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Python机器学习全流程项目实战精讲
〖课程目录〗:
天善智能Python机器学习全流程项目实战精讲 [1.3G]
┣━━配套课件 [15.5M]
┃ ┣━━第八讲 机器学习技术文档与报告写作方法 [3.7M]
┃ ┃ ┣━━.ipynb_checkpoints
┃ ┃ ┣━━.RData [2.6K]
┃ ┃ ┣━━.Rhistory [410B]
┃ ┃ ┣━━第八讲 机器学习文档与报告写作方法.ipynb [7K]
┃ ┃ ┣━━example_eda.html [720.1K]
┃ ┃ ┣━━example_eda.Rmd [984B]
┃ ┃ ┣━━example_rmd.html [732.9K]
┃ ┃ ┣━━example_rmd.Rmd [870B]
┃ ┃ ┣━━lagou_preprocessed.csv [1.4M]
┃ ┃ ┣━━r_example.R [75B]
┃ ┃ ┣━━rmarkdown.jpg [138K]
┃ ┃ ┗━━RStudio.png [786.4K]
┃ ┣━━第六讲 特征工程 [1.6M]
┃ ┃ ┣━━.ipynb_checkpoints
┃ ┃ ┣━━第六讲 特征工程.ipynb [113.4K]
┃ ┃ ┣━━lagou_data5.csv [1.3M]
┃ ┃ ┗━━lagou_featured.csv [201.7K]
┃ ┣━━第七讲 机器学习建模 [1.1M]
┃ ┃ ┣━━.ipynb_checkpoints
┃ ┃ ┣━━第七讲 机器学习建模.ipynb [194.1K]
┃ ┃ ┣━━图1_sklearn.png [517.3K]
┃ ┃ ┣━━图2_lightgbm调参.png [191.5K]
┃ ┃ ┗━━lagou_featured.csv [201.7K]
┃ ┣━━第四讲 数据清洗与预处理 [1.5M]
┃ ┃ ┣━━第四讲 数据清洗与预处理.ipynb [64.4K]
┃ ┃ ┣━━data_analysis.csv [332.6K]
┃ ┃ ┣━━data_mining.csv [405.6K]
┃ ┃ ┣━━deep_learning.csv [318.9K]
┃ ┃ ┗━━machine_learning.csv [423.1K]
┃ ┣━━第五讲 数据分析与可视化 [4.4M]
┃ ┃ ┣━━.ipynb_checkpoints
┃ ┃ ┣━━第五讲 数据分析与可视化.ipynb [1.1M]
┃ ┃ ┣━━iris.csv [4.5K]
┃ ┃ ┣━━lagou_data5.csv [1.9M]
┃ ┃ ┣━━lagou_preprocessed.csv [1.4M]
┃ ┃ ┗━━stopwords.txt [5.5K]
┃ ┣━━第二章.机器学习需求分析.pdf [596.9K]
┃ ┣━━第三章 数据采集与爬虫.ipynb [1004.5K]
┃ ┗━━第一章.机器学习方法论.pdf [1.6M]
┣━━章节1： 机器学习方法论 [116.7M]
┃ ┣━━1. 数据分析与数据挖掘.mp4 [39M]
┃ ┣━━2. 机器学习、深度学习与人工智能.mp4 [8.2M]
┃ ┣━━3. 机器学习的核心任务.mp4 [6.9M]
┃ ┣━━4. 机器学习的核心要义.mp4 [6.9M]
┃ ┣━━5. 机器学习项目实战全流程.mp4 [10.6M]
┃ ┣━━6. Python编程工具.mp4 [3M]
┃ ┣━━7. Jupyter Notebook与PyCharm.mp4 [9.4M]
┃ ┗━━8. 机器学习具体学习方法指导.mp4 [32.6M]
┣━━章节2： 机器学习需求分析 [78.2M]
┃ ┣━━09. 需求分析.mp4 [44.6M]
┃ ┣━━10. 项目技术、产品和应用调研.mp4 [13.1M]
┃ ┗━━11. 实例：数据科学岗位需求分析.mp4 [20.5M]
┣━━章节3： 数据采集与爬虫 [199M]
┃ ┣━━12. 数据采集概述.mp4 [18.3M]
┃ ┣━━13. Python爬虫技术.mp4 [27.3M]
┃ ┣━━14. 请求库：urllib.mp4 [10.6M]
┃ ┣━━15. 请求库：requests.mp4 [16.1M]
┃ ┣━━16. 解析库：BeautifulSoup.mp4 [17.4M]
┃ ┣━━17. 解析库：lxml.mp4 [11.6M]
┃ ┣━━18. 信息提取：css选择器和xpath表达.mp4 [11.7M]
┃ ┣━━19. 实例1：招聘网站静态数据采集.mp4 [49M]
┃ ┗━━20. 实例2：招聘网站动态数据采集.mp4 [37M]
┣━━章节4： 数据清洗 [308.9M]
┃ ┣━━21. 脏数据.mp4 [28.7M]
┃ ┣━━22. 数据预处理的基本方向.mp4 [49.4M]
┃ ┣━━23. 缺失值处理.mp4 [44.3M]
┃ ┣━━24. 小文本和字符串处理.mp4 [84.9M]
┃ ┣━━25. 实例：招聘数据预处理（一）.mp4 [58.1M]
┃ ┗━━26. 实例：招聘数据预处理（二）.mp4 [43.5M]
┣━━章节5： 数据分析与可视化 [345.6M]
┃ ┣━━27. 探索性数据分析（EDA）（）.mp4 [15.9M]
┃ ┣━━28. 统计绘图与数据可视化.mp4 [79.5M]
┃ ┣━━29. Python绘图之matplotlib.mp4 [110.9M]
┃ ┣━━30. Python绘图之seaborn.mp4 [42.4M]
┃ ┣━━31. 实例：招聘数据的EDA与可视化.mp4 [29.9M]
┃ ┗━━32. 实例：招聘数据的EDA与可视化.mp4 [67.1M]
┣━━章节6： 特征工程 [99.7M]
┃ ┣━━33. 特征工程概述.mp4 [19.2M]
┃ ┣━━34. 特征选择.mp4 [23.8M]
┃ ┣━━35. 特征变换与特征提取.mp4 [14.7M]
┃ ┣━━36. 特征组合与降维.mp4 [5.5M]
┃ ┗━━37. 招聘数据的特征工程探索.mp4 [36.5M]
┣━━章节7： 机器学习建模与调优 [117.2M]
┃ ┣━━38. 机器学习模型概述.mp4 [12.7M]
┃ ┣━━39. 传统机器学习模型（单模型）.mp4 [26M]
┃ ┣━━40. 集成与提升模型.mp4 [5.1M]
┃ ┣━━41. sklearn.mp4 [10.5M]
┃ ┣━━42. 机器学习调参方法简介.mp4 [10.5M]
┃ ┣━━43. GBDT XGBoost lightGBM用法.mp4 [22M]
┃ ┣━━44. 招聘数据的建模：GBDT.mp4 [12.2M]
┃ ┣━━45. 招聘数据的建模：XGBoost.mp4 [9.3M]
┃ ┗━━46. 招聘数据的建模：lightGBM.mp4 [8.8M]
┣━━章节8： 机器学习模型结果与报告输出 [73.3M]
┃ ┣━━47. R语言与RStudio安装与简介（）.mp4 [16.3M]
┃ ┣━━48. Rmarkdown的安装与基本用法.mp4 [18.1M]
┃ ┣━━49. 技术文档之Rmd与Jupyter对比.mp4 [11.8M]
┃ ┣━━50. 机器学习分析报告的写作方法.mp4 [14.1M]
┃ ┗━━51. 实例：数据相关岗位薪资水平影响因素研究分析报告（简要框架）.mp4 [13.1M]
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发表于 2021-1-4 23:43:56
发表于 2021-2-2 20:39:14
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