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签到天数: 1354 天 [LV.10]以坛为家III
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- 【课程介绍】
3 E" y, @* B- Z( U6 |" h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】 7 e* d/ l4 ~! j9 @, S. N
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。8 ?, U+ ^: T& E0 {% x; T2 v: m6 D
% O3 k0 [5 H9 Y+ N6 P1 @! }
C) \- w% }9 W, G' S+ U9 `; i( Z
目录' w7 ]7 M8 G. b& `
. L/ i+ U) ~. [ ]章节1: Python科学计算库-Numpy4 f1 `# o! \; l# i v7 r% x6 d: ~3 t+ O8 Y: u
课时1课程介绍（主题与大纲） 10:46 z o3 m" G. m5 Y
" i/ M1 v4 e# {( o" T. s& r: I( b; q5 ?6 T 课时2机器学习概述 10:04
& I( n" a7 F0 z8 D) Z; J3 [ 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 s
" p4 [4 ?/ p- L- `2 c1 \ 课时4课程数据，代码，PPT（在参考资料界面）' ?% E% L- U' Q U8 L0 ^
6 p; a; b9 i2 e) G2 H6 D( [1 K 课时5科学计算库Numpy 10:32* V. o3 ~, R% a- X
4 K! R9 B3 _3 B0 B* G9 C5 @ 课时6Numpy基础结构 10:41' d1 v* M& d7 D
课时7Numpy矩阵基础 05:55; d' \2 d! I- J1 ~- Q0 c9 e
( @. O2 b5 g& H0 F% a. O/ P( a 课时8Numpy常用函数 12:02
5 t! O/ d4 D/ B) K, g- |! _ 课时9矩阵常用操作 10:18' K) _) f$ g9 i$ U# G E9 K, F% Q
课时10不同复制操作对比 10:49( \* a5 J+ H' l9 C) d
7 t( @1 Y- c( T: q8 N$ W+ \ x4 v5 u- Z! b. K/ h
章节2: python数据分析处理库-Pandas* {8 V) O; L1 q/ d3 i9 |& s
课时11Pandas数据读取 11:50+ V+ D' U" r! }# S \7 Q
课时12Pandas索引与计算 10:26( {; \9 `# j7 D, c8 n
课时13Pandas数据预处理实例 13:01
* d) [9 H$ m# u. |$ N 课时14Pandas常用预处理方法 11:11
( ^1 S9 P* y* ^+ ^5 @ 课时15Pandas自定义函数 07:44: s- ` z6 k5 c& L6 P
" m# T# Z: w0 ` 课时16Series结构 12:29- r- p+ C9 u9 v& Q5 B6 Y$ K5 Q* c6 |3 \8 |! x9 e1 [) g8 V
( e4 J3 J. I+ F$ k
章节3: Python数据可视化库-Matplotlib+ X% U) N, H! s" o, Y: p/ |0 L# x4 r! E7 d7 f) v6 I: {
课时17折线图绘制 08:25
/ Z% v! y7 [- R 课时18子图操作 14:05 [0 O" [# {& ?0 j( w" m+ M- t* c
+ F2 ?9 E' w+ F6 Z1 [& ^ 课时19条形图与散点图 10:12
% _/ n" H$ ?5 i+ i: y 课时20柱形图与盒图 10:176 Z w9 T, y/ _7 A2 S3 p# _) C2 ~) P0 w
课时21细节设置 06:13# j# P. j3 s3 f) ]# f& S
8 d5 O0 d, B/ o; N6 D, t, O3 L9 v9 W3 m+ c: [7 u. T) W
) N ] y& [ k5 G- Z- X章节4: Python可视化库Seaborn6 g" T$ z( @; l* L7 A$ `/ @( h( x% k9 `; Q5 o% t
课时22Seaborn简介 02:44( s0 y" W/ R( o" k- y" b) U* f* Q5 {' A7 c5 v0 W# m
课时23整体布局风格设置 07:48
" v" U+ b- [5 k: f0 A9 K 课时24风格细节设置 06:504 D2 H+ g& h( S2 r _9 F: P. R2 l; F5 v, }8 }
课时25调色板 10:40) l. t4 P- R* g, ?1 M: o
0 G" A* C* B5 x3 G# O 课时26调色板颜色设置 08:182 K$ x3 O% U, ]# n4 d+ F# x% S' n% d% H
课时27单变量分析绘图 09:38% W y# p) Y9 i. K) ~2 @9 P" F; v& _7 v# s
课时28回归分析绘图 08:53
9 ^* W% Z ]7 L1 i2 q/ t 课时29多变量分析绘图 10:36
# b' n2 j8 s, J( t1 j6 _ B 课时30分类属性绘图 09:404 n' R! y/ T6 \7 V* |
课时31Facetgrid使用方法 08:50: V* K0 L% d3 C. i- U- t" c- I8 W5 o2 t- O' B0 @6 L
课时32Facetgrid绘制多变量 08:307 B4 l- A( L" w9 R. @. |
课时33热度图绘制 14:19' J9 d2 R; l d* n0 t* @8 b3 ?$ v% P1 ^, y8 j# A0 ?4 f/ H
+ F$ \, f6 N1 H
/ Z! l2 B) k) w0 U% C3 \+ d章节5: 回归算法$ s& @0 A0 C4 B N; U( M: ^) C7 a8 R- d* V' a6 k$ a9 Y3 ]
课时34回归算法综述 09:429 f' ~9 S" ]. M2 T1 T
" ?) ?( h6 ]& Y+ X X- s9 ` 课时35回归误差原理推导 13:01" C7 x- M+ d Q; |4 g3 p& o, C: O/ {4 X( a! U) k2 j# A
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% r! f+ S9 B0 [: P% U
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, ]
5 Y5 @# c# h* y: K: Z; J 课时38逻辑回归与梯度下降 16:59
7 r5 `8 x$ C T8 _4 q1 u: y 课时39使用梯度下降求解回归问题 15:13
5 W3 ]7 a0 L0 d+ I! R$ N' _( ~( D9 c
章节6: 决策树. C2 q |& Y/ u7 D) B# i) D! S6 b; B4 V7 ^6 w, ^. R, J9 A: j
课时40决策树算法综述 09:40 D: h6 A/ {4 g; ~7 Q V0 a7 S! t: i
课时41决策树熵原理 13:20( [* ~8 k" b; @& Y- _2 n' d' T( a/ p% y% y; n- x) I& q; D6 L! G- [
课时42决策树构造实例 11:00 ]8 q! x- W- X4 `' H/ l( C
0 v' ~6 E9 i! r( d" Q" `1 O 课时43信息增益原理 05:272 \- h, {8 q2 n2 N% o2 f
课时44信息增益率的作用 16:396 \ v. v' O3 `5 t8 N6 k( n
5 V/ H9 X) Z* q7 ^- } 课时45决策树剪枝策略 12:08. D. |3 R7 f0 t2 k
( S+ @6 H8 q9 g$ o# B 课时46随机森林模型 09:15* ?1 ]& \4 L, A; Z/ a! {6 _; e. O
课时47决策树参数详解 17:49
1 \8 L, v: {* x4 M- h& p; \" I. ]; n8 N: w: c& D7 B
& j: A" L* i' J' t0 [章节7: 贝叶斯算法
: s- X! J5 V+ e- c/ }( s 课时48贝叶斯算法概述 06:58) _1 Q( h" L8 D, s2 l/ x+ H
! Z4 ~3 S( V1 i 课时49贝叶斯推导实例 07:382 k! E# H9 @4 {0 m
2 B! p# G2 |/ Y0 q ?: f; Y 课时50贝叶斯拼写纠错实例 11:466 H( J. e: b/ B3 q8 Z2 ]* n! K0 Z; j8 r+ n
课时51垃圾邮件过滤实例 14:10* T0 x% G% q' }- t' L6 a1 A$ Y! ]# a6 o. 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
0 o% s6 T! t; G- x: g ?# o* e8 f. ~" j9 ?7 s* i. I3 X% f3 Y0 ]% W1 @. v
章节8: 支持向量机6 U4 c) \5 D b( |' m" r3 D5 J
' Q# w' q7 @' p8 s" C+ d6 A: p 课时53支持向量机要解决的问题 12:01. R) r2 ~6 T0 e9 d @8 b, b2 d+ Z) [2 l" T, w) ?
课时54支持向量机目标函数 10:01
% y/ y7 u+ J. b; i. {4 G 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" Z' `* D$ G" x
课时56支持向量机求解实例 14:18
4 ]+ u! V% Y. ]3 f+ z9 p# c 课时57支持向量机软间隔问题 06:55
& R9 S1 m7 \3 ~/ A, A 课时58支持向量核变换 10:17' {3 R/ B- c Z/ L, u+ h" o1 d
课时59SMO算法求解支持向量机 29:29" k$ @3 H& a4 q6 B/ f
4 Q! T' z( X- M1 Q2 y( B5 b7 i' z# j6 R- s+ N6 d
1 Q( s j9 ?& H3 X- J章节9: 神经网络4 Z3 ^! |; |! U) |
课时60初识神经网络 11:28
5 M$ t( D* _) M7 i. _) @8 e; n 课时61计算机视觉所面临的挑战 09:406 L7 G/ k) a8 S. i3 L& u
课时62K近邻尝试图像分类 10:01
3 m) J: ]/ Y2 P) R* E* Q 课时63超参数的作用 10:31! u- L7 N0 H2 _; [6 b
课时64线性分类原理 09:358 U9 q4 P M4 A# T
* W8 o& k. A' z5 R( [ 课时65神经网络-损失函数 09:180 `0 |7 E; J: y0 m5 Q5 a6 w2 S
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* `4 t. E2 H6 J- U0 j# x( G
课时67神经网络-softmax分类器 13:39/ a) g: t% ?2 A; W2 V- R2 s' v) C! s# U0 {2 `6 |* I
课时68神经网络-最优化形象解读 06:47
o6 c# P1 a% W+ C) J 课时69神经网络-梯度下降细节问题 11:49, J) R! |) W# I' p
7 `* J) w6 Y7 Y3 M; z! a" ^& {/ C 课时70神经网络-反向传播 15:17; J" e7 e& ^. P0 C9 ]# t% s0 j2 T/ B: N+ w8 ~
课时71神经网络架构 10:111 ?& G( P) `! z) l; G' q$ R. P! [% }! d) }
课时72神经网络实例演示 10:39
0 l b: @: Q% f" ] 课时73神经网络过拟合解决方案 15:54$ G( P6 j# e# E% J+ J1 ]& u
$ d9 C! c8 `# e& I0 ~ 课时74感受神经网络的强大 11:301 o9 l! x7 Y8 f( S" z! m4 I3 u6 }6 Q2 O! r9 M* u; }
& G: I' P% Z* C- _- z, a
: ?0 y5 y( G. k: ?+ J0 R章节10: Xgboost集成算法* ^ \' L1 F* h' O- ~0 r# k+ h# y7 a* s2 ?" r$ f! t; p
课时75集成算法思想 05:35; c( z4 [8 c& q7 ]3 z) O$ d. n/ D- P5 K# X+ A' v0 _
课时76xgboost基本原理 11:074 w! W5 a: I* |" e8 p6 ]+ i
3 |5 z4 {9 r7 N, g$ V+ a4 H- } 课时77xgboost目标函数推导 12:18
/ I: {1 z+ g: \4 `; I% ~ 课时78xgboost求解实例 11:29* V* M. G$ Z, {! |" a1 D' R' J. r0 P+ _6 a* w8 w- r
课时79xgboost安装 03:328 a+ Y Q; ?* D0 }0 f
' h$ P4 \- n9 ? 课时80xgboost实战演示 14:44% I7 a3 ` F0 }. x4 |! j$ S6 B
课时81Adaboost算法概述 13:01) C1 l" Z) U! t+ ]0 s" @4 |. R2 p1 g# h9 c6 }0 e
# e9 {7 P) a# G5 |! W- S2 ~6 O8 {4 E' b# U' v8 `
章节11: 自然语言处理词向量模型-Word2Vec& p2 h' j) h' s' ~6 s' z3 j! }
! z) j l B' O: j 课时82自然语言处理与深度学习 11:586 m. R; I: S2 h9 `* [ e8 p# W: ~6 \
课时83语言模型 06:16) g0 j u( _! q+ a! L& I
% s3 z4 [$ @, X: _& ^ 课时84-N-gram模型 08:32
7 w9 T( K$ J; T0 u8 K 课时85词向量 09:28" C/ k' W( u. k2 \2 N
' @2 C% I. D0 F6 C) r5 |6 O 课时86神经网络模型 10:032 Q( y4 d$ {( a, Y
课时87Hierarchical Softmax 10:01, C* u& ]5 s' N. z) {
0 L" C8 e' [7 o3 q' Z: x9 X 课时88CBOW模型实例 11:21
7 ?1 o( o% h4 F) f0 S0 _ 课时89CBOW求解目标 05:39% g U- S+ x( ]& Y
; n' [9 {2 \- K$ Z 课时90梯度上升求解 10:11
( D" O3 |, g4 z7 w 课时91负采样模型 07:15: }# i+ i3 J7 }" T' R2 `1 h
% e5 y6 |! \1 o9 \+ M4 @章节12: K近邻与聚类
1 ~) Q, a7 |4 @ 课时92无监督聚类问题 16:047 U6 P! w% y, t7 _* t
课时93聚类结果与离群点分析 12:55
6 ^- q$ D) U0 U6 `& [ 课时94K-means聚类案例对NBA球员进行评估 14:23# ^% ^4 \7 O% c/ Q" m/ D& A
课时95使用Kmeans进行图像压缩 07:58
, \5 G; Q7 O; V, ?9 e0 K 课时96K近邻算法原理 12:349 W; J( k) P' h* I) ?# S1 T
- E/ L% i+ y: L 课时97K近邻算法代码实现 18:44' W, B, ]: P2 H* X& |- C
7 _4 Y1 S: Z2 {! S( A) ?1 z7 ?' y
" l- ^* K* r* W, A3 t) ]; E章节13: PCA降维与SVD矩阵分解0 J$ T4 L) Q8 w9 h
7 }9 x$ {9 M* `5 M. X 课时98PCA基本原理 10:48
/ `, ^9 G o, D3 ~$ `# ~ 课时99PCA实例 08:34- z0 Z+ l( u6 `5 z$ w; r* d5 _. b3 @! z4 y2 T! u5 E& r1 F
课时100SVD奇异值分解原理 10:08
" d' `! h4 q( J7 H/ x 课时101SVD推荐系统应用实例 13:31& z' B Z4 A# o5 L) L
" ^6 A) `. q" h) @- l% q/ G+ y( ]; X9 k% Q1 n! ^8 l
7 t" ?2 U& U6 M5 ~# D' m章节14: scikit-learn模型建立与评估
/ j" [9 O* J4 p9 K7 K 课时102使用python库分析汽车油耗效率 15:09, B& v) H- ?+ x) q0 P/ G
; c5 {; D, j+ G( N 课时103使用scikit-learn库建立回归模型 14:022 A! K3 H4 B; t/ x
6 W$ ]7 w7 U+ C1 b/ R- w# g 课时104使用逻辑回归改进模型效果 13:12. U( Z) M* f& O
课时105 模型效果衡量标准 20:09
/ O# q w6 r3 n( v: l2 @ 课时106ROC指标与测试集的价值 14:313 f7 F4 [7 e5 C! z2 m# p7 ~ M6 ?
1 V( K$ r) X; M' F1 a2 X" j5 h. d# ^ 课时107交叉验证 15:15
: k% l3 y' w: }' I- b& z 课时108多类别问题 15:52
6 D$ c; |; I) v& b! ~* } K
+ m' z2 m0 M! l' v7 U# R! @章节15: Python库分析科比生涯数据3 s# O ]/ R; i M" c4 R2 ]
课时109Kobe Bryan生涯数据读取与简介 07:45, M. t& ]8 j3 \5 ^$ [. ~4 b
$ G2 F+ H9 i. x8 \- @! Q; b, _ 课时110特征数据可视化展示 11:41* x# g* J0 v! [+ M4 c# Z/ _
课时111数据预处理 12:32& F, N. I) Q( J5 O% g) Z. E# U1 j" ]' u
/ E0 Z+ K- l" N4 n 课时112使用Scikit-learn建立模型 10:12$ g [- U* N% s3 t9 X& B5 \7 X& D+ |, N- w. S% g' Q* ?$ q. {
7 u1 {! l7 B3 n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
) m1 N- x* x }9 V' q. Z4 s( V2 Z 课时113船员数据分析 11:02; S8 j5 N/ N" P% y( K- [+ b- w4 V p* o# _3 f
课时114数据预处理 11:399 p8 k% h% f# N% ]* F( U9 @
课时115使用回归算法进行预测 12:13
7 q8 l! d1 v8 C8 M7 }$ d; n 课时116使用随机森林改进模型 13:25- Y/ j. Q" j/ ]) [8 e6 ~
3 T! X4 j: G2 j5 Y 课时117随机森林特征重要性分析 15:557 C# J* b4 k( }1 G0 }* y$ ~7 y7 |( s3 E* U# p$ x
, V( Z9 U0 D, M5 ~
章节17: 机器学习项目实战-交易数据异常检测
! z. t }! u5 A/ { 课时118案例背景和目标 08:32+ L& d. G+ C7 w e
& P) J1 B* j' y9 `; I g& {/ I3 A 课时119样本不均衡解决方案 10:180 g. G; S) ?7 D' R' f) T/ o$ [ n5 h; N1 O4 J, @
课时120下采样策略 06:36
9 r6 ?# V" Y; \. n' K4 T V 课时121交叉验证 13:039 T m% z9 {& D- p( P/ r3 f# [
6 U/ i [+ \% Y 课时122模型评估方法 13:06 ~- H+ |! ^) P- @9 b+ U, k
) \, G, Y- N. c. f 课时123正则化惩罚 08:09; @: n6 \' n* h- x' b( {( ?8 B% j7 P" t4 B3 W t
课时124逻辑回归模型 07:37
: J9 b4 a: G) v4 Q2 j1 P9 a 课时125混淆矩阵 08:53) ~2 Q# t: v5 \, ?1 Y8 g2 X: l; q, m7 F
课时126逻辑回归阈值对结果的影响 10:01
# d, ?( S7 z$ W4 G" U+ o 课时127SMOTE样本生成策略 15:51
1 a6 d j( i% M# C3 D1 J) I* t1 Z, M) S! h$ e) j& k; E' p, H5 J w+ t' {9 ^# `; z/ x
章节18: Python文本数据分析：新闻分类任务) c% R5 H$ k' z3 a/ r$ {+ _1 q) P; S5 ^4 ]0 N+ [* V
课时128文本分析与关键词提取 12:11" y) }, P8 i# @3 D& x. W
+ e+ g0 w) J: J9 F; b* k 课时129相似度计算 11:446 g- f, i* f/ L
6 f5 _* H7 q! k! h7 y 课时130新闻数据与任务简介 10:20, G' @% i4 g/ @9 f/ A3 p' o4 o& \
课时131TF-IDF关键词提取 13:28' X0 _- b0 x' ^; }' A4 l: w" `; `: Z$ v7 O' c" q' z
课时132LDA建模 09:10, w+ m9 C i/ i6 O$ L$ v* M& N9 c+ d4 z
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& }
" L8 B" Y, @0 y% y# ]9 [( d9 s, Z- r2 K* ^. [& K# v7 W' ` k" T- Q, F
章节19: Python时间序列分析7 V6 L8 y% y& n/ H! m) C* [% a' T5 b3 Q( H4 I0 d2 Y: s
课时134章节简介 01:03& o) P6 A" I) R+ v# B2 m+ r' E. h9 y* p; L; G( R% \- e0 f
课时135Pandas生成时间序列 11:28, w! H! T. M# m; r- J1 V+ }, G; r, Y) C2 _0 g0 b, e
课时136Pandas数据重采样 09:222 t5 I/ |; x+ Y0 l+ O
. ~$ v0 ?6 w8 i3 ~' D: S' {! ^ 课时137Pandas滑动窗口 07:476 w+ T# u! F f; A5 y
4 P' l) `+ G4 `( N% H" J 课时138数据平稳性与差分法 11:101 K4 b: e. t# ~. R- T0 B8 P/ g
课时139ARIMA模型 10:34+ b7 y" @7 j6 x5 o! n$ h! d3 f
0 q3 Y1 N A& J3 ]/ ]( _ 课时140相关函数评估方法 10:46
J6 x1 T" g: Y, k 课时141建立ARIMA模型 07:48- v" U" \7 m# K% A1 b" B( {( ?& j4 a) s' t! l0 a, D8 t
课时142参数选择 12:40 M1 Y# t; s, Y4 x8 j+ V$ K1 E) q* n' J/ }! Z! [
课时143股票预测案例 09:57; x/ T* D. @; J! T D
课时144使用tsfresh库进行分类任务 12:04+ `* z2 `0 x* i7 ?7 Z l4 G2 A' q6 p' [. p/ n0 w- l/ q! H$ R
课时145维基百科词条EDA 14:30
# _6 {- v' v- q) d
' x G6 y. Y& u4 x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 t8 n8 U$ r. f- { l" }+ Y
课时146使用Gensim库构造词向量 06:22( T( k! U; x' J+ {5 l1 e) V. h. r! {" }- \
课时147维基百科中文数据处理 10:27; B/ ^0 j6 i8 ~8 ~; ~, p7 v# d& f5 `+ x7 v; t' T
课时148Gensim构造word2vec模型 08:52. P- c! I9 k9 W7 Z0 X- S- W" v4 [ g2 o
课时149测试模型相似度结果 07:429 n- n" d8 A3 c; X7 q$ u8 \+ r" ^9 ?
7 {2 f" v# G4 W! p
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; n: o) T9 n6 V5 _, o, {1 H/ f
课时150数据清洗过滤无用特征 12:08 {+ D# u# I6 W# o
课时151数据预处理 10:12! [9 ^& D3 \1 _2 P0 s
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 ~
( ^3 T4 N* ^% G' E5 q0 R 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 z3 k# X# K, {. x: t. c2 ^
- w* h, I" E; `% S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
# r8 u+ b& r+ Z( @1 N 课时154数据背景介绍 06:35! x E+ z6 }2 M2 L0 R
课时155数据预处理 10:05* V6 }- I8 A1 S; @' z% c
课时156尝试多种分类器效果 08:32* o; `- y; ^7 _) I4 E
课时157结果衡量指标的意义 19:50% U1 |9 j$ o, B2 g- q' S& f1 Y: B1 p) |. f: c# V8 a( K
课时158应用阈值得出结果 06:26- G3 b2 Q' q8 D$ a. W$ N# C7 `% m- Y3 N5 ]+ Z- o( M' ?
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章节23: 探索性数据分析-足球赛事数据集
q& ? B% [. t! q 课时159内容简介 02:13
0 h( u1 h7 F" N2 O. {# K1 {" p7 { 课时160数据背景介绍 10:30- r5 p7 M5 a( B! P
课时161数据读取与预处理 13:09
# S$ V, H; f6 x+ U' u2 W: l1 D 课时162数据切分模块 14:42 {$ r0 R0 c. O8 _8 @6 ~& b# Z5 ~! {' v
课时163缺失值可视化分析 13:279 I0 a- Y( F5 `" M
# @; {: T0 A2 W& G 课时164特征可视化展示 12:230 x/ K4 s* r6 r. j1 g( e
" ]' z1 x' N( M) {7 |4 J 课时165多特征之间关系分析 11:215 N, ~8 ?; j- t S0 q/ I
课时166报表可视化分析 10:38' c ?* I5 [& W& V* e8 Q. Z/ ~
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
8 J0 G8 R, e+ c) q3 [ 课时168数据背景简介 11:05
& x0 p3 d& @6 E# U4 V- Q( ?8 R 课时169数据切片分析 17:26
" X. X3 t- b; V H/ ? 课时170单变量分析 15:219 p( Y3 r W W
课时171峰度与偏度 11:37
$ }8 s: @. [' W; d" R# ?4 q 课时172数据对数变换 09:437 e" J9 L7 K9 j. ]" F8 Z$ x Y+ A
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- P& P, T! `. s3 @ 课时174变量关系可视化展示 12:22% y+ y/ q/ z' O$ X; ]- w. n- L$ j
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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 @) s/ a1 p$ }/ `9 t
课时175建立特征工程 17:25: B9 @& |" W- d9 J$ N
课时176特征数据预处理 10:34/ o/ ^/ a( h+ _) W" N! e' o1 i/ C. t7 f
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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