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python数据分析与机器学习实战

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  • TA的每日心情
    奋斗
    2019-4-1 09:38
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    [LV.1]初来乍到

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    发表于 2019-4-10 08:40:00 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
    目录:
    ├─01人工智能入门指南(有基础的同学请略过!)
    │  ├─?#38382;?课程介绍(主题与大纲
    │  ├─?#38382;?AI时代首选Python
    │  ├─?#38382;?Python我该怎么学
    │  ├─?#38382;?人工智能的核心-机器学习
    │  ├─?#38382;?机器学习怎么学?
    │  ├─?#38382;?算法推导与案例
    ├─02Python科学计算库-Numpy
    │  ├─?#38382;?7使用Anaconda安装python环境(Python新手先看这个)
    │  ├─?#38382;?8课程数据,代码,PPT.txt
    │  ├─?#38382;?9科学计算库Numpy
    │  ├─?#38382;?0Numpy基础结构
    │  ├─?#38382;?1Numpy矩阵基础
    │  ├─?#38382;?2Numpy常用函数
    │  ├─?#38382;?3矩阵常用操作
    │  ├─?#38382;?4不同复制操作?#21592;?br /> ├─03python数据分析处理库-Pandas
    │  ├─?#38382;?5Pandas数据读取
    │  ├─?#38382;?6Pandas索引与计算
    │  ├─?#38382;?7Pandas数据预处理实例
    │  ├─?#38382;?8Pandas常用预处理方法
    │  ├─?#38382;?9Pandas自定义函数
    │  ├─?#38382;?0Series结构
    ├─04Python数据可视化库-Matplotlib
    │  ├─?#38382;?1折线图绘制
    │  ├─?#38382;?2子图操作
    │  ├─?#38382;?3条形图与散点图
    │  ├─?#38382;?4柱形图与盒图
    │  ├─?#38382;?5细节设置
    ├─05Python可视化库Seaborn
    │  ├─?#38382;?6Seaborn简介
    │  ├─?#38382;?7整体布?#22336;?#26684;设置
    │  ├─?#38382;?8风格细节设置
    │  ├─?#38382;?9调色板
    │  ├─?#38382;?0调色板颜色设置
    │  ├─?#38382;?1单变量分析绘图
    │  ├─?#38382;?2回归分析绘图
    │  ├─?#38382;?3多变量分析绘图
    │  ├─?#38382;?4分类属性绘图
    │  ├─?#38382;?5Facetgrid使用方法
    │  ├─?#38382;?6Facetgrid绘制多变量
    │  ├─?#38382;?7热度图绘制
    ├─06线性回归算法原理推导
    │  ├─?#38382;?8线性回归算法概述
    │  ├─?#38382;?9误差项分析
    │  ├─?#38382;?0似然函数求解
    │  ├─?#38382;?1目标函数推导
    │  ├─?#38382;?2线性回归求解
    ├─07梯度下降策略
    │  ├─?#38382;?3梯度下降原理
    │  ├─?#38382;?4梯度下降方法?#21592;?br /> │  ├─?#38382;?5学习率对结果的影响
    ├─08逻辑回归算法
    │  ├─?#38382;?6逻辑回归算法原理推导
    │  ├─?#38382;?7逻辑回归求解
    ├─09案例实战:Python实现逻辑回归与梯度下降策略
    │  ├─?#38382;?8Python实现逻辑回归任务概述
    │  ├─?#38382;?9完成梯度下?#30340;?#22359;
    │  ├─?#38382;?0停?#20849;?#30053;与梯度下降案例
    │  ├─?#38382;?1实验?#21592;?#25928;果
    ├─10项目实战-交易数据异常检测
    │  ├─?#38382;?2案例背景和目标
    │  ├─?#38382;?3样本不均衡解决方案
    │  ├─?#38382;?4下采样策略
    │  ├─?#38382;?5交叉验证
    │  ├─?#38382;?6模?#25512;?#20272;方法
    │  ├─?#38382;?7正则化惩罚
    │  ├─?#38382;?8逻辑回归模型
    │  ├─?#38382;?9混淆矩阵
    │  ├─?#38382;?0逻辑回归阈值对结果的影响
    │  ├─?#38382;?1SMOTE样本生成策略
    ├─11决策树算法
    │  ├─?#38382;?2决策树原理概述
    │  ├─?#38382;?3衡量标准-熵
    │  ├─?#38382;?4决策树构造实例
    │  ├─?#38382;?5信息增益率
    │  ├─?#38382;?6决策树剪枝策略
    ├─12案例实战:使用sklearn构造决策树模型
    │  ├─?#38382;?7决策树复习
    │  ├─?#38382;?8决策树涉?#23433;?#25968;
    │  ├─?#38382;?9树可视化与sklearn库简介
    │  ├─?#38382;?0sklearn参数选择
    ├─13集成算法与随机森林
    │  ├─?#38382;?1集成算法-随机森林
    │  ├─?#38382;?2特征重要性衡量
    │  ├─?#38382;?3提升模型
    │  ├─?#38382;?4堆叠模型
    ├─14案例实战:泰坦尼克获救预测
    │  ├─?#38382;?5船员数据分析
    │  ├─?#38382;?6数据预处理
    │  ├─?#38382;?7使用回归算法进行预测
    │  ├─?#38382;?8使用随机森?#25351;?#36827;模型
    │  ├─?#38382;?9随机森林特征重要性分析
    ├─15贝叶斯算法
    │  ├─?#38382;?0贝叶斯算法概述
    │  ├─?#38382;?1贝叶斯推导实例
    │  ├─?#38382;?2贝叶斯拼写?#26469;?#23454;例
    │  ├─?#38382;?3垃圾?#22987;?#36807;滤实例
    │  ├─?#38382;?4贝叶斯实?#21046;?#20889;检查器
    ├─16Python文本数据分析:新闻分类任务
    │  ├─?#38382;?5文本分析与关键词提取
    │  ├─?#38382;?6相似度计算
    │  ├─?#38382;?7新闻数据与任务简介
    │  ├─?#38382;?8TF-IDF关键词提取
    │  ├─?#38382;?9LDA建模
    │  ├─?#38382;?0基于贝叶斯算法进行新闻分类
    ├─17支持向量机
    │  ├─?#38382;?1支持向量机要解决的问题
    │  ├─?#38382;?2距离与数据的定义
    │  ├─?#38382;?3目标函数
    │  ├─?#38382;?4目标函数求解
    │  ├─?#38382;?5SVM求解实例
    │  ├─?#38382;?6支持向量的作用
    │  ├─?#38382;?7软间隔问题
    │  ├─?#38382;?8SVM核变换
    ├─18案例:SVM调参实例
    │  ├─?#38382;?00SVM参数选择
    │  ├─?#38382;?9sklearn求解支持向量机
    ├─19聚类算法-Kmeans
    │  ├─?#38382;?01KMEANS算法概述
    │  ├─?#38382;?02KMEANS工作流程
    │  ├─?#38382;?03KMEANS迭代可视化展示
    │  ├─?#38382;?04使用Kmeans进行图像压缩
    ├─20聚类算法-DBSCAN
    │  ├─?#38382;?05DBSCAN聚类算法
    │  ├─?#38382;?06DBSCAN工作流程
    │  ├─?#38382;?07DBSCAN可视化展示
    ├─21案例实战:聚类实践
    │  ├─?#38382;?08多种聚类算法概述
    │  ├─?#38382;?09聚类案例实战
    ├─22降维算法-PCA主成分分析
    │  ├─?#38382;?10PCA降维概述
    │  ├─?#38382;?11PCA要优化的目标
    │  ├─?#38382;?12PCA求解
    │  ├─?#38382;?13PCA实例
    ├─23神经网络
    │  ├─?#38382;?14初识神经网络
    │  ├─?#38382;?15计算机视觉所面临的挑战
    │  ├─?#38382;?16K近邻尝试图像分类
    │  ├─?#38382;?17超参数的作用
    │  ├─?#38382;?18线性分类原理
    │  ├─?#38382;?19神经网络-损失函数
    │  ├─?#38382;?20神经网络-正则化惩罚项
    │  ├─?#38382;?21神经网络-softmax分类器
    │  ├─?#38382;?22神经网络-最优化形象解读
    │  ├─?#38382;?23神经网络-梯度下降细节问题
    │  ├─?#38382;?24神经网络-反向传播
    │  ├─?#38382;?25神经网络架构
    │  ├─?#38382;?26神经网络实例演示
    │  ├─?#38382;?27神经网络过拟合解决方案
    │  ├─?#38382;?28感受神经网络的?#30475;?br /> ├─24Xgboost集成算法
    │  ├─?#38382;?29集成算法思想
    │  ├─?#38382;?30xgboost基本原理
    │  ├─?#38382;?31xgboost目标函数推导
    │  ├─?#38382;?32xgboost求解实例
    │  ├─?#38382;?33xgboost安装
    │  ├─?#38382;?34xgboost实战演示
    │  ├─?#38382;?35Adaboost算法概述
    ├─25自然语?#28304;?#29702;词向量模型-Word2Vec
    │  ├─?#38382;?36自然语?#28304;?#29702;与深度学习
    │  ├─?#38382;?37语?#38405;?#22411;
    │  ├─?#38382;?38-N-gram模型
    │  ├─?#38382;?39词向量
    │  ├─?#38382;?40神经网络模型
    │  ├─?#38382;?41Hierarchical Softmax-?#38382;?42CBOW模型实例
    │  ├─?#38382;?43CBOW求解目标
    │  ├─?#38382;?44梯度上升求解
    │  ├─?#38382;?45负采样模型
    ├─26使用Gensim库构造?#24418;?#32500;基百度数据词向量模型
    │  ├─?#38382;?46使用Gensim库构造词向量
    │  ├─?#38382;?47维基百科?#24418;?#25968;据处理
    │  ├─?#38382;?48Gensim构造word2vec模型
    │  ├─?#38382;?49测?#38405;?#22411;相似度结果
    ├─27scikit-learn模型建立与评估
    │  ├─?#38382;?50使用python库分析汽车油耗效率
    │  ├─?#38382;?51使用scikit-learn库建立回归模型
    │  ├─?#38382;?52使用逻辑回归改进模型效果
    │  ├─?#38382;?53 模型效果衡量标准
    │  ├─?#38382;?54ROC指标与测试集的价值
    │  ├─?#38382;?55交叉验证
    │  ├─?#38382;?56多类别问题
    ├─28Python库分析科比生涯数据
    │  ├─?#38382;?57Kobe Bryan生涯数据读取与简介
    │  ├─?#38382;?58特征数据可视化展示
    │  ├─?#38382;?59数据预处理
    │  ├─?#38382;?60使用Scikit-learn建立模型
    ├─29Python时间序列分析
    │  ├─?#38382;?61章节简介
    │  ├─?#38382;?62Pandas生成时间序列
    │  ├─?#38382;?63Pandas数据重采样
    │  ├─?#38382;?64Pandas滑动窗口
    │  ├─?#38382;?65数据平稳性与差分法
    │  ├─?#38382;?66ARIMA模型
    │  ├─?#38382;?67相关函数评估方法
    │  ├─?#38382;?68建立ARIMA模型
    │  ├─?#38382;?69参数选择
    │  ├─?#38382;?70股票预测案例
    │  ├─?#38382;?71使用tsfresh库进行分类任务
    │  ├─?#38382;?72维基百科词条EDA
    ├─30机器学习项目实战-贷款申请最大化利润
    │  ├─?#38382;?73数据清洗过滤无用特征
    │  ├─?#38382;?74数据预处理
    │  ├─?#38382;?75获得最大利润的条件与做法
    │  ├─?#38382;?76预测结果并解决样本不均衡问题
    ├─31机器学习项目实战-用户流失预警
    │  ├─?#38382;?77数据背景介绍
    │  ├─?#38382;?78数据预处理
    │  ├─?#38382;?79尝试多种分类器效果
    │  ├─?#38382;?80结果衡量指标的意义
    │  ├─?#38382;?81应用阈值得出结果
    ├─32探索性数据分析-足球赛事数据集
    │  ├─?#38382;?82内容简介
    │  ├─?#38382;?83数据背景介绍
    │  ├─?#38382;?84数据读取与预处理
    │  ├─?#38382;?85数据切分模块
    │  ├─?#38382;?86缺失值可视化分析
    │  ├─?#38382;?87特征可视化展示
    │  ├─?#38382;?88多特征之间关系分析
    │  ├─?#38382;?89报表可视化分析
    │  ├─?#38382;?90红牌和肤色的关系
    ├─33探索性数据分析-农粮组织数据集
    │  ├─?#38382;?91数据背景简介
    │  ├─?#38382;?92数据切片分析
    │  ├─?#38382;?93单变量分析
    │  ├─?#38382;?94峰度与偏度
    │  ├─?#38382;?95数据对数变换
    │  ├─?#38382;?96数据分析维度
    │  ├─?#38382;?97变量关系可视化展示
    ├─34机器学习项目实战-HTTP日志聚类分析
    │  ├─?#38382;?98建立特征工程
    │  ├─?#38382;?99特征数据预处理
    │  ├─?#38382;?00应用聚类算法得出异常ip点

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  • TA的每日心情
    开心
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    发表于 2019-4-10 08:58:37 | 只看该作者
    啥也不说了,?#34892;?#27004;主分享哇!
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  • TA的每日心情
    开心
    2018-11-25 20:56
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    发表于 2019-4-10 11:11:39 | 只看该作者
    不错=确实是难得好帖啊,顶先
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  • TA的每日心情

    2018-12-28 10:29
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    发表于 2019-4-10 12:12:43 | 只看该作者
    帮帮顶顶!!
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  • TA的每日心情
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    2019-3-25 13:54
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    [LV.2]?#32423;?#30475;看I

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    发表于 2019-4-10 14:26:59 | 只看该作者
    不错,支持下楼主
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  • TA的每日心情
    开心
    2019-4-2 12:42
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    发表于 2019-4-10 16:53:05 | 只看该作者
    难得一见的好帖
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  • TA的每日心情
    郁闷
    2018-12-3 22:33
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    发表于 2019-4-10 17:59:08 | 只看该作者
    不错,支持下楼主
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  • TA的每日心情
    开心
    2019-4-2 11:34
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    发表于 2019-4-10 19:47:32 | 只看该作者
    我是来刷分的,嘿嘿
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  • TA的每日心情
    开心
    2019-2-19 00:41
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    发表于 2019-4-10 21:32:24 | 只看该作者
    LZ真是人才
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  • TA的每日心情
    开心
    2019-4-10 21:54
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    发表于 2019-4-10 21:59:38 | 只看该作者
    啥也不说了,?#34892;?#27004;主分享哇!
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