设为首页收藏本站

自学IT吧论坛

 找回密码
 立即注册
搜索
查看: 7277|回复: 232

2017最新唐宇迪 Python数据分析与机器学习实战视频教程

  [复制链接]
  • TA的每日心情

    昨天 11:39
  • 签到天数: 1302 天

    [LV.10]以坛为家III

    1153

    主题

    2562

    帖子

    5209

    积分

    管理员

    Rank: 9Rank: 9Rank: 9

    积分
    5209
    发表于 2017-10-9 12:01:22 | 显示全部楼层 |阅读模式
    • 【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
    / D' N- l* N9 C* p3 ~9 F; H! @$ Q" \  N# m3 G2 ^( p1 T& n1 s/ \2 x9 \- p1 v
    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
    6 h' |* m4 H- h: H' p" f' ^6 g0 K4 R. G& {
    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
    - z, U4 f; b+ R: p) I9 |3 [8 R& i" K+ O$ N5 |, W$ T% t& p9 v4 c8 h  L3 v* m1 ^. J3 l
    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
    ( ]0 v$ p( d" Q0 V( u2 x& Q
    5 ^) z2 D; z3 S$ D0 `0 |& S7 }

    0 ?3 \$ s2 m0 v; e- Z; Z
      E% N; _3 G3 o
    9 Q* s3 g5 n6 z8 R& `
    链接:
    9 G; H) w  ]6 T( P. l: h4 z
    游客,如果您要查看本帖隐藏内容请回复

    ' H& v! h* @5 t' p6 P/ `
    4 a3 x0 d0 m" w8 a1 _
  • TA的每日心情
    奋斗
    2018-10-24 20:55
  • 签到天数: 269 天

    [LV.8]以坛为家I

    0

    主题

    461

    帖子

    1346

    积分

    Lv4高级攻城狮

    Rank: 4

    积分
    1346
    发表于 2017-10-9 12:24:47 | 显示全部楼层
    16666666666
  • TA的每日心情
    开心
    2020-3-12 22:49
  • 签到天数: 342 天

    [LV.8]以坛为家I

    0

    主题

    664

    帖子

    1722

    积分

    永久VIP会员

    积分
    1722
    发表于 2017-10-9 12:29:32 | 显示全部楼层
    66666666666666666666666666666666666666666666666666666666
  • TA的每日心情
    奋斗
    2019-9-14 13:09
  • 签到天数: 634 天

    [LV.9]以坛为家II

    1

    主题

    843

    帖子

    2379

    积分

    永久VIP会员

    积分
    2379
    发表于 2017-10-9 12:39:08 | 显示全部楼层
    2017最新唐宇迪 python数据分析与机器学习实战视频教程
  • TA的每日心情
    慵懒
    2020-7-31 13:25
  • 签到天数: 303 天

    [LV.8]以坛为家I

    2

    主题

    466

    帖子

    1471

    积分

    永久VIP会员

    积分
    1471
    发表于 2017-10-9 13:12:00 | 显示全部楼层
    2017最新唐宇迪 python数据分析与机器学习实战视频教程
  • TA的每日心情
    奋斗
    4 天前
  • 签到天数: 103 天

    [LV.6]常住居民II

    0

    主题

    562

    帖子

    1181

    积分

    永久VIP会员

    积分
    1181
    发表于 2017-10-9 13:44:54 | 显示全部楼层
    8 ^" V9 ^: n( l# C( K" ]
    2017最新唐宇迪 python数据分析与机器学习实战视频教程
  • TA的每日心情
    慵懒
    3 天前
  • 签到天数: 773 天

    [LV.10]以坛为家III

    2

    主题

    1700

    帖子

    4523

    积分

    永久VIP会员

    积分
    4523
    发表于 2017-10-9 14:37:29 | 显示全部楼层
    O(∩_∩)O谢谢
  • TA的每日心情
    开心
    2020-9-6 19:40
  • 签到天数: 103 天

    [LV.6]常住居民II

    1

    主题

    393

    帖子

    1015

    积分

    永久VIP会员

    积分
    1015
    发表于 2017-10-9 15:32:06 | 显示全部楼层
    感谢分享
  • TA的每日心情
    开心
    6 天前
  • 签到天数: 837 天

    [LV.10]以坛为家III

    0

    主题

    1030

    帖子

    3009

    积分

    永久VIP会员

    积分
    3009
    发表于 2017-10-9 16:51:41 | 显示全部楼层
    2017最新唐宇迪 python数据分析与机器学习实战视频教程
  • TA的每日心情
    奋斗
    4 天前
  • 签到天数: 117 天

    [LV.6]常住居民II

    0

    主题

    310

    帖子

    808

    积分

    永久VIP会员

    积分
    808
    发表于 2017-10-9 18:17:42 | 显示全部楼层
    666666666666666
    您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

    本版积分规则

    来自学IT吧,高薪等你拿! 立即登录 立即注册
    在线咨询
    在线咨询
    zxit_8@qq.com

    QQ|Archiver|小黑屋|自学IT吧    

    GMT+8, 2020-11-28 13:08 , Processed in 0.105991 second(s), 30 queries , Gzip On.

    © 2014-2017 自学IT吧论坛

    快速回复 返回顶部 返回列表