/ h% A
    ├─课时05.特征数据可视化展示.flv_d.flv+ t# W& y+ {$ _& r
    ├─课时06.数据预处理.flv_d.flv# m  x- }* |: Y, u' s
    ├─课时07.使用scikit-learn建立分类模型.flv_d.flv
    * Q) O# Z, g' V├─课时08.数据简介及面临的挑战.flv_d.flv" n: W( o$ a& C
    ├─课时09.数据不平衡问题解决方案.flv_d.flv
    # d: y' x6 w; o: d  `* `  g! {├─课时10.逻辑回归进行分类预测.flv_d.flv
    " P0 i: o$ D: z├─课时11.使用阈值来衡量预测标准.flv_d.flv' H4 P8 ]0 j5 ?4 |* R
    ├─课时12.使用数据生成策略.flv_d.flv
    % [, F. B! a: _/ B' ?  y' E+ g& [├─课时13.数据简介与特征课时化展示.flv_d.flv  M  R  u" x  z! U3 Q% o* v
    ├─课时14.不同特征的分布规则.flv_d.flv& b. E6 u0 \3 V# F1 J/ o: w
    ├─课时15.决策树模型参数详解.flv_d.flv& M+ `- S  c; v% f/ P% V
    ├─课时16.决策树中参数的选择.flv_d.flv
    & P( B+ d; {/ z- D4 x7 u, I! l0 D├─课时17.将建立好决策树可视化展示出来.flv_d.flv$ B8 v2 j2 b4 @$ y# T: G6 T
    ├─课时18.船员数据分析.flv_d.flv6 g3 T3 \! a' D% q6 x
    ├─课时19.数据预处理.flv_d.flv
    " F" G" B0 L6 H- [" c8 Z1 l6 i├─课时20.使用回归算法进行预测.flv_d.flv1 m2 N: F* Z$ g$ W/ s, F% u
    ├─课时21.使用随机森林改进模型.flv_d.flv" g$ Q: v' D, F7 v' y5 F1 C8 d
    ├─课时22.随机森林特征重要性分析.flv_d.flv$ m: x1 L. B+ h+ |/ \' s0 _% c
    ├─课时23.级联模型原理.flv_d.flv; K8 n( A, _1 \4 N6 b8 p+ [. a/ P( p
    ├─课时24.数据预处理与热度图.flv_d.flv8 b: c" ~# v' X1 Q
    ├─课时25.二阶段输入特征制作.flv_d.flv
    8 R; d" x; V/ c2 ^├─课时26.使用级联模型进行预测.flv_d.flv
    * C; |( f( Q# h7 ?+ y8 _4 Q├─课时27.数据简介与特征预处理.flv_d.flv
    , N4 q3 ?2 x8 J& T: s! W' P* X" h├─课时28.员工不同属性指标对结果的影响.flv_d.flv
    % X' Q& {- r1 ?4 @2 }├─课时29.数据预处理.flv_d.flv
    ) B3 G6 s& W! O/ B  A├─课时30.构建预测模型.flv_d.flv
    $ k% {% s4 M; {7 K* u/ D├─课时31.基于聚类模型的分析.flv
    % A1 ]) @; F' G( w: _2 q* ^$ \% Q. A. ~├─课时32.tensorflow框架的安装.flv_d.flv8 m/ @8 p1 I6 [. ]
    ├─课时33.神经网络模型概述.flv_d.flv+ D& q. B8 I5 }6 S: Z
    ├─课时34.使用tensorflow设定基本参数.flv_d.flv
    ' d. G4 k1 X5 S% Z7 f# u├─课时35.卷积神经网络模型.flv_d.flv
    & h' I6 I- S- ?1 a+ z├─课时36.构建完整的神经网络模型.flv_d.flv
    9 |5 I4 }& E$ c* d/ O% |2 o* b& A├─课时37.训练神经网络模型.flv_d.flv1 h2 I; \0 H9 e: Z
    ├─课时38.PCA原理简介.flv_d.flv/ }' A4 {" j$ E& Q; r  M# N; Q
    ├─课时39.数据预处理.flv_d.flv
    6 h$ n  `$ w/ S, a# S├─课时40.协方差分析.flv_d.flv
    , a$ ~5 @- R4 @% Y, H. g├─课时41.使用PCA进行降维.flv_d.flv0 k& Z% T! I! M3 }$ p5 r
    ├─课时42.数据简介与故事背景.flv_d.flv0 S: z) z+ v' k" l- R, ^# a- B
    ├─课时43.基于词频的特征提取.flv_d.flv: `) \. t# W. y0 C7 N6 h" Q
    ├─课时44.改进特征选择方法.flv_d.flv
    & K8 f* g: h& c, X- t4 I$ g├─课时45.数据清洗.flv_d.flv
    2 [6 r" g" x, e0 R4 m├─课时46.数据预处理.flv_d.flv+ o1 G( r" s* L# x- y4 m" T% n
    ├─课时47.盈利方法和模型评估.flv_d.flv- V; F* E% D* @+ X* M
    ├─课时48.预测结果.flv_d.flv/ P. [( h1 W; v

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  • TA的每日心情

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    [LV.9]以坛为家II

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    发表于 2018-12-25 19:45:56 | 显示全部楼层
    超强大的Python数据分析课程-偏机器学习方向 Python数据分析经典案例课程
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  • TA的每日心情
    开心
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    [LV.10]以坛为家III

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    发表于 2018-12-25 20:43:56 来自手机 | 显示全部楼层
    很好很好很好
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  • TA的每日心情
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  • TA的每日心情
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    发表于 2018-12-26 14:46:32 | 显示全部楼层
    算法?机器学习?头疼
    努力总会有
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  • TA的每日心情
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    发表于 2018-12-26 16:57:37 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情
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  • TA的每日心情
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