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Python數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)教程 |
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Python數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)教程
──第01章 人工智能入學(xué)指南 | ├──001、AI時(shí)代首選Python.ts 34.92M | ├──002、Python我該怎么學(xué)？.ts 19.67M | ├──003、人工智能的核心-機(jī)器學(xué)習(xí).ts 35.85M | ├──004、機(jī)器學(xué)習(xí)怎么學(xué)？.ts 50.50M | ├──005、算法推導(dǎo)與案例.ts 34.10M | └──006、系列課程環(huán)境配置.ts 23.95M ├──第02章 Python快速入門(mén) | ├──007、快速入門(mén)，邊學(xué)邊用.ts 4.05M | ├──008、變量類型.ts 30.56M | ├──009、List基礎(chǔ)模塊.ts 41.98M | ├──010、List索引.ts 48.42M | ├──011、循環(huán)結(jié)構(gòu).ts 46.05M | ├──012、判斷結(jié)構(gòu).ts 23.29M | ├──013、字典模塊.ts 59.30M | ├──014、文件處理.ts 65.44M | └──015、函數(shù)基礎(chǔ).ts 17.17M ├──第03章 科學(xué)計(jì)算庫(kù)Numpy | ├──016、Numpy數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu).ts 65.22M | ├──017、Numpy基本操作.ts 39.41M | ├──018、Numpy矩陣屬性.ts 36.58M | ├──019、Numpy矩陣操作.ts 117.92M | └──020、Numpy常用函數(shù).ts 164.22M ├──第04章 數(shù)據(jù)分析處理庫(kù)Pandas第0 | ├──021、Pandas數(shù)據(jù)讀取.ts 68.13M | ├──022、Pandas索引與計(jì)算.ts 27.61M | ├──023、Pandas數(shù)據(jù)預(yù)處理實(shí)例.mp4 55.44M | ├──023、Pandas數(shù)據(jù)預(yù)處理實(shí)例.ts 30.49M | ├──024、Pandas常用預(yù)處理方法.ts 23.61M | ├──025、Pandas自定義函數(shù).ts 21.60M | └──026、等待提取中.txt ├──第05章 可視化庫(kù)Matplotlib第0 | ├──027、折線圖繪制.ts 50.14M | ├──028、子圖操作.ts 74.33M | ├──029、條形圖與散點(diǎn)圖.ts 66.55M | ├──030、柱形圖與盒形.ts 58.14M | └──031、繪圖細(xì)節(jié)設(shè)置.ts 35.36M ├──第06章 Python可視化庫(kù)Seaborn第0 | ├──032、布局整體風(fēng)格設(shè)置.ts 37.39M | ├──033、風(fēng)格細(xì)節(jié)設(shè)置.ts 32.86M | ├──034、調(diào)色板.ts 44.20M | ├──035、調(diào)色板顏色設(shè)置.ts 37.99M | ├──036、單變量分析繪制.ts 47.08M | ├──037、回歸分析繪圖.ts 43.68M | ├──038、多變量分析繪圖.ts 48.64M | ├──039、分類屬性繪圖.ts 51.04M | └──040、熱度圖繪制.ts 65.84M ├──第07章 線性回歸算法第0 | ├──041、線性回歸算法概述.ts 50.92M | ├──042、誤差項(xiàng)分析.ts 45.04M | ├──043、似然函數(shù)求解.ts 31.40M | ├──044、目標(biāo)函數(shù)推導(dǎo).ts 32.38M | └──045、線性回歸求解.ts 38.14M ├──第08章 梯度下降算法第0 | ├──046、梯度下降原理.ts 47.96M | ├──047、梯度下降方法對(duì)比.ts 27.91M | └──048、學(xué)習(xí)率對(duì)結(jié)果的影響.ts 23.31M ├──第09章 邏輯回歸算法第0 | ├──049、邏輯回歸算法原理推導(dǎo).ts 39.76M | └──050、邏輯回歸求解.ts 57.97M ├──第10章 案例實(shí)戰(zhàn)：Python實(shí)現(xiàn)邏輯回歸與梯度下降策略 | ├──051、Python實(shí)現(xiàn)邏輯回歸任務(wù)概述.ts 47.60M | ├──052、完成梯度下降模塊.ts 83.79M | ├──053、停止策略與梯度下降策略對(duì)比.ts 68.14M | └──054、實(shí)驗(yàn)對(duì)比效果.ts 67.00M ├──第11章 項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)：案例實(shí)戰(zhàn)信用卡欺詐檢測(cè) | ├──055、案例背景和目標(biāo).ts 46.00M | ├──056、樣本不平衡解決方案.ts 56.33M | ├──057、下采樣策略.ts 40.74M | ├──058、交叉驗(yàn)證.ts 55.25M | ├──059、模型評(píng)估方法.ts 52.92M | ├──060、正則化懲罰項(xiàng).ts 32.88M | ├──061、邏輯回歸模型.ts 41.73M | ├──062、混淆矩陣.ts 48.34M | ├──063、邏輯回歸閾值對(duì)結(jié)果的影響.ts 55.82M | └──064、SMOTE樣本生成策略.ts 87.79M ├──第12章 決策樹(shù)算法 | ├──065、決策樹(shù)原理概述.ts 45.43M | ├──066、衡量標(biāo)準(zhǔn)-熵.ts 46.11M | ├──067、決策樹(shù)構(gòu)造實(shí)例.ts 40.06M | ├──068、信息增益率.ts 21.99M | └──069、決策樹(shù)剪枝策略.ts 67.01M ├──第13章 案例實(shí)戰(zhàn)：決策樹(shù)Sklearn實(shí)例 | ├──070、決策樹(shù)復(fù)習(xí).ts 40.14M | ├──071、決策樹(shù)涉及參數(shù).ts 67.52M | ├──072、樹(shù)可視化與Sklearn實(shí)例.ts 109.45M | └──073、Sklearn參數(shù)選擇模塊.ts 70.97M ├──第14章 集成算法與隨機(jī)森林 | ├──074、集成算法-隨機(jī)森林.ts 51.72M | ├──075、特征重要性衡量.ts 49.11M | ├──076、提升模型.ts 48.77M | └──077、堆疊模型.ts 28.46M ├──第15章 泰坦尼克船員獲救 | ├──078、數(shù)據(jù)介紹.ts 36.91M | ├──079、數(shù)據(jù)預(yù)處理.ts 72.14M | ├──080、回歸模型進(jìn)行預(yù)測(cè).ts 75.32M | ├──081、隨機(jī)森林模型.ts 68.43M | └──082、特征選擇.ts 53.97M ├──第16 章貝葉斯算法 | ├──083、貝葉斯算法概述.ts 18.95M | ├──084、貝葉斯推導(dǎo)實(shí)例.ts 20.22M | ├──085、貝葉斯拼寫(xiě)糾錯(cuò)實(shí)例.ts 30.74M | ├──086、垃圾郵件過(guò)濾實(shí)例.ts 38.28M | └──087、貝葉斯實(shí)現(xiàn)拼寫(xiě)檢查器.ts 59.73M ├──第17章 Python文本數(shù)據(jù)分析 | ├──088、文本分析與關(guān)鍵詞提取.ts 32.61M | ├──089、相似度計(jì)算.ts 34.13M | ├──090、新聞數(shù)據(jù)與任務(wù)簡(jiǎn)介.ts 48.86M | ├──091、TF-IDF關(guān)鍵詞提取.ts 66.53M | ├──092、LDA建模.ts 43.42M | └──093、基于貝葉斯算法的新聞分類.ts 70.75M ├──第18章 支持向量機(jī)算法 | ├──094、支持向量機(jī)要解決的問(wèn)題.ts 36.66M | ├──095、距離與數(shù)據(jù)的定義.ts 36.05M | ├──096、目標(biāo)函數(shù).ts 34.31M | ├──097、目標(biāo)函數(shù)求解.ts 38.31M | ├──098、SVM求解實(shí)例.ts 48.43M | ├──099、支持向量的作用.ts 41.48M | ├──100、軟間隔問(wèn)題.ts 22.55M | └──101、SVM核變換.ts 85.51M ├──第19章 SVM調(diào)參實(shí)例 | ├──102、Sklearn求解支持向量機(jī).ts 69.69M | └──103、SVM參數(shù)調(diào)節(jié).ts 87.32M ├──第20章 機(jī)器學(xué)習(xí)處理實(shí)際問(wèn)題常規(guī)套路 | ├──104、HTTP檢測(cè)任務(wù)與數(shù)據(jù)挖掘的核心.ts 68.51M | ├──105、論文的重要程度.ts 62.72M | ├──106、BenchMark概述.ts 41.57M | └──107、BenchMark的作用.ts 83.81M ├──第21章 降維算法：線性判別分析 | ├──108、線性判別分析要解決的問(wèn)題.ts 46.78M | ├──109、線性判別分析要優(yōu)化的目標(biāo).ts 42.68M | └──110、線性判別分析求解.ts 45.21M ├──第22章 案例實(shí)戰(zhàn)：Python實(shí)現(xiàn)線性判別分析 | ├──111、Python實(shí)現(xiàn)線性判別分析.ts 56.74M | └──112、求解得出降維結(jié)果.ts 50.68M ├──第23章 降維算法：PCA主成分分析 | ├──113、PCA降維概述.ts 27.31M | ├──114、PCA要優(yōu)化的目標(biāo).ts 47.30M | ├──115、PCA求解.ts 39.99M | └──116、PCA降維實(shí)例.ts 111.99M ├──第24章 聚類算法-Kmeans | ├──117、Kmeans算法概述.ts 40.54M | ├──118、Kmeans工作流程.ts 29.75M | └──119、迭代效果可視化展示.ts 49.47M ├──第25章 聚類算法-DBSCAN | ├──120、DBSCAN聚類算法.ts 69.45M | ├──121、DBSCAN工作流程.ts 65.74M | └──122、DBSCAN迭代可視化展示.ts 49.99M ├──第26章 聚類實(shí)踐 | ├──123、多種聚類算法概述.ts 14.99M | └──124、聚類案例實(shí)戰(zhàn).ts 94.23M ├──第27章 EM算法 | ├──125、EM算法要解決的問(wèn)題.ts 36.34M | ├──126、隱變量問(wèn)題.ts 21.03M | ├──127、EM算法求解實(shí)例.ts 68.29M | ├──128、Jensen不等式.ts 37.59M | └──129、GMM模型.ts 32.02M ├──第28章 GMM聚類實(shí)踐 | ├──130、GMM實(shí)例.ts 68.05M | └──131、GMM聚類.ts 53.17M ├──第29章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) | ├──132、計(jì)算機(jī)視覺(jué)常規(guī)挑戰(zhàn).ts 70.57M | ├──133、得分函數(shù).ts 17.70M | ├──134、損失函數(shù).ts 22.02M | ├──135、softmax分類器.ts 33.07M | ├──136、反向傳播.ts 29.99M | ├──137、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整體架構(gòu).ts 19.24M | ├──138、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)例.ts 34.09M | └──139、激活函數(shù).ts 31.71M ├──第30章 Tensorflow實(shí)戰(zhàn) | ├──140、Tensorflow基礎(chǔ)操作.ts 27.64M | ├──141、Tensorflow常用函數(shù).ts 34.45M | ├──142、Tensorflow回歸實(shí)例.ts 44.45M | ├──143、Tensorflow神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)例.ts 72.72M | ├──144、Tensorflow神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迭代.ts 70.79M | ├──145、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)dropout.ts 38.27M | └──146、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu).ts 45.73M ├──第31章 Mnist手寫(xiě)字體與驗(yàn)證碼識(shí)別 | ├──147、Tensorflow構(gòu)造卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù).ts 50.22M | ├──148、Pooling層原理與參數(shù).ts 40.15M | ├──149、卷積網(wǎng)絡(luò)參數(shù)配置.ts 41.01M | ├──150、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算流程.ts 47.19M | ├──151、CNN在mnist數(shù)據(jù)集上的效果.ts 56.27M | ├──152、驗(yàn)證碼識(shí)別任務(wù)概述.ts 52.90M | └──153、完成驗(yàn)證碼識(shí)別任務(wù).ts 67.70M ├──第32章 Xgboost集成算法 | ├──154、集成算法思想.ts 14.16M | ├──155、Xgboost基本原理.ts 26.47M | ├──156、Xgboost目標(biāo)函數(shù)推導(dǎo).ts 32.51M | ├──157、Xgboost求解實(shí)例.ts 40.28M | ├──158、Xgboost安裝.ts 18.41M | ├──159、Xgboost實(shí)例演示.ts 70.67M | └──160、Adaboost算法概述.ts 42.24M ├──第33章 推薦系統(tǒng) | ├──161、推薦系統(tǒng)應(yīng)用.ts 40.92M | ├──162、推薦系統(tǒng)要完成的任務(wù).ts 17.04M | ├──163、相似度計(jì)算.ts 26.96M | ├──164、基于用戶的協(xié)同過(guò)濾.ts 21.60M | ├──165、基于物品的協(xié)同過(guò)濾.ts 35.42M | ├──166、隱語(yǔ)義模型.ts 19.71M | ├──167、隱語(yǔ)義模型求解.ts 26.23M | └──168、模型評(píng)估標(biāo)準(zhǔn).ts 15.79M ├──第34章 推薦系統(tǒng)實(shí)戰(zhàn) | ├──169、Surprise庫(kù)與數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介.ts 31.52M | ├──170、Surprise庫(kù)使用方法.ts 46.36M | ├──171、得出商品推薦結(jié)果.ts 50.34M | ├──172、使用Tensorflow構(gòu)建隱語(yǔ)義模型.ts 46.34M | ├──173、模型架構(gòu).ts 52.86M | ├──174、損失函數(shù)定義.ts 43.29M | └──175、訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)模型.ts 47.07M ├──第35章 詞向量模型Word2Vec | ├──176、自然語(yǔ)言處理與深度學(xué)習(xí).ts 33.46M | ├──177、語(yǔ)言模型.ts 13.11M | ├──178、N-gram模型.ts 23.35M | ├──179、詞向量.ts 23.28M | ├──180、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型.ts 28.00M | ├──181、Hierarchical.ts 25.39M | ├──182、CBOW模型實(shí)例.ts 34.47M | ├──183、CBOW求解目標(biāo).ts 16.11M | ├──184、梯度上升求解.ts 29.58M | └──185、負(fù)采樣模型.ts 16.89M ├──第36章 使用Gensim庫(kù)構(gòu)造詞向量模型 | ├──186、使用Gensim庫(kù)構(gòu)造詞向量.ts 32.89M | ├──187、維基百科中文數(shù)據(jù)處理.ts 51.64M | ├──188、Gensim構(gòu)造word2vec.ts 45.26M | └──189、測(cè)試相似度結(jié)果.ts 38.63M ├──第37章 時(shí)間序列-ARIMA模型 | ├──190、數(shù)據(jù)平穩(wěn)性與差分法.ts 40.23M | ├──191、ARIMA模型.ts 26.18M | ├──192、相關(guān)函數(shù)評(píng)估方法.ts 41.30M | ├──193、建立AIRMA模型.ts 32.44M | └──194、參數(shù)選擇.ts 60.77M ├──第38章 Python時(shí)間序列案例實(shí)戰(zhàn) | ├──195、股票預(yù)測(cè)案例.ts 48.04M | ├──196、使.tsfresh庫(kù)進(jìn)行分類任務(wù).ts 57.82M | ├──197、維基百科詞條EDA.ts 69.07M | ├──198、Pandas生成時(shí)間序列.ts 54.98M | ├──199、Pandas數(shù)據(jù)重采樣.ts 44.72M | └──200、Pandas滑動(dòng)窗口.ts 28.32M ├──第39章 探索性數(shù)據(jù)分析：賽事數(shù)據(jù)集 | ├──201、數(shù)據(jù)背景介紹.ts 55.91M | ├──202、數(shù)據(jù)讀取與預(yù)處理.ts 64.32M | ├──203、數(shù)據(jù)切分模塊.ts 86.16M | ├──204、缺失值可視化分析.ts 67.17M | ├──205、特征可視化展示.ts 65.12M | ├──206、多特征之間關(guān)系分析.ts 64.32M | ├──207、報(bào)表可視化分析.ts 54.81M | └──208、紅牌和膚色的關(guān)系.ts 83.86M ├──第40章 探索性數(shù)據(jù)分析：農(nóng)糧組織數(shù)據(jù)集 | ├──209、數(shù)據(jù)背景簡(jiǎn)介.ts 76.43M | ├──210、數(shù)據(jù)切片分析.ts 113.38M | ├──211、單變量分析.ts 99.93M | ├──212、峰度與偏度.ts 80.53M | ├──213、數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)變換.ts 68.70M | ├──214、數(shù)據(jù)分析維度.ts 48.31M | └──215、變量關(guān)系可視化展示.mp4 72.95M └──課件代碼等資料 | ├──10Python文本分析 | ├──11泰坦尼克號(hào)-級(jí)聯(lián)模型 | ├──12手寫(xiě)字體識(shí)別 | ├──13tensorflow代碼 | ├──14xgboost | ├──15推薦系統(tǒng) | ├──16word2vec——空 | ├──17Python時(shí)間序列 | ├──1機(jī)器學(xué)習(xí)算法PPT | ├──2numpy | ├──3Pandas | ├──4欺詐檢測(cè) | ├──5梯度下降實(shí)例 | ├──6Matplotlib | ├──7可視化庫(kù)Seaborn | ├──8決策樹(shù)鳶尾花 | ├──9貝葉斯 | ├──唐宇迪-機(jī)器學(xué)習(xí)課程代碼-新整理.zip 5.13G | └──梯度下降求解邏輯回歸.zip 681.70kb
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