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签到天数: 1302 天 [LV.10]以坛为家III
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- 【课程介绍】
& n) E! j& k6 J" D5 b课程风格通俗易懂，真实案例实战。精心挑选真实的数据集为案例，通过python数据科学库numpy,pandas,matplot结合机器学习库scikit-learn完成一些列的机器学习案例。课程以实战为基础，所有课时都结合代码演示如何使用这些python库来完成一个真实的数据案例。算法与项目相结合，选择经典kaggle项目，从数据预处理开始一步步代码实战带大家快速入门机器学习。 - 【课程目标】 % F. Y9 g1 e4 N8 N, B0 w- |
课程目标：零基础快速掌握python数据分析与机器学习算法实战，快速入门python最流行的数据分析库numpy,pandas,matplotlib。对于繁琐的机器学习算法，先从原理上进行推导，以算法流程为主结合实际案例完成算法代码,使用scikit-learn机器学习库完成快速建立模型，评估以及预测。结合经典kaggle案例，从数据预处理开始一步步完成整个项目，使大家对如何应用python库完成实际的项目有完整的经验与概念。
+ h6 [+ i# s' D5 T b
3 f& q) W( h' G- L# Q: E' E
& K$ [# s6 s5 u. ~
目录' w7 ]7 M8 G. b& `
' V( |1 d+ v2 I1 k" x, a* U7 H章节1: Python科学计算库-Numpy4 f1 `# o! \; l# i v7 r
5 k/ ~/ b$ I9 { 课时1课程介绍（主题与大纲） 10:46 z o3 m" G. m5 Y% l: e# w/ l3 a, ] T
课时2机器学习概述 10:04/ j5 z' I# S" p5 ?: }
课时3使用Anaconda安装python环境（Python新手先看这个） 13:10% e& d) I) t& `, z! }* R$ w. \4 s6 Z# s: Q: A/ ?" k \2 V
课时4课程数据，代码，PPT（在参考资料界面）' ?% E% L- U' Q U8 L0 ^
4 |3 r/ n6 |0 X4 ?$ ^ 课时5科学计算库Numpy 10:32* V. o3 ~, R% a- X a p+ m3 u$ {4 t1 o1 T9 r7 A
课时6Numpy基础结构 10:41 ?' F7 s' ~% F7 r. ?4 d
课时7Numpy矩阵基础 05:55; d' \2 d! I- J1 ~- Q0 c9 e1 t$ d, M8 K$ F' p% n L) @3 ?
课时8Numpy常用函数 12:02
/ P2 K# K2 T$ W" z 课时9矩阵常用操作 10:18
0 a5 V4 P, \$ e3 B0 s0 D+ [ 课时10不同复制操作对比 10:49( \* a5 J+ H' l9 C) d
% {) l, D6 b& L$ q% p7 E: j/ I8 @6 u
章节2: python数据分析处理库-Pandas) B0 h/ B: ^7 }" t2 _' E
课时11Pandas数据读取 11:505 w5 D% V0 i1 Z. ?( ^& j
课时12Pandas索引与计算 10:26% V8 ]! e$ r F
课时13Pandas数据预处理实例 13:019 h1 A3 t( Z8 r; d2 @7 {& }; r
课时14Pandas常用预处理方法 11:11
; d& x( f7 Q: b8 Z 课时15Pandas自定义函数 07:44: s- ` z6 k5 c& L6 P0 i3 t3 a$ ?$ t8 y; K: L$ Q; f9 D
课时16Series结构 12:29- r- p+ C9 u9 v& Q5 B6 Y$ K5 Q( C4 f& x* D# ?" A9 f
) ]) ?, @* V8 y3 d2 e, V% f7 q
章节3: Python数据可视化库-Matplotlib+ X% U) N, H! s" o, Y
1 z" Y s( ?9 Z/ I S, i9 I 课时17折线图绘制 08:25
! {% T7 ~& |* P 课时18子图操作 14:05 [0 O" [# {& ?0 j( w" m+ M- t* c
& ^% Z; Q# Y& Z7 _! R. @3 b" t 课时19条形图与散点图 10:12+ i- m8 Q4 V( ]
课时20柱形图与盒图 10:176 Z w9 T, y/ _
9 ~: t/ P" _/ u1 L7 j 课时21细节设置 06:13# j# P. j3 s3 f) ]# f& S
, N4 u D4 d, @: ?+ \0 I, O3 L9 v9 W3 m+ c: [7 u. T) W
7 ]1 L) |# B5 s8 j) y3 O! Z章节4: Python可视化库Seaborn6 g" T$ z( @; l* L7 A$ `/ @: }5 ~$ }6 ~; ^9 c* u$ S k3 f
课时22Seaborn简介 02:44( s0 y" W/ R( o" k- y" b) U( u1 A; S3 D* T( C" T' D
课时23整体布局风格设置 07:487 q. T& B( x1 d/ a3 Z+ [( W
课时24风格细节设置 06:504 D2 H+ g& h( S2 r _: x& A: H8 T$ [2 n
课时25调色板 10:40) l. t4 P- R* g, ?1 M: o
1 M( v$ u; F/ z K 课时26调色板颜色设置 08:182 K$ x3 O% U, ]# n4 d
' `! Y$ C$ c( Z: Q, N2 T 课时27单变量分析绘图 09:38% W y# p) Y9 i. K) ~2 @9 P
: l+ @ T# N* f7 Q! d" s7 N# r 课时28回归分析绘图 08:53
' A' L! `* O; T, E" W 课时29多变量分析绘图 10:36. }( e: c; G b
课时30分类属性绘图 09:40, M) M! F5 i. E; P' ]
课时31Facetgrid使用方法 08:50: V* K0 L% d3 C. i- U- t" c- I
) k, R$ c# K3 y5 ^& g2 u 课时32Facetgrid绘制多变量 08:30
' }7 g; ]! A% ~0 a0 \! n- }. K 课时33热度图绘制 14:19' J9 d2 R; l d* n0 t* @8 b3 ?$ v
4 T3 g- W0 W% H2 H+ F$ \, f6 N1 H* K3 g0 r4 b+ ` k
章节5: 回归算法$ s& @0 A0 C4 B N; U( M: ^) C7 a8 R
, \. j4 M" f% ]4 r5 n { 课时34回归算法综述 09:429 f' ~9 S" ]. M2 T1 T- m8 g5 ?8 z2 k
课时35回归误差原理推导 13:01" C7 x- M+ d Q; |4 g6 {5 [ u3 E) R# m" o/ n6 T: U
课时36回归算法如何得出最优解 12:05+ w: k+ C+ G; k! w o( C" }$ T
, }1 H% H5 f5 g8 L 课时37基于公式推导完成简易线性回归 08:40( Y* T+ @$ f8 |7 W5 Q3 o4 P, ]" `$ R$ m/ N' c) `6 r
课时38逻辑回归与梯度下降 16:591 n7 W. U9 _- e3 ^
课时39使用梯度下降求解回归问题 15:13
4 D, ^9 @9 g1 D% f, g
7 L' ?+ ?% L& a% J& f! y章节6: 决策树. C2 q |& Y/ u7 D) B# i) D! S( |# f' x# b5 m/ f) O3 F
课时40决策树算法综述 09:40 D: h6 A/ {4 g; ~7 Q9 u# |$ h/ {# G3 N4 p/ Z/ j
课时41决策树熵原理 13:20( [* ~8 k" b; @& Y- _2 n' d6 G! h3 ^& E$ w9 q
课时42决策树构造实例 11:00 ]8 q! x- W- X4 `' H/ l( C1 J) Q8 d1 ]8 e: R+ b2 ~7 P
课时43信息增益原理 05:274 G/ K* C& j* ]. d! D
课时44信息增益率的作用 16:396 \ v. v' O3 `5 t8 N6 k( n
! h0 |4 S' ^# [, K1 d6 ^ 课时45决策树剪枝策略 12:08. D. |3 R7 f0 t2 k% e- {: Y! B, f8 q4 y$ Z K$ b: N
课时46随机森林模型 09:15* ?1 ]& \4 L, A; Z2 }9 k# R; n- \$ s
课时47决策树参数详解 17:49
5 `/ e( \7 y" I5 J. b+ n; \" I. ]; n8 N: w: c& D7 B
5 ^" x. ?2 [ m$ U$ a章节7: 贝叶斯算法! n) c7 I' Q% l1 F1 d5 N# k2 t
课时48贝叶斯算法概述 06:58) _1 Q( h" L8 D, s2 l/ x+ H
$ j' N8 x% T# d: a% r) U5 x# G+ k 课时49贝叶斯推导实例 07:382 k! E# H9 @4 {0 m t8 ]: y: v5 a$ M. C. B3 b: _
课时50贝叶斯拼写纠错实例 11:466 H( J. e: b/ B3 q8 Z
8 G0 x( ^* [+ c: i8 W5 h 课时51垃圾邮件过滤实例 14:10* T0 x% G% q' }- t) P! |% P# f* m: z. f" z
课时52贝叶斯实现拼写检查器 12:21$ v) v9 U! t( W; B) u( H" V Y- h( a a# E4 g) V+ P4 _
# o* e8 f. ~" j9 ?7 s* i5 x$ m/ _' R0 s1 b; k. F9 N5 T
章节8: 支持向量机6 U4 c) \5 D b( |' m" r3 D5 J% y y& R$ Q7 W# d5 Q& p) z
课时53支持向量机要解决的问题 12:01. R) r2 ~6 T0 e9 d @8 b
! A% e# i# a/ x J2 T1 ?" K' Q9 Q 课时54支持向量机目标函数 10:01
* `# n7 j3 ^# l 课时55支持向量机目标函数求解 10:05, N/ F. h! Z, k* M1 c4 P$ v: H1 E4 L
- }& Q! G# x3 W! g/ k 课时56支持向量机求解实例 14:18
' R; U' R: |0 F: }% D 课时57支持向量机软间隔问题 06:551 i0 l7 |% K( D3 ]8 @8 o* B% S
课时58支持向量核变换 10:17
1 a" b" i' o4 D 课时59SMO算法求解支持向量机 29:29" k$ @3 H& a4 q6 B/ f
- `- t9 [2 t' F9 }4 x% q4 p5 F/ R2 y( B5 b7 i' z# j6 R- s+ N6 d8 T5 I+ b' K- I
章节9: 神经网络
1 x! D' F S! c# \# [6 l 课时60初识神经网络 11:28, j# h- A1 T+ k. j, U" e- K9 z
课时61计算机视觉所面临的挑战 09:40+ R& ]+ ]1 I: z1 k
课时62K近邻尝试图像分类 10:01
( a9 D9 \6 L7 b' _: C, q' E- Z+ D 课时63超参数的作用 10:31( Z) \) e Y U( \' \
课时64线性分类原理 09:358 U9 q4 P M4 A# T
0 }. J+ x! c. s9 n 课时65神经网络-损失函数 09:18
& v" Y! }2 G7 b; ^- u; E8 d 课时66神经网络-正则化惩罚项 07:196 Z- Z) M- g$ w3 x- i; C# F M$ z0 F: P4 J7 r+ R' e8 g: p7 P
课时67神经网络-softmax分类器 13:39/ a) g: t% ?2 A; W2 V- R
( k9 I' N% `" k4 S4 l 课时68神经网络-最优化形象解读 06:47" s1 b9 K( N9 |4 Y3 ?3 i$ q
课时69神经网络-梯度下降细节问题 11:49, J) R! |) W# I' p5 b( N' o$ c8 ~, k- V
课时70神经网络-反向传播 15:17; J" e7 e& ^. P0 C9 ]# t
: A& ^( B3 D4 ], ?9 |; X 课时71神经网络架构 10:111 ?& G( P) `! z) l; G' q9 ^- x* ^# S n/ f
课时72神经网络实例演示 10:39
6 G, U, N* e( |* _ n* | 课时73神经网络过拟合解决方案 15:54$ G( P6 j# e# E% J+ J1 ]& u5 f* U; z. y; d! Z; o Y! d
课时74感受神经网络的强大 11:301 o9 l! x7 Y8 f( S" z! m: n6 Y' \' f& F8 g8 |( V
& G: I' P% Z* C- _- z, a4 M6 b0 g! g* H. |
章节10: Xgboost集成算法* ^ \' L1 F* h' O- ~0 r
: @1 ?! [& c; o5 Q 课时75集成算法思想 05:35; c( z4 [8 c& q7 ]3 z) O
2 |# y5 t, G) U6 P 课时76xgboost基本原理 11:074 w! W5 a: I* |" e8 p6 ]+ i
: N4 q: |+ e: r; D7 W- Z 课时77xgboost目标函数推导 12:18
: i0 @; d6 N7 |- t; Z1 }2 z" U2 m8 g- o 课时78xgboost求解实例 11:29* V* M. G$ Z, {! |" a1 D, H2 _, U! d" ^& h- S5 \2 n( d$ e
课时79xgboost安装 03:328 a+ Y Q; ?* D0 }0 f) R3 o' M6 N, q/ g: t7 a" e5 V7 u
课时80xgboost实战演示 14:44
. @$ o+ g, [" D4 K# o" ? 课时81Adaboost算法概述 13:01) C1 l" Z) U! t+ ]0 s" @4 |1 Q3 y5 b# P5 H% p& F s; F* y
# e9 {7 P) a# G5 |! W
S( L1 s$ h& k% h7 b章节11: 自然语言处理词向量模型-Word2Vec& p2 h' j) h' s' ~6 s' z3 j! }/ x2 h' U4 D. ?
课时82自然语言处理与深度学习 11:58& ~1 ]; i& m' q( G9 i
课时83语言模型 06:16) g0 j u( _! q+ a! L& I9 ~& Z$ c9 K* A: Y" Z( M+ |
课时84-N-gram模型 08:32
: A7 ~; s1 C9 V+ t* J; W9 e 课时85词向量 09:28" C/ k' W( u. k2 \2 N( k* ^$ e: h* V
课时86神经网络模型 10:03
' S2 k. ]* @/ j* H) P" U 课时87Hierarchical Softmax 10:01, C* u& ]5 s' N. z) {1 n5 l0 e- _" _3 V
课时88CBOW模型实例 11:21" w' I6 q; h0 k6 J
课时89CBOW求解目标 05:39% g U- S+ x( ]& Y
" n% V* V N& n- g/ [8 m 课时90梯度上升求解 10:11
: a6 v1 o% a/ v 课时91负采样模型 07:15
" `) M+ C6 S* ?7 l' U; N) C: F* @0 M5 C3 x9 H/ ]: C, Q
章节12: K近邻与聚类
: B0 h @3 q% m2 `, q/ j 课时92无监督聚类问题 16:04
/ e. w! [4 B5 E$ `- A0 F" x1 ~ 课时93聚类结果与离群点分析 12:55+ K) c H X' ]$ \
课时94K-means聚类案例对NBA球员进行评估 14:235 e9 K0 t) B3 y0 U3 @
课时95使用Kmeans进行图像压缩 07:58
' k3 R Q0 t2 l& C 课时96K近邻算法原理 12:349 W; J( k) P' h* I) ?# S1 T8 U# D2 Q* @. [$ f) c" o4 E U
课时97K近邻算法代码实现 18:44
_: n1 V# Y& x- R3 z" e$ C7 _4 Y1 S: Z2 {! S( A) ?1 z7 ?' y
! D- T1 _1 _( x7 L+ U$ M% m章节13: PCA降维与SVD矩阵分解0 J$ T4 L) Q8 w9 h0 U( {6 O* [& X/ a" y/ L r& `4 T
课时98PCA基本原理 10:48
* u9 ^: p) F4 ^/ ? 课时99PCA实例 08:34- z0 Z+ l( u6 `5 z$ w; r* d
2 _- p3 E+ ]- x/ V 课时100SVD奇异值分解原理 10:08* |& T( Z3 v0 ?; ^8 W
课时101SVD推荐系统应用实例 13:31& z' B Z4 A# o5 L) L
& y, x1 l8 A f: B) Z( ]; X9 k% Q1 n! ^8 l
/ s1 e* U4 }! l! w章节14: scikit-learn模型建立与评估* v8 D' E$ |6 ^2 i
课时102使用python库分析汽车油耗效率 15:09, B& v) H- ?+ x) q0 P/ G
0 h7 |7 Y! Q( _ 课时103使用scikit-learn库建立回归模型 14:022 A! K3 H4 B; t/ x
% W/ K( z, o; Y/ |+ J 课时104使用逻辑回归改进模型效果 13:12, Z4 h C$ T9 v4 Y' H9 h- I$ y
课时105 模型效果衡量标准 20:09
2 k/ J, J" \1 u1 W; B8 R 课时106ROC指标与测试集的价值 14:313 f7 F4 [7 e5 C! z2 m# p7 ~ M6 ?
4 O3 c# b& ~. V' f6 M' h 课时107交叉验证 15:15
7 K+ |3 g, n7 @2 l' t$ L* i 课时108多类别问题 15:52& N& k+ ~! A* n* n. M3 p
- c4 C+ M7 @; [9 C章节15: Python库分析科比生涯数据
; q7 E1 n g6 `' t4 V 课时109Kobe Bryan生涯数据读取与简介 07:45, M. t& ]8 j3 \5 ^$ [. ~4 b0 Y9 b, X. D) l2 D7 h2 _
课时110特征数据可视化展示 11:41
+ i) N( W5 [2 C6 Q) ~& d 课时111数据预处理 12:32& F, N. I) Q( J5 O% g) Z. E# U1 j" ]' u
% g' I; C1 ]2 J x5 g 课时112使用Scikit-learn建立模型 10:12$ g [- U* N% s3 t
( x& z. _/ y5 z& H+ ^* v
) t9 q) O9 M( \" z章节16: 机器学习项目实战-泰坦尼克获救预测/ {6 v% q+ V! y0 d. f! m
4 N |: r8 S: Y! P, N4 G 课时113船员数据分析 11:02; S8 j5 N/ N" P% y( K, X) R% y) H0 \' D
课时114数据预处理 11:39
: H7 \; j8 ~/ I2 I9 g" | 课时115使用回归算法进行预测 12:137 Y6 N' y9 k) y
课时116使用随机森林改进模型 13:25- Y/ j. Q" j/ ]) [8 e6 ~
7 j# @/ B% _9 ?# J* W 课时117随机森林特征重要性分析 15:557 C# J* b4 k( }1 G0 }
( ~) j& S6 U. \$ m0 [9 m, W {8 ?3 p4 s6 s: n6 C& D
章节17: 机器学习项目实战-交易数据异常检测
7 t; a; [* T& c; F& e) p1 y# ] 课时118案例背景和目标 08:32+ L& d. G+ C7 w e/ C- L. | q0 N7 u
课时119样本不均衡解决方案 10:180 g. G; S) ?7 D' R' f) T8 @* M8 t( _# C4 A1 i7 n/ j
课时120下采样策略 06:36
) @7 G0 H+ k% }; x, v i. T 课时121交叉验证 13:039 T m% z9 {& D- p( P/ r3 f# [
/ \8 f5 K+ x% N/ Z) u4 ~ 课时122模型评估方法 13:06 ~- H+ |! ^) P- @9 b+ U, k; h3 K2 R( S$ X
课时123正则化惩罚 08:09; @: n6 \' n* h- x' b( {( ?8 B
5 _& z( z2 ?% w a. a) N6 V 课时124逻辑回归模型 07:37
) I* g6 o1 a8 v$ Y4 T 课时125混淆矩阵 08:53) ~2 Q# t: v5 \, ?/ r" Y: N0 b0 b. s) B% a7 l6 _
课时126逻辑回归阈值对结果的影响 10:019 b$ C/ u! }7 N8 i9 T
课时127SMOTE样本生成策略 15:51
7 T& `( O4 S2 ?& {, M) S! h$ e) j& k; E' p
' O. ?9 A+ v @章节18: Python文本数据分析：新闻分类任务) c% R5 H$ k' z3 a/ r
$ ]; U2 @6 }& ]" A7 e h 课时128文本分析与关键词提取 12:11" y) }, P8 i# @3 D& x. W
3 R! F4 ?) J- @. T" ]# U7 T 课时129相似度计算 11:446 g- f, i* f/ L% S4 O. g; p/ C" g0 j+ n
课时130新闻数据与任务简介 10:20, G' @% i4 g/ @9 f; w k# a+ s0 o: ~
课时131TF-IDF关键词提取 13:28' X0 _- b0 x' ^; }' A4 l: w" `; `: Z: C# ^% ] a9 ^) u/ M
课时132LDA建模 09:10, w+ m9 C i/ i6 O$ L3 ]- o( A" b- q3 _7 U# p
课时133基于贝叶斯算法进行新闻分类 14:53, G. C8 N8 |1 B- z( W# |: s$ b& f& }
; k: V+ ?/ R" h2 q" r% h9 s, Z- r2 K* ^. [# O; ?7 ]$ C& N
章节19: Python时间序列分析7 V6 L8 y% y& n/ H! m) C: E! [0 w' D. W/ J
课时134章节简介 01:03& o) P6 A" I) R+ v# B2 m+ r
. s# Z3 c. ?6 P6 M' u 课时135Pandas生成时间序列 11:28, w! H! T. M# m; r- J1 V
: x6 E7 B2 n) z" u" \2 \, r; X 课时136Pandas数据重采样 09:222 t5 I/ |; x+ Y0 l+ O
; h5 v" y/ C+ v( X8 c6 H 课时137Pandas滑动窗口 07:476 w+ T# u! F f; A5 y/ i" }( B* d1 r& v* `; H, \4 b
课时138数据平稳性与差分法 11:101 I L. V: k8 x' ]! u! M% |1 g; P
课时139ARIMA模型 10:34+ b7 y" @7 j6 x5 o! n$ h! d3 f' v; \- p; _. Q( G0 w, P. u- y
课时140相关函数评估方法 10:46& X+ L' [- r, _: Q! Y1 E) ?) Q% b
课时141建立ARIMA模型 07:48- v" U" \7 m# K% A1 b" B( {( ?
9 H: L3 m/ T, k) q3 U" c8 [ 课时142参数选择 12:40 M1 Y# t; s, Y4 x8 j I. T2 U' P* u0 ^
课时143股票预测案例 09:57! c1 k- V- X7 H1 H1 e! ]7 S
课时144使用tsfresh库进行分类任务 12:04+ `* z2 `0 x* i7 ?7 Z l4 G
! s3 p$ x4 T$ I/ E( m 课时145维基百科词条EDA 14:30
! X% V% e3 z; Q8 w( l" \6 w9 [
N. C3 {6 w, {! F2 S/ j章节20: 使用Gensim库构造中文维基百度数据词向量模型+ [4 v& L, ^6 t" w* m9 \0 t4 b4 ]: }) \( O
课时146使用Gensim库构造词向量 06:22( T( k! U; x' J+ {5 l1 e) V
7 m8 w1 h+ E* @% m& m* I 课时147维基百科中文数据处理 10:27; B/ ^0 j6 i8 ~8 ~9 K) M% ]6 J, V: e, l" u' b! @8 k
课时148Gensim构造word2vec模型 08:52. P- c! I9 k9 W7 Q3 H" a2 w5 C& @
课时149测试模型相似度结果 07:429 n- n" d8 A3 c$ W7 \! z/ k: m9 V0 c7 a9 l! F6 c1 u
4 Y1 D( s$ P z+ b0 d
章节21: 机器学习项目实战-贷款申请最大化利润1 y, a5 g: O# T1 M1 H) _# g+ A r8 z& K5 H3 l- I+ R
课时150数据清洗过滤无用特征 12:08
% a) P; T, U- D' y 课时151数据预处理 10:12+ K- b# \6 W. M
课时152获得最大利润的条件与做法 13:26& S' r% k7 l& N7 h8 n- C3 E8 ~) U9 ^3 q N: u! p! q
课时153预测结果并解决样本不均衡问题 12:47, c( c( J, T! {! t+ h7 z
& A0 N; p8 Y/ _0 R7 l% h/ G
; K S1 O* L: b8 a: u: U章节22: 机器学习项目实战-用户流失预警# {1 ~5 f! y( R4 Y* Q" l! U4 n9 F. A6 c/ _
课时154数据背景介绍 06:35
& b3 g2 }& B% w1 e$ B% X! y 课时155数据预处理 10:057 J/ k' c" Q4 Y. q: c! M
课时156尝试多种分类器效果 08:32
; g9 v% S* [' F5 W- X3 U 课时157结果衡量指标的意义 19:50% U1 |9 j$ o, B2 g- q' S& f6 }9 ^$ e( H7 i8 r v+ s9 `
课时158应用阈值得出结果 06:26- G3 b2 Q' q8 D$ a. W
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章节23: 探索性数据分析-足球赛事数据集
8 J/ h5 q8 Q3 n' E1 {5 [% F! I; ?$ \ 课时159内容简介 02:13. _1 u' Z: M5 D) a V
课时160数据背景介绍 10:30
6 h' O/ A% G, G0 M1 O; k 课时161数据读取与预处理 13:09
/ C/ \* ~- f8 p7 f: U 课时162数据切分模块 14:42 {$ r0 R0 c. O8 _8 @8 o- ^! o0 g; D+ _1 h7 K9 E' Y
课时163缺失值可视化分析 13:279 I0 a- Y( F5 `" M5 E2 Q) I& b5 g8 w
课时164特征可视化展示 12:230 x/ K4 s* r6 r. j1 g( e
1 |: ~ u6 F. `- k 课时165多特征之间关系分析 11:21
% y- |" @- i/ e( f/ ] `/ U. }$ a3 b 课时166报表可视化分析 10:38
2 H2 y; ^2 c: E9 g' m' N 课时167红牌和肤色的关系 17:165 X& t+ C- [, ` A0 e% S) J
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章节24: 探索性数据分析-农粮组织数据集- r; b& u1 ?9 x N2 N9 A0 Z; O
1 f' I/ k) [& d2 | 课时168数据背景简介 11:05% m0 `, Z i5 D
课时169数据切片分析 17:265 `0 @4 l: t! `; S" W
课时170单变量分析 15:21- @ k( g, H* I8 A8 \+ C
课时171峰度与偏度 11:37
0 k' G7 f2 Z# H. m% }8 A- n 课时172数据对数变换 09:437 e" J9 L7 K9 j. ]" F8 Z$ x Y+ A
, L5 U& u8 g+ y# h! g5 F 课时173数据分析维度 06:55/ o) J+ q' B* r" Q) y* E7 c: J& p: K+ L, A% h6 g3 u; H# Z: O
课时174变量关系可视化展示 12:22
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章节25: 机器学习项目实战-HTTP日志聚类分析! e! P! M2 m7 G0 {. V @
. f. F( N$ I1 } 课时175建立特征工程 17:25
1 k( I7 S% i4 a8 g+ y9 t6 c; I' B 课时176特征数据预处理 10:34/ o/ ^/ a( h+ _) W
4 W5 f* V$ k0 N4 Y 课时177应用聚类算法得出异常IP点 17:59
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发表于 2017-10-9 12:01:22
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