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唐宇迪python数据分析与机器学习实战
〖课程目录〗:
网易云课堂 唐宇迪python数据分析与机器学习实战 [9.6G]
┣━━课程资料 [0B]
┃ ┗━━唐宇迪-机器学习课程资料 [0B]
┃ ┣━━机器学习算法配套案例实战
┃ ┣━━机器学习算法PPT
┃ ┣━━暂时无用的内容
┃ ┣━━Python库代码（4个）
┃ ┗━━Python快速入门
┣━━视频课程 [9.6G]
┃ ┣━━01人工智能入门指南（有基础的同学请略过！） [181.5M]
┃ ┃ ┣━━课时1课程介绍（主题与大纲.flv [75.2M]
┃ ┃ ┣━━课时2AI时代首选Python.flv [20M]
┃ ┃ ┣━━课时3Python我该怎么学.flv [10.5M]
┃ ┃ ┣━━课时4人工智能的核心-机器学习.flv [21.8M]
┃ ┃ ┣━━课时5机器学习怎么学？.mp4 [26.6M]
┃ ┃ ┗━━课时6算法推导与案例.mp4 [27.4M]
┃ ┣━━02Python科学计算库-Numpy [338.8M]
┃ ┃ ┣━━课时10Numpy基础结构.mp4 [38.5M]
┃ ┃ ┣━━课时11Numpy矩阵基础.mp4 [24M]
┃ ┃ ┣━━课时12Numpy常用函数.mp4 [49.6M]
┃ ┃ ┣━━课时13矩阵常用操作.mp4 [37M]
┃ ┃ ┣━━课时14不同复制操作对比.mp4 [38.2M]
┃ ┃ ┣━━课时7使用Anaconda安装python环境（Python新手先看这个）.flv [102.9M]
┃ ┃ ┣━━课时8课程数据，代码，PPT.txt [50B]
┃ ┃ ┗━━课时9科学计算库Numpy.mp4 [48.7M]
┃ ┣━━03python数据分析处理库-Pandas [356.7M]
┃ ┃ ┣━━课时15Pandas数据读取.mp4 [72.8M]
┃ ┃ ┣━━课时16Pandas索引与计算.mp4 [56.5M]
┃ ┃ ┣━━课时17Pandas数据预处理实例.mp4 [58M]
┃ ┃ ┣━━课时18Pandas常用预处理方法.mp4 [43.9M]
┃ ┃ ┣━━课时19Pandas自定义函数.mp4 [41.1M]
┃ ┃ ┗━━课时20Series结构.mp4 [84.3M]
┃ ┣━━04Python数据可视化库-Matplotlib [272.1M]
┃ ┃ ┣━━课时21折线图绘制.mp4 [43.4M]
┃ ┃ ┣━━课时22子图操作.mp4 [69.7M]
┃ ┃ ┣━━课时23条形图与散点图.mp4 [59.7M]
┃ ┃ ┣━━课时24柱形图与盒图.mp4 [49.2M]
┃ ┃ ┗━━课时25细节设置.mp4 [50M]
┃ ┣━━05Python可视化库Seaborn [547M]
┃ ┃ ┣━━课时26Seaborn简介.mp4 [9.7M]
┃ ┃ ┣━━课时27整体布局风格设置.mp4 [47.8M]
┃ ┃ ┣━━课时28风格细节设置.mp4 [50.7M]
┃ ┃ ┣━━课时29调色板.mp4 [39M]
┃ ┃ ┣━━课时30调色板颜色设置.mp4 [37.5M]
┃ ┃ ┣━━课时31单变量分析绘图.mp4 [47.8M]
┃ ┃ ┣━━课时32回归分析绘图.mp4 [51.2M]
┃ ┃ ┣━━课时33多变量分析绘图.mp4 [46.5M]
┃ ┃ ┣━━课时34分类属性绘图.mp4 [51M]
┃ ┃ ┣━━课时35Facetgrid使用方法.mp4 [35.2M]
┃ ┃ ┣━━课时36Facetgrid绘制多变量.mp4 [54.6M]
┃ ┃ ┗━━课时37热度图绘制.mp4 [76.2M]
┃ ┣━━06线性回归算法原理推导 [155M]
┃ ┃ ┣━━课时38线性回归算法概述.mp4 [39.7M]
┃ ┃ ┣━━课时39误差项分析.mp4 [34.4M]
┃ ┃ ┣━━课时40似然函数求解.mp4 [24.9M]
┃ ┃ ┣━━课时41目标函数推导.mp4 [25.8M]
┃ ┃ ┗━━课时42线性回归求解.mp4 [30.3M]
┃ ┣━━07梯度下降策略 [76.8M]
┃ ┃ ┣━━课时43梯度下降原理.mp4 [37M]
┃ ┃ ┣━━课时44梯度下降方法对比.mp4 [22.3M]
┃ ┃ ┗━━课时45学习率对结果的影响.mp4 [17.4M]
┃ ┣━━08逻辑回归算法 [75.8M]
┃ ┃ ┣━━课时46逻辑回归算法原理推导.mp4 [31.3M]
┃ ┃ ┗━━课时47逻辑回归求解.mp4 [44.5M]
┃ ┣━━09案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略 [208M]
┃ ┃ ┣━━课时48Python实现逻辑回归任务概述.mp4 [33.2M]
┃ ┃ ┣━━课时49完成梯度下降模块.mp4 [56.3M]
┃ ┃ ┣━━课时50停止策略与梯度下降案例.mp4 [51.8M]
┃ ┃ ┗━━课时51实验对比效果.mp4 [66.6M]
┃ ┣━━10项目实战-交易数据异常检测 [472.6M]
┃ ┃ ┣━━课时52案例背景和目标.mp4 [38.8M]
┃ ┃ ┣━━课时53样本不均衡解决方案.mp4 [47.3M]
┃ ┃ ┣━━课时54下采样策略.mp4 [31.2M]
┃ ┃ ┣━━课时55交叉验证.mp4 [44.5M]
┃ ┃ ┣━━课时56模型评估方法.mp4 [41.9M]
┃ ┃ ┣━━课时57正则化惩罚.mp4 [26.9M]
┃ ┃ ┣━━课时58逻辑回归模型.mp4 [39.6M]
┃ ┃ ┣━━课时59混淆矩阵.mp4 [52M]
┃ ┃ ┣━━课时60逻辑回归阈值对结果的影响.mp4 [46.4M]
┃ ┃ ┗━━课时61SMOTE样本生成策略.mp4 [104M]
┃ ┣━━11决策树算法 [166.4M]
┃ ┃ ┣━━课时62决策树原理概述.mp4 [34.9M]
┃ ┃ ┣━━课时63衡量标准-熵.mp4 [35.2M]
┃ ┃ ┣━━课时64决策树构造实例.mp4 [30.5M]
┃ ┃ ┣━━课时65信息增益率.mp4 [16.6M]
┃ ┃ ┗━━课时66决策树剪枝策略.mp4 [49.1M]
┃ ┣━━12案例实战：使用sklearn构造决策树模型 [330.9M]
┃ ┃ ┣━━课时67决策树复习.mp4 [27.2M]
┃ ┃ ┣━━课时68决策树涉及参数.mp4 [80.1M]
┃ ┃ ┣━━课时69树可视化与sklearn库简介.mp4 [164.3M]
┃ ┃ ┗━━课时70sklearn参数选择.mp4 [59.2M]
┃ ┣━━13集成算法与随机森林 [123M]
┃ ┃ ┣━━课时71集成算法-随机森林.mp4 [35.3M]
┃ ┃ ┣━━课时72特征重要性衡量.mp4 [34.6M]
┃ ┃ ┣━━课时73提升模型.mp4 [33.5M]
┃ ┃ ┗━━课时74堆叠模型.mp4 [19.6M]
┃ ┣━━14案例实战：泰坦尼克获救预测 [289.1M]
┃ ┃ ┣━━课时75船员数据分析.mp4 [48.1M]
┃ ┃ ┣━━课时76数据预处理.mp4 [52.5M]
┃ ┃ ┣━━课时77使用回归算法进行预测.mp4 [54.2M]
┃ ┃ ┣━━课时78使用随机森林改进模型.mp4 [62.9M]
┃ ┃ ┗━━课时79随机森林特征重要性分析.mp4 [71.4M]
┃ ┣━━15贝叶斯算法 [193.6M]
┃ ┃ ┣━━课时80贝叶斯算法概述.mp4 [19.2M]
┃ ┃ ┣━━课时81贝叶斯推导实例.mp4 [20.7M]
┃ ┃ ┣━━课时82贝叶斯拼写纠错实例.mp4 [30.9M]
┃ ┃ ┣━━课时83垃圾邮件过滤实例.mp4 [38.9M]
┃ ┃ ┗━━课时84贝叶斯实现拼写检查器.mp4 [84.1M]
┃ ┣━━16Python文本数据分析：新闻分类任务 [457.4M]
┃ ┃ ┣━━课时85文本分析与关键词提取.mp4 [33M]
┃ ┃ ┣━━课时86相似度计算.mp4 [34.5M]
┃ ┃ ┣━━课时87新闻数据与任务简介.mp4 [78.7M]
┃ ┃ ┣━━课时88TF-IDF关键词提取.mp4 [117.6M]
┃ ┃ ┣━━课时89LDA建模.mp4 [69.6M]
┃ ┃ ┗━━课时90基于贝叶斯算法进行新闻分类.mp4 [124M]
┃ ┣━━17支持向量机 [264M]
┃ ┃ ┣━━课时91支持向量机要解决的问题.mp4 [27.2M]
┃ ┃ ┣━━课时92距离与数据的定义.mp4 [28.2M]
┃ ┃ ┣━━课时93目标函数.mp4 [27M]
┃ ┃ ┣━━课时94目标函数求解.mp4 [29.9M]
┃ ┃ ┣━━课时95SVM求解实例.mp4 [38.1M]
┃ ┃ ┣━━课时96支持向量的作用.mp4 [32.9M]
┃ ┃ ┣━━课时97软间隔问题.mp4 [17.9M]
┃ ┃ ┗━━课时98SVM核变换.mp4 [62.9M]
┃ ┣━━18案例：SVM调参实例 [149.4M]
┃ ┃ ┣━━课时100SVM参数选择.mp4 [86.7M]
┃ ┃ ┗━━课时99sklearn求解支持向量机.mp4 [62.8M]
┃ ┣━━19聚类算法-Kmeans [145.6M]
┃ ┃ ┣━━课时101KMEANS算法概述.mp4 [32.3M]
┃ ┃ ┣━━课时102KMEANS工作流程.mp4 [25.3M]
┃ ┃ ┣━━课时103KMEANS迭代可视化展示.mp4 [54.5M]
┃ ┃ ┗━━课时104使用Kmeans进行图像压缩.mp4 [33.5M]
┃ ┣━━20聚类算法-DBSCAN [140.2M]
┃ ┃ ┣━━课时105DBSCAN聚类算法.mp4 [34.6M]
┃ ┃ ┣━━课时106DBSCAN工作流程.mp4 [51.3M]
┃ ┃ ┗━━课时107DBSCAN可视化展示.mp4 [54.3M]
┃ ┣━━21案例实战：聚类实践 [145.9M]
┃ ┃ ┣━━课时108多种聚类算法概述.mp4 [11.9M]
┃ ┃ ┗━━课时109聚类案例实战.mp4 [134M]
┃ ┣━━22降维算法-PCA主成分分析 [140.4M]
┃ ┃ ┣━━课时110PCA降维概述.mp4 [21.9M]
┃ ┃ ┣━━课时111PCA要优化的目标.mp4 [37.4M]
┃ ┃ ┣━━课时112PCA求解.mp4 [32M]
┃ ┃ ┗━━课时113PCA实例.mp4 [49.2M]
┃ ┣━━23神经网络 [554.9M]
┃ ┃ ┣━━课时114初识神经网络.mp4 [43.8M]
┃ ┃ ┣━━课时115计算机视觉所面临的挑战.mp4 [31M]
┃ ┃ ┣━━课时116K近邻尝试图像分类.mp4 [29.1M]
┃ ┃ ┣━━课时117超参数的作用.mp4 [30.1M]
┃ ┃ ┣━━课时118线性分类原理.mp4 [23.1M]
┃ ┃ ┣━━课时119神经网络-损失函数.mp4 [25.8M]
┃ ┃ ┣━━课时120神经网络-正则化惩罚项.mp4 [18.9M]
┃ ┃ ┣━━课时121神经网络-softmax分类器.mp4 [34.6M]
┃ ┃ ┣━━课时122神经网络-最优化形象解读.mp4 [20.2M]
┃ ┃ ┣━━课时123神经网络-梯度下降细节问题.mp4 [30.5M]
┃ ┃ ┣━━课时124神经网络-反向传播.mp4 [40.7M]
┃ ┃ ┣━━课时125神经网络架构.mp4 [26.6M]
┃ ┃ ┣━━课时126神经网络实例演示.mp4 [109.1M]
┃ ┃ ┣━━课时127神经网络过拟合解决方案.mp4 [43M]
┃ ┃ ┗━━课时128感受神经网络的强大.mp4 [48.4M]
┃ ┣━━24Xgboost集成算法 [245.4M]
┃ ┃ ┣━━课时129集成算法思想.mp4 [14.3M]
┃ ┃ ┣━━课时130xgboost基本原理.mp4 [27.7M]
┃ ┃ ┣━━课时131xgboost目标函数推导.mp4 [33M]
┃ ┃ ┣━━课时132xgboost求解实例.mp4 [36.6M]
┃ ┃ ┣━━课时133xgboost安装.mp4 [16.7M]
┃ ┃ ┣━━课时134xgboost实战演示.mp4 [78M]
┃ ┃ ┗━━课时135Adaboost算法概述.mp4 [39.2M]
┃ ┣━━25自然语言处理词向量模型-Word2Vec [240.7M]
┃ ┃ ┣━━课时136自然语言处理与深度学习.mp4 [32.6M]
┃ ┃ ┣━━课时137语言模型.mp4 [14.3M]
┃ ┃ ┣━━课时138-N-gram模型.mp4 [23.5M]
┃ ┃ ┣━━课时139词向量.mp4 [22.6M]
┃ ┃ ┣━━课时140神经网络模型.mp4 [27.5M]
┃ ┃ ┣━━课时141Hierarchical Softmax-课时142CBOW模型实例.mp4 [59.2M]
┃ ┃ ┣━━课时143CBOW求解目标.mp4 [15.6M]
┃ ┃ ┣━━课时144梯度上升求解.mp4 [27.9M]
┃ ┃ ┗━━课时145负采样模型.mp4 [17.5M]
┃ ┣━━26使用Gensim库构造中文维基百度数据词向量模型 [209.4M]
┃ ┃ ┣━━课时146使用Gensim库构造词向量.mp4 [37.8M]
┃ ┃ ┣━━课时147维基百科中文数据处理.mp4 [86.9M]
┃ ┃ ┣━━课时148Gensim构造word2vec模型.mp4 [43.6M]
┃ ┃ ┗━━课时149测试模型相似度结果.mp4 [41.1M]
┃ ┣━━27scikit-learn模型建立与评估 [437.1M]
┃ ┃ ┣━━课时150使用python库分析汽车油耗效率.mp4 [60.3M]
┃ ┃ ┣━━课时151使用scikit-learn库建立回归模型.mp4 [50.1M]
┃ ┃ ┣━━课时152使用逻辑回归改进模型效果.mp4 [48.3M]
┃ ┃ ┣━━课时153 模型效果衡量标准.mp4 [74.2M]
┃ ┃ ┣━━课时154ROC指标与测试集的价值.mp4 [70.1M]
┃ ┃ ┣━━课时155交叉验证.mp4 [69.9M]
┃ ┃ ┗━━课时156多类别问题.mp4 [64.2M]
┃ ┣━━28Python库分析科比生涯数据 [214.6M]
┃ ┃ ┣━━课时157Kobe Bryan生涯数据读取与简介.mp4 [39.6M]
┃ ┃ ┣━━课时158特征数据可视化展示.mp4 [64.2M]
┃ ┃ ┣━━课时159数据预处理.mp4 [57.6M]
┃ ┃ ┗━━课时160使用Scikit-learn建立模型.mp4 [53.1M]
┃ ┣━━29Python时间序列分析 [661.2M]
┃ ┃ ┣━━课时161章节简介.mp4 [5.2M]
┃ ┃ ┣━━课时162Pandas生成时间序列.mp4 [62.5M]
┃ ┃ ┣━━课时163Pandas数据重采样.mp4 [42.4M]
┃ ┃ ┣━━课时164Pandas滑动窗口.mp4 [29.8M]
┃ ┃ ┣━━课时165数据平稳性与差分法.mp4 [40.3M]
┃ ┃ ┣━━课时166ARIMA模型.mp4 [27.5M]
┃ ┃ ┣━━课时167相关函数评估方法.mp4 [45.7M]
┃ ┃ ┣━━课时168建立ARIMA模型.mp4 [41.4M]
┃ ┃ ┣━━课时169参数选择.mp4 [72.5M]
┃ ┃ ┣━━课时170股票预测案例.mp4 [62M]
┃ ┃ ┣━━课时171使用tsfresh库进行分类任务.mp4 [120.6M]
┃ ┃ ┗━━课时172维基百科词条EDA.mp4 [111.4M]
┃ ┣━━30机器学习项目实战-贷款申请最大化利润 [296.8M]
┃ ┃ ┣━━课时173数据清洗过滤无用特征.mp4 [93.1M]
┃ ┃ ┣━━课时174数据预处理.mp4 [85.5M]
┃ ┃ ┣━━课时175获得最大利润的条件与做法.mp4 [50.3M]
┃ ┃ ┗━━课时176预测结果并解决样本不均衡问题.mp4 [67.9M]
┃ ┣━━31机器学习项目实战-用户流失预警 [212.9M]
┃ ┃ ┣━━课时177数据背景介绍.mp4 [39.3M]
┃ ┃ ┣━━课时178数据预处理.mp4 [45.3M]
┃ ┃ ┣━━课时179尝试多种分类器效果.mp4 [33.3M]
┃ ┃ ┣━━课时180结果衡量指标的意义.mp4 [60.6M]
┃ ┃ ┗━━课时181应用阈值得出结果.mp4 [34.4M]
┃ ┣━━32探索性数据分析-足球赛事数据集 [725.6M]
┃ ┃ ┣━━课时182内容简介.mp4 [9.6M]
┃ ┃ ┣━━课时183数据背景介绍.mp4 [61.6M]
┃ ┃ ┣━━课时184数据读取与预处理.mp4 [92.4M]
┃ ┃ ┣━━课时185数据切分模块.mp4 [85.5M]
┃ ┃ ┣━━课时186缺失值可视化分析.mp4 [115M]
┃ ┃ ┣━━课时187特征可视化展示.mp4 [73.1M]
┃ ┃ ┣━━课时188多特征之间关系分析.mp4 [68.4M]
┃ ┃ ┣━━课时189报表可视化分析.mp4 [69.2M]
┃ ┃ ┗━━课时190红牌和肤色的关系.mp4 [150.8M]
┃ ┣━━33探索性数据分析-农粮组织数据集 [571.4M]
┃ ┃ ┣━━课时191数据背景简介.mp4 [75.5M]
┃ ┃ ┣━━课时192数据切片分析.mp4 [121.5M]
┃ ┃ ┣━━课时193单变量分析.mp4 [118.8M]
┃ ┃ ┣━━课时194峰度与偏度.mp4 [54.8M]
┃ ┃ ┣━━课时195数据对数变换.mp4 [46.3M]
┃ ┃ ┣━━课时196数据分析维度.mp4 [49.3M]
┃ ┃ ┗━━课时197变量关系可视化展示.mp4 [105.2M]
┃ ┗━━34机器学习项目实战-HTTP日志聚类分析 [205M]
┃ ┣━━课时198建立特征工程.mp4 [75.2M]
┃ ┣━━课时199特征数据预处理.mp4 [59.3M]
┃ ┗━━课时200应用聚类算法得出异常ip点.mp4 [70.5M]
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发表于 2021-3-17 09:06:56
