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唐宇迪 Python数 据分 析(机器学 习)经 典 案 例
〖课程目录〗:
网易云课堂 唐宇迪 Python数 据分 析(机器学 习)经 典 案 例 [3.1G]
┣━━文档 [889M]
┃ ┣━━唐宇迪-机器学习经典案例 [168.8M]
┃ ┃ ┗━━唐宇迪-机器学习经典案例.zip [168.8M]
┃ ┗━━唐宇迪-Tensorflow课程 [720.2M]
┃ ┣━━验证码识别.zip [156.9M]
┃ ┣━━imagenet-vgg-verydeep-19.mat [549.4M]
┃ ┣━━mnist.zip [11.1M]
┃ ┣━━tensorflow.pptx [792.8K]
┃ ┗━━tensorflow代码.zip [2.1M]
┣━━章节1 使用Python库分析处理Kobe Bryan职业生涯数据 [293.7M]
┃ ┣━━课时01.课程简介.flv [26.9M]
┃ ┣━━课时02.课程数据，代码下载.swf [111.3K]
┃ ┣━━课时03.使用Anaconda搭建python环境.flv [67.9M]
┃ ┣━━课时04.Kobe.Bryan生涯数据读取与简介.flv [32.2M]
┃ ┣━━课时05.特征数据可视化展示.flv_d.flv [66.5M]
┃ ┣━━课时06.数据预处理.flv_d.flv [52.2M]
┃ ┗━━课时07.使用scikit-learn建立分类模型.flv_d.flv [47.9M]
┣━━章节10 借贷公司数据分析 [233.2M]
┃ ┣━━课时45.数据清洗.flv_d.flv [60.8M]
┃ ┣━━课时46.数据预处理.flv_d.flv [69.8M]
┃ ┣━━课时47.盈利方法和模型评估.flv_d.flv [42.5M]
┃ ┗━━课时48.预测结果.flv_d.flv [60.1M]
┣━━章节2 信用卡欺诈行为检测 [341.1M]
┃ ┣━━课时08.数据简介及面临的挑战.flv_d.flv [48.3M]
┃ ┣━━课时09.数据不平衡问题解决方案.flv_d.flv [47.8M]
┃ ┣━━课时10.逻辑回归进行分类预测.flv_d.flv [71.5M]
┃ ┣━━课时11.使用阈值来衡量预测标准.flv_d.flv [90.8M]
┃ ┗━━课时12.使用数据生成策略.flv_d.flv [82.6M]
┣━━章节3 鸢尾花数据集分析 [233.8M]
┃ ┣━━课时13.数据简介与特征课时化展示.flv_d.flv [62.3M]
┃ ┣━━课时14.不同特征的分布规则.flv_d.flv [26.8M]
┃ ┣━━课时15.决策树模型参数详解.flv_d.flv [43.2M]
┃ ┣━━课时16.决策树中参数的选择.flv_d.flv [46.7M]
┃ ┗━━课时17.将建立好决策树可视化展示出来.flv_d.flv [54.8M]
┣━━章节4 泰坦尼克号获救预测 [250.9M]
┃ ┣━━课时18.船员数据分析.flv_d.flv [19.7M]
┃ ┣━━课时19.数据预处理.flv_d.flv [50M]
┃ ┣━━课时20.使用回归算法进行预测.flv_d.flv [66.5M]
┃ ┣━━课时21.使用随机森林改进模型.flv_d.flv [61.3M]
┃ ┗━━课时22.随机森林特征重要性分析.flv_d.flv [53.3M]
┣━━章节5 级联结构的机器学习模型 [181.4M]
┃ ┣━━课时23.级联模型原理.flv_d.flv [13.5M]
┃ ┣━━课时24.数据预处理与热度图.flv_d.flv [51.5M]
┃ ┣━━课时25.二阶段输入特征制作.flv_d.flv [16.3M]
┃ ┗━━课时26.使用级联模型进行预测.flv_d.flv [100.1M]
┣━━章节6 员工离职预测 [240.4M]
┃ ┣━━课时27.数据简介与特征预处理.flv_d.flv [63.1M]
┃ ┣━━课时28.员工不同属性指标对结果的影响.flv_d.flv [67.8M]
┃ ┣━━课时29.数据预处理.flv_d.flv [45.6M]
┃ ┣━━课时30.构建预测模型.flv_d.flv [34M]
┃ ┗━━课时31.基于聚类模型的分析.flv [29.9M]
┣━━章节7 使用神经网络进行手写字体识别（mnist） [243.2M]
┃ ┣━━课时32.tensorflow框架的安装.flv_d.flv [18.4M]
┃ ┣━━课时33.神经网络模型概述.flv_d.flv [28.5M]
┃ ┣━━课时34.使用tensorflow设定基本参数.flv_d.flv [34.9M]
┃ ┣━━课时35.卷积神经网络模型.flv_d.flv [29M]
┃ ┣━━课时36.构建完整的神经网络模型.flv_d.flv [51.1M]
┃ ┗━━课时37.训练神经网络模型.flv_d.flv [81.2M]
┣━━章节8 主成分分析（PCA） [112M]
┃ ┣━━课时38.PCA原理简介.flv_d.flv [9.4M]
┃ ┣━━课时39.数据预处理.flv_d.flv [31.2M]
┃ ┣━━课时40.协方差分析.flv_d.flv [38.8M]
┃ ┗━━课时41.使用PCA进行降维.flv_d.flv [32.6M]
┣━━章节9 基于NLP的股价预测 [145.2M]
┃ ┣━━课时42.数据简介与故事背景.flv_d.flv [27.9M]
┃ ┣━━课时43.基于词频的特征提取.flv_d.flv [52.7M]
┃ ┗━━课时44.改进特征选择方法.flv_d.flv [64.6M]
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发表于 2021-1-7 16:08:13
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发表于 2021-4-29 18:24:31
