TA的每日心情 | 郁闷
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签到天数: 1261 天 [LV.10]以坛为家III
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- 【课程介绍】 6 k7 X. |* i6 K- v. D3 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】 0 d1 I& @$ a0 ~: Y8 M
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。
4 i2 {: V! h( P# t* t
4 b2 E j9 ^9 }4 L5 s
# w( o! D- e. C- K' \ r0 y目录' w7 ]7 M8 G. b& `( Z7 O& {, C+ d) g: |
章节1: Python科学计算库-Numpy4 f1 `# o! \; l# i v7 r
5 u# b4 [! R6 ] 课时1课程介绍（主题与大纲） 10:46 z o3 m" G. m5 Y; Z U) {- F- h+ n+ t
课时2机器学习概述 10:043 Z% _0 l" t8 H+ }5 X3 Z
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# u) z$ P- l3 D9 v! `6 B
课时4课程数据，代码，PPT（在参考资料界面）' ?% E% L- U' Q U8 L0 ^
; I) \! O4 r1 p s$ [ ?7 V 课时5科学计算库Numpy 10:32* V. o3 ~, R% a- X
8 b% c" o$ M3 y- T: O2 U& i3 d 课时6Numpy基础结构 10:41
: c3 E5 d# V7 D% G; M, F1 g, A 课时7Numpy矩阵基础 05:55; d' \2 d! I- J1 ~- Q0 c9 e4 k" p( l) B$ z1 f8 S
课时8Numpy常用函数 12:02" B0 h0 i) T# I7 D( s9 u+ {
课时9矩阵常用操作 10:180 R. l; E3 L& y9 i: l
课时10不同复制操作对比 10:49( \* a5 J+ H' l9 C) d% u+ X5 _& s6 ~9 k e: O& [
* J, h4 Z$ Z h, d章节2: python数据分析处理库-Pandas" z/ O% B5 A! x# W3 L9 z$ x
课时11Pandas数据读取 11:50
/ D3 s# \9 @) Y8 X) w 课时12Pandas索引与计算 10:26+ l0 T: j1 }9 t3 S5 n0 F4 h! I
课时13Pandas数据预处理实例 13:01
8 M {7 A' M% s; H [2 A! ^0 r5 W0 e 课时14Pandas常用预处理方法 11:11
8 k7 c4 n6 \$ u# g q" t x 课时15Pandas自定义函数 07:44: s- ` z6 k5 c& L6 P
W2 |, V3 }: T! s8 Q- v: A2 R ~ 课时16Series结构 12:29- r- p+ C9 u9 v& Q5 B6 Y$ K5 Q
/ a* Q* F$ O8 a! O" g1 w- o) u
; l* x3 y) ^2 E& g: U9 n章节3: Python数据可视化库-Matplotlib+ X% U) N, H! s" o, Y4 S& ^5 J- c: F3 x3 U: q
课时17折线图绘制 08:25
) I1 a/ y- H. o" H 课时18子图操作 14:05 [0 O" [# {& ?0 j( w" m+ M- t* c6 k8 S& r: U Q0 ? V
课时19条形图与散点图 10:12
o* ~( i0 }% v 课时20柱形图与盒图 10:176 Z w9 T, y/ _: `) @1 w2 I0 N7 n2 k- Y0 \
课时21细节设置 06:13# j# P. j3 s3 f) ]# f& S
: w& g1 p0 o/ [7 ^8 M+ R, O3 L9 v9 W3 m+ c: [7 u. T) W, k1 K2 k. l l- Z0 R3 e& F$ B
章节4: Python可视化库Seaborn6 g" T$ z( @; l* L7 A$ `/ @
7 A( D& O3 n- ? 课时22Seaborn简介 02:44( s0 y" W/ R( o" k- y" b) U
/ z7 E" @4 z4 h' L9 D: }1 @ K) e 课时23整体布局风格设置 07:48
& U; y2 |3 W: t& j8 B A 课时24风格细节设置 06:504 D2 H+ g& h( S2 r _
7 i ]9 ] Q( }. {. D 课时25调色板 10:40) l. t4 P- R* g, ?1 M: o
( Q# p0 r9 b3 I# Y5 h( Z* P 课时26调色板颜色设置 08:182 K$ x3 O% U, ]# n4 d
$ Y& S* J# a* ?; L$ F% A5 I& ?7 B 课时27单变量分析绘图 09:38% W y# p) Y9 i. K) ~2 @9 P
; f Z& F7 S* b 课时28回归分析绘图 08:53
( F& S% d3 c' U6 @) |- I 课时29多变量分析绘图 10:36# H: k5 p9 s8 w& A! X
课时30分类属性绘图 09:40
" a: J# c1 U7 g) ? 课时31Facetgrid使用方法 08:50: V* K0 L% d3 C. i- U- t" c- I& \# { W* n/ v* f4 ]
课时32Facetgrid绘制多变量 08:30
/ g4 k @4 B1 U+ n! ^9 I 课时33热度图绘制 14:19' J9 d2 R; l d* n0 t* @8 b3 ?$ v* b( l8 i* K* u2 S/ N5 Q% x
+ F$ \, f6 N1 H
$ a" S& o' e* p+ u8 n& w章节5: 回归算法$ s& @0 A0 C4 B N; U( M: ^) C7 a8 R7 H# }7 G' p0 h% e
课时34回归算法综述 09:429 f' ~9 S" ]. M2 T1 T$ `/ p8 ?+ n3 O% W
课时35回归误差原理推导 13:01" C7 x- M+ d Q; |4 g
2 l$ ]$ Z& u4 }, m5 E K: d 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/ a# O |) n0 T7 F3 B
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, ]
/ a4 o! f$ J# k' @ 课时38逻辑回归与梯度下降 16:59
! V6 Z1 f6 ^9 Z6 Y 课时39使用梯度下降求解回归问题 15:137 _1 o) H0 l2 E0 C; h; X$ R
' M* _/ ~9 ]$ M1 u1 C
章节6: 决策树. C2 q |& Y/ u7 D) B# i) D! S
' V- G1 D* G* u7 h9 c' X$ J$ M- l 课时40决策树算法综述 09:40 D: h6 A/ {4 g; ~7 Q
3 D1 j# [; D7 t# Z5 y$ n! l; H 课时41决策树熵原理 13:20( [* ~8 k" b; @& Y- _2 n' d
: b. Z- S( T$ f/ }& z7 @ 课时42决策树构造实例 11:00 ]8 q! x- W- X4 `' H/ l( C; c7 M1 Q) v! ^) ^
课时43信息增益原理 05:276 X+ S" {$ f0 ~9 T4 Y3 B2 }; q
课时44信息增益率的作用 16:396 \ v. v' O3 `5 t8 N6 k( n
; O0 ]7 `! c2 q0 N. v: R- p 课时45决策树剪枝策略 12:08. D. |3 R7 f0 t2 k) ~( Y8 ^8 `, f" \, ?
课时46随机森林模型 09:15* ?1 ]& \4 L, A; Z j0 T3 ]- ]( e- ^ a4 d
课时47决策树参数详解 17:49
: N6 N" u& T! k/ e( r$ @4 }7 V; \" I. ]; n8 N: w: c& D7 B5 H* U( X( @0 r# l- Z3 ^( x
章节7: 贝叶斯算法
; \' a* ?. J D 课时48贝叶斯算法概述 06:58) _1 Q( h" L8 D, s2 l/ x+ H
2 L8 q9 D2 e8 z2 M, Q% T 课时49贝叶斯推导实例 07:382 k! E# H9 @4 {0 m0 W7 M" p6 J( h) U9 m+ ~
课时50贝叶斯拼写纠错实例 11:466 H( J. e: b/ B3 q8 Z
2 e7 u6 u+ H& F! l4 z3 J 课时51垃圾邮件过滤实例 14:10* T0 x% G% q' }- t% s6 ^% K) q$ x
课时52贝叶斯实现拼写检查器 12:21$ v) v9 U! t( W; B) u( H" V
9 l# V, k$ e4 [0 F) W# o* e8 f. ~" j9 ?7 s* i
7 o0 a" J, ^, ?# T/ Z0 ~# e章节8: 支持向量机6 U4 c) \5 D b( |' m" r3 D5 J
0 F; x3 \: i- k; I: g 课时53支持向量机要解决的问题 12:01. R) r2 ~6 T0 e9 d @8 b
0 B$ y1 A/ C, V# v* c! a 课时54支持向量机目标函数 10:01
+ S8 ?1 \( Y, v6 I2 W 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
2 R2 O. j( h! G: y* L( w, c 课时56支持向量机求解实例 14:18" i9 Y/ S' s' d4 y
课时57支持向量机软间隔问题 06:55
' U ]. P% F C9 a. c; ] 课时58支持向量核变换 10:173 Y, C1 Q% M1 Z
课时59SMO算法求解支持向量机 29:29" k$ @3 H& a4 q6 B/ f
: B* k, J6 [5 R/ i0 E( B' w: t2 R2 y( B5 b7 i' z# j6 R- s+ N6 d0 q8 ]9 {) A$ f7 o
章节9: 神经网络
' n0 r* L; i7 V6 K: w0 W$ F; b0 u 课时60初识神经网络 11:28( }: s1 i; R8 C& Q' u$ d' ~5 l
课时61计算机视觉所面临的挑战 09:40
& l- }+ b0 K% ~ 课时62K近邻尝试图像分类 10:01
: Y: V) u# z: s 课时63超参数的作用 10:31
. m: ?, ^6 y3 H: b/ a 课时64线性分类原理 09:358 U9 q4 P M4 A# T
! W5 }5 z! p9 ^2 q: \* q/ Z 课时65神经网络-损失函数 09:181 h4 |4 I0 A/ o1 D0 K. j2 B/ Y
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 p7 Z% ]- u3 e
课时67神经网络-softmax分类器 13:39/ a) g: t% ?2 A; W2 V- R+ N7 A. E1 a v% p8 ?% A% g/ S0 |: K# X
课时68神经网络-最优化形象解读 06:47, I$ r) S0 {1 J4 ~" N! B# L
课时69神经网络-梯度下降细节问题 11:49, J) R! |) W# I' p; F3 N3 G4 n, \
课时70神经网络-反向传播 15:17; J" e7 e& ^. P0 C9 ]# t
: h5 X9 I/ H, [" N/ Q( i0 m& X 课时71神经网络架构 10:111 ?& G( P) `! z) l; G' q
+ v8 s' |2 T# d1 Y0 | 课时72神经网络实例演示 10:39
/ c7 m" L/ R- j# \ 课时73神经网络过拟合解决方案 15:54$ G( P6 j# e# E% J+ J1 ]& u
( x& N; M, t- m; J8 @+ R5 R6 U& g 课时74感受神经网络的强大 11:301 o9 l! x7 Y8 f( S" z! m
- ]& r/ I+ [1 n4 f& G: I' P% Z* C- _- z, a" u% J. B1 v) Y5 p
章节10: Xgboost集成算法* ^ \' L1 F* h' O- ~0 r/ U: r. k. ?7 |/ \" k: k- M! c4 V+ B
课时75集成算法思想 05:35; c( z4 [8 c& q7 ]3 z) O B/ G1 P6 a# h$ x
课时76xgboost基本原理 11:074 w! W5 a: I* |" e8 p6 ]+ i
# ^" |3 H6 X' {& {; H$ a 课时77xgboost目标函数推导 12:18
) }' l# |1 k* f* {1 ?" J2 T 课时78xgboost求解实例 11:29* V* M. G$ Z, {! |" a1 D6 ]3 k. E S0 t9 W1 T w7 O6 L
课时79xgboost安装 03:328 a+ Y Q; ?* D0 }0 f
$ X7 g1 j2 R' W- g" m 课时80xgboost实战演示 14:44
; A* p5 [: b8 h1 T; w 课时81Adaboost算法概述 13:01) C1 l" Z) U! t+ ]0 s" @4 |
6 D- `6 r) i: n) ]* v5 Q# e9 {7 P) a# G5 |! W% D, }5 a. l% A. s* _3 S7 J
章节11: 自然语言处理词向量模型-Word2Vec& p2 h' j) h' s' ~6 s' z3 j! }% [# K x! z& S7 l
课时82自然语言处理与深度学习 11:58
4 A" k3 b0 i: a) |1 o0 x- M 课时83语言模型 06:16) g0 j u( _! q+ a! L& I8 s# n7 F0 {' i t/ R+ B% A
课时84-N-gram模型 08:32
% Q! L4 _& c* j( j# p# H( u5 P0 K" r& D. R 课时85词向量 09:28" C/ k' W( u. k2 \2 N
( `; C+ H& b& Y) [5 C6 u' G8 v2 N 课时86神经网络模型 10:03: `; [$ E) j" j( q) t
课时87Hierarchical Softmax 10:01, C* u& ]5 s' N. z) {
1 q6 S4 R& P5 ~ 课时88CBOW模型实例 11:211 Q8 y5 i' v- D
课时89CBOW求解目标 05:39% g U- S+ x( ]& Y
5 {( {4 N- R" c& }5 U 课时90梯度上升求解 10:118 S$ k4 S8 V+ H3 |
课时91负采样模型 07:15+ K& U U3 q. K+ z
# a0 y% z S5 B& p& S) `5 Z
章节12: K近邻与聚类4 U' u* r) m. W r/ @$ C
课时92无监督聚类问题 16:042 L; B" h' k, c$ F
课时93聚类结果与离群点分析 12:550 Q3 Q% u5 i. N) s8 d1 A- {
课时94K-means聚类案例对NBA球员进行评估 14:23
$ M5 m5 O4 ^' N+ q 课时95使用Kmeans进行图像压缩 07:58* b+ p- K8 j6 F7 r* G% P& {" {& U
课时96K近邻算法原理 12:349 W; J( k) P' h* I) ?# S1 T
) o$ l- z I6 B 课时97K近邻算法代码实现 18:44
, T. T n! c+ [( Z3 R* w. r7 _4 Y1 S: Z2 {! S( A) ?1 z7 ?' y
: Y) ?( G) L! o: t6 I$ K6 w7 l# D1 [章节13: PCA降维与SVD矩阵分解0 J$ T4 L) Q8 w9 h# a+ Y. p- S* }2 _) r/ m) X
课时98PCA基本原理 10:48% d6 i% ]6 O% [( f5 ]
课时99PCA实例 08:34- z0 Z+ l( u6 `5 z$ w; r* d
( C; j5 ^9 r8 i* p& n F; b 课时100SVD奇异值分解原理 10:08, C+ ` i3 W' _: N2 [
课时101SVD推荐系统应用实例 13:31& z' B Z4 A# o5 L) L g8 T; e3 S6 w% {
( ]; X9 k% Q1 n! ^8 l
" t% l2 x8 }1 P9 i章节14: scikit-learn模型建立与评估6 @# S6 N. c, v( n
课时102使用python库分析汽车油耗效率 15:09, B& v) H- ?+ x) q0 P/ G8 @- c' P, b6 E- j+ K8 j* X
课时103使用scikit-learn库建立回归模型 14:022 A! K3 H4 B; t/ x
3 C; p$ x2 k( i" X8 j1 Q' X 课时104使用逻辑回归改进模型效果 13:12
5 P5 C8 F4 U/ e# ~3 J$ g9 c9 ` 课时105 模型效果衡量标准 20:09" l$ q( h/ D: s1 z' [
课时106ROC指标与测试集的价值 14:313 f7 F4 [7 e5 C! z2 m# p7 ~ M6 ? t4 b( q: W; B/ k5 W+ E f+ G; A+ j
课时107交叉验证 15:15, M+ C! v1 j2 c3 U" _
课时108多类别问题 15:524 F$ J3 Z$ N) N) O
# J' t& @2 o* E9 }
章节15: Python库分析科比生涯数据
+ ]% [1 l% z+ z6 M 课时109Kobe Bryan生涯数据读取与简介 07:45, M. t& ]8 j3 \5 ^$ [. ~4 b* A7 }$ g0 P2 V1 ?) \/ U
课时110特征数据可视化展示 11:41
! H( ~7 v2 e$ V( A8 Z9 l 课时111数据预处理 12:32& F, N. I) Q( J5 O% g) Z. E# U1 j" ]' u. O% U* K* [0 f8 b& v" j
课时112使用Scikit-learn建立模型 10:12$ g [- U* N% s3 t
7 e+ U0 b! M/ l2 N& ?
1 m1 r: k7 g2 [; L! g+ W& q3 j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
, Y+ b, L; S0 V, s& i2 E 课时113船员数据分析 11:02; S8 j5 N/ N" P% y( K9 o! w3 J+ r% p# X7 Z" p0 ~. A
课时114数据预处理 11:39% x' j" T& k$ \/ e x- b
课时115使用回归算法进行预测 12:131 ~. i8 {( g1 ~; V: L
课时116使用随机森林改进模型 13:25- Y/ j. Q" j/ ]) [8 e6 ~6 |% D6 i' m/ r" C8 z
课时117随机森林特征重要性分析 15:557 C# J* b4 k( }1 G0 }# J- o* C( g$ [2 @$ }7 H9 S1 U
# {) U; k+ P# N$ e% H# u; P u章节17: 机器学习项目实战-交易数据异常检测
0 _: J/ u, f3 A0 ^! a3 c4 v% z 课时118案例背景和目标 08:32+ L& d. G+ C7 w e, u' r' o" X% ?- e/ g
课时119样本不均衡解决方案 10:180 g. G; S) ?7 D' R' f) T
( A) l1 P& g! W* X3 |4 w1 y1 Y 课时120下采样策略 06:36" V, Y' ?7 \+ ^, a! L2 Q$ B
课时121交叉验证 13:039 T m% z9 {& D- p( P/ r3 f# [, ]% r* K$ V* O# y6 |: b# k
课时122模型评估方法 13:06 ~- H+ |! ^) P- @9 b+ U, k+ F1 G1 ~9 \; ?' x: J% c$ n( P! U
课时123正则化惩罚 08:09; @: n6 \' n* h- x' b( {( ?8 B
h3 i9 |$ c' g3 R9 L: x 课时124逻辑回归模型 07:37
9 ^# `, N8 A! [* L 课时125混淆矩阵 08:53) ~2 Q# t: v5 \, ?
, K5 [# }: `2 I# C 课时126逻辑回归阈值对结果的影响 10:011 e! p% w6 B( T+ P. ?$ O
课时127SMOTE样本生成策略 15:513 V! @) C' [( z& [) v- ^
, M) S! h$ e) j& k; E' p
& _+ o; z1 o4 [9 v- Q章节18: Python文本数据分析：新闻分类任务) c% R5 H$ k' z3 a/ r' q% I4 d! u$ F: j A1 L
课时128文本分析与关键词提取 12:11" y) }, P8 i# @3 D& x. W2 P3 J8 ]* i! q5 z; M8 N
课时129相似度计算 11:446 g- f, i* f/ L( K* D; b( ^2 M0 u5 e4 d- H
课时130新闻数据与任务简介 10:20, G' @% i4 g/ @9 f0 H1 E z' E3 a; Y( ~8 l
课时131TF-IDF关键词提取 13:28' X0 _- b0 x' ^; }' A4 l: w" `; `: Z& W( d6 ]" v1 L% I% r8 `
课时132LDA建模 09:10, w+ m9 C i/ i6 O$ L2 X( ` i- P/ X8 J
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& }
, o$ L* s, x! x- r7 i |$ ]9 s, Z- r2 K* ^. [" e+ E! A, R N7 o* z
章节19: Python时间序列分析7 V6 L8 y% y& n/ H! m) C: S9 }$ {/ ?. V- A/ }: f
课时134章节简介 01:03& o) P6 A" I) R+ v# B2 m+ r
2 R2 E1 I9 t2 i& p9 `% h$ R 课时135Pandas生成时间序列 11:28, w! H! T. M# m; r- J1 V* {' F% ]( s* _9 L+ _; v# u0 `
课时136Pandas数据重采样 09:222 t5 I/ |; x+ Y0 l+ O2 _0 P' c% H% ~/ w
课时137Pandas滑动窗口 07:476 w+ T# u! F f; A5 y
* F1 X5 E( t3 S8 e 课时138数据平稳性与差分法 11:10. [ r' f: C, r, Z+ h+ w; {, O
课时139ARIMA模型 10:34+ b7 y" @7 j6 x5 o! n$ h! d3 f
9 w. y0 f0 l3 j, u& q 课时140相关函数评估方法 10:46
1 [( i7 Q9 F Q4 k 课时141建立ARIMA模型 07:48- v" U" \7 m# K% A1 b" B( {( ?
3 C! O( x" p5 {; } 课时142参数选择 12:40 M1 Y# t; s, Y4 x8 j w% N! r' ?; o) |$ j: R9 I
课时143股票预测案例 09:57( L3 w3 S0 b0 x; l% j7 k; Z
课时144使用tsfresh库进行分类任务 12:04+ `* z2 `0 x* i7 ?7 Z l4 G- s" i% D0 N$ m& Q% R- m0 B+ U
课时145维基百科词条EDA 14:308 Q2 b7 c5 _- f% [* k3 L5 [
. M3 U* s% ^0 u N
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 t
1 Y2 F6 n' u1 a' U 课时146使用Gensim库构造词向量 06:22( T( k! U; x' J+ {5 l1 e) V
) g2 L! \$ B, [0 b4 t# Q 课时147维基百科中文数据处理 10:27; B/ ^0 j6 i8 ~8 ~5 r9 d& V1 p/ l6 g8 K: ?
课时148Gensim构造word2vec模型 08:52. P- c! I9 k9 W
( |* a+ Q3 B" Z6 _8 G4 e7 ` 课时149测试模型相似度结果 07:429 n- n" d8 A3 c2 Y8 ^/ R4 t9 X {7 r$ Y
, M/ f7 R. q" Q2 d3 E4 C
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) _# g2 {8 h' n, i4 n( H4 Q" A
课时150数据清洗过滤无用特征 12:08+ i" ]% T9 ]7 x
课时151数据预处理 10:128 R: N; V( b6 z9 h8 B
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 ~( J/ t* m9 f: ^" ~/ W) G; A
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
% `: P/ B* e! O y" j; n, _+ V5 q* C1 G# N
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
& ]; m; a \( e Q. h" o 课时154数据背景介绍 06:356 Q' y* x5 h: q
课时155数据预处理 10:05
- w, n! k& T: } 课时156尝试多种分类器效果 08:32
9 g0 T/ [; L; \2 P Z 课时157结果衡量指标的意义 19:50% U1 |9 j$ o, B2 g- q' S& f
- q9 h, ?0 d9 ]# a 课时158应用阈值得出结果 06:26- G3 b2 Q' q8 D$ a. W9 x0 Q4 D1 {4 v6 d0 Z
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课时159内容简介 02:13
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3 D* O3 j# \7 }6 p$ n# D- @2 [ 课时161数据读取与预处理 13:09
7 `' V% C7 P2 W3 Y- y 课时162数据切分模块 14:42 {$ r0 R0 c. O8 _8 @
6 \# X+ O2 r2 W 课时163缺失值可视化分析 13:279 I0 a- Y( F5 `" M
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$ B) S8 V. S7 s- b$ Q 课时166报表可视化分析 10:38
# X2 K8 {. o4 z, {; S1 j 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
/ f: j. L( J7 N+ T4 e 课时168数据背景简介 11:05
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课时170单变量分析 15:21+ j+ i3 T) F$ q- [' L
课时171峰度与偏度 11:37
5 I+ u C: c& p6 W 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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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 @
+ ?) u' h/ S/ t7 w" f$ B; ^ 课时175建立特征工程 17:25
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课时177应用聚类算法得出异常IP点 17:59; |0 K5 i: u- F9 X1 Q
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发表于 2017-10-9 12:01:22
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