51CTO【微职位】Python数据分析与机器学习实战课程配套视频课程
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├── 第10章 案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略
│ ├── 051、Python实现逻辑回归任务概述.mp4
│ ├── 052、完成梯度下降模块.mp4
│ ├── 053、停止策略与梯度下降策略对比.mp4
│ └── 054、实验对比效果.mp4
├── 第11章 项目实战：案例实战信用卡欺诈检测
│ ├── 055、案例背景和目标.mp4
│ ├── 056、样本不平衡解决方案.mp4
│ ├── 057、下采样策略.mp4
│ ├── 058、交叉验证.mp4
│ ├── 059、模型评估方法.mp4
│ ├── 060、正则化惩罚项.mp4
│ ├── 061、逻辑回归模型.mp4
│ ├── 062、混淆矩阵.mp4
│ ├── 063、逻辑回归阈值对结果的影响.mp4
│ └── 064、SMOTE样本生成策略.mp4
├── 第12章 决策树算法
│ ├── 065、决策树原理概述.mp4
│ ├── 066、衡量标准-熵.mp4
│ ├── 067、决策树构造实例.mp4
│ ├── 068、信息增益率.mp4
│ └── 069、决策树剪枝策略.mp4
├── 第13章 案例实战：决策树Sklearn实例
│ ├── 070、决策树复习.mp4
│ ├── 071、决策树涉及参数.mp4
│ ├── 072、树可视化与Sklearn实例.mp4
│ └── 073、Sklearn参数选择模块.mp4
├── 第14章 集成算法与随机森林
│ ├── 074、集成算法-随机森林.mp4
│ ├── 075、特征重要性衡量.mp4
│ ├── 076、提升模型.mp4
│ └── 077、堆叠模型.mp4
├── 第15章 泰坦尼克船员获救
│ ├── 078、数据介绍.mp4
│ ├── 079、数据预处理.mp4
│ ├── 080、回归模型进行预测.mp4
│ ├── 081、随机森林模型.mp4
│ └── 082、特征选择.mp4
├── 第16 章贝叶斯算法
│ ├── 083、贝叶斯算法概述.mp4
│ ├── 084、贝叶斯推导实例.mp4
│ ├── 085、贝叶斯拼写纠错实例.mp4
│ ├── 086、垃圾邮件过滤实例.mp4
│ └── 087、贝叶斯实现拼写检查器.mp4
├── 第17章 Python文本数据分析
│ ├── 088、文本分析与关键词提取.mp4
│ ├── 089、相似度计算.mp4
│ ├── 090、新闻数据与任务简介.mp4
│ ├── 091、TF-IDF关键词提取.mp4
│ ├── 092、LDA建模.mp4
│ └── 093、基于贝叶斯算法的新闻分类.mp4
├── 第18章 支持向量机算法
│ ├── 094、支持向量机要解决的问题.mp4
│ ├── 095、距离与数据的定义.mp4
│ ├── 096、目标函数.mp4
│ ├── 097、目标函数求解.mp4
│ ├── 098、SVM求解实例.mp4
│ ├── 099、支持向量的作用.mp4
│ ├── 100、软间隔问题.mp4
│ └── 101、SVM核变换.mp4
├── 第19章 SVM调参实例
│ ├── 102、Sklearn求解支持向量机.mp4
│ └── 103、SVM参数调节.mp4
├── 第1章 人工智能入学指南
│ ├── 001、AI时代首选Python.mp4
│ ├── 002、Python我该怎么学？.mp4
│ ├── 003、人工智能的核心-机器学习.mp4
│ ├── 004、机器学习怎么学？.mp4
│ ├── 005、算法推导与案例.mp4
│ └── 006、系列课程环境配置.mp4
├── 第20章 机器学习处理实际问题常规套路
│ ├── 104、HTTP检测任务与数据挖掘的核心.mp4
│ ├── 105、论文的重要程度.mp4
│ ├── 106、BenchMark概述.mp4
│ └── 107、BenchMark的作用.mp4
├── 第21章 降维算法：线性判别分析
│ ├── 108、线性判别分析要解决的问题.mp4
│ ├── 109、线性判别分析要优化的目标.mp4
│ └── 110、线性判别分析求解.mp4
├── 第22章 案例实战：Python实现线性判别分析
│ ├── 111、Python实现线性判别分析.mp4
│ └── 112、求解得出降维结果.mp4
├── 第23章 降维算法：PCA主成分分析
│ ├── 113、PCA降维概述.mp4
│ ├── 114、PCA要优化的目标.mp4
│ ├── 115、PCA求解.mp4
│ └── 116、PCA降维实例.mp4
├── 第24章 聚类算法-Kmeans
│ ├── 117、Kmeans算法概述.mp4
│ ├── 118、Kmeans工作流程.mp4
│ └── 119、迭代效果可视化展示.mp4
├── 第25章 聚类算法-DBSCAN
│ ├── 120、DBSCAN聚类算法.mp4
│ ├── 121、DBSCAN工作流程.mp4
│ └── 122、DBSCAN迭代可视化展示.mp4
├── 第26章 聚类实践
│ ├── 123、多种聚类算法概述.mp4
│ └── 124、聚类案例实战.mp4
├── 第27章 EM算法
│ ├── 125、EM算法要解决的问题.mp4
│ ├── 126、隐变量问题.mp4
│ ├── 127、EM算法求解实例.mp4
│ ├── 128、Jensen不等式.mp4
│ └── 129、GMM模型.mp4
├── 第28章 GMM聚类实践
│ ├── 130、GMM实例.mp4
│ └── 131、GMM聚类.mp4
├── 第29章 神经网络
│ ├── 132、计算机视觉常规挑战.mp4
│ ├── 133、得分函数.mp4
│ ├── 134、损失函数.mp4
│ ├── 135、softmax分类器.mp4
│ ├── 136、反向传播.mp4
│ ├── 137、神经网络整体架构.mp4
│ ├── 138、神经网络实例.mp4
│ └── 139、激活函数.mp4
├── 第2章 Python快速入门
│ ├── 007、快速入门，边学边用.mp4
│ ├── 008、变量类型.mp4
│ ├── 009、List基础模块.mp4
│ ├── 010、List索引.mp4
│ ├── 011、循环结构.mp4
│ ├── 012、判断结构.mp4
│ ├── 013、字典模块.mp4
│ ├── 014、文件处理.mp4
│ └── 015、函数基础.mp4
├── 第30章 Tensorflow实战
│ ├── 140、Tensorflow基础操作.mp4
│ ├── 141、Tensorflow常用函数.mp4
│ ├── 142、Tensorflow回归实例.mp4
│ ├── 143、Tensorflow神经网络实例.mp4
│ ├── 144、Tensorflow神经网络迭代.mp4
│ ├── 145、神经网络dropout.mp4
│ └── 146、卷积神经网络基本结构.mp4
├── 第31章 Mnist手写字体与验证码识别
│ ├── 147、Tensorflow构造卷积神经网络参数.mp4
│ ├── 148、Pooling层原理与参数.mp4
│ ├── 149、卷积网络参数配置.mp4
│ ├── 150、卷积神经网络计算流程.mp4
│ ├── 151、CNN在mnist数据集上的效果.mp4
│ ├── 152、验证码识别任务概述.mp4
│ └── 153、完成验证码识别任务.mp4
├── 第32章 Xgboost集成算法
│ ├── 154、集成算法思想.mp4
│ ├── 155、Xgboost基本原理.mp4
│ ├── 156、Xgboost目标函数推导.mp4
│ ├── 157、Xgboost求解实例.mp4
│ ├── 158、Xgboost安装.mp4
│ ├── 159、Xgboost实例演示.mp4
│ └── 160、Adaboost算法概述.mp4
├── 第33章 推荐系统
│ ├── 161、推荐系统应用.mp4
│ ├── 162、推荐系统要完成的任务.mp4
│ ├── 163、相似度计算.mp4
│ ├── 164、基于用户的协同过滤.mp4
│ ├── 165、基于物品的协同过滤.mp4
│ ├── 166、隐语义模型.mp4
│ ├── 167、隐语义模型求解.mp4
│ └── 168、模型评估标准.mp4
├── 第34章 推荐系统实战
│ ├── 169、Surprise库与数据简介.mp4
│ ├── 170、Surprise库使用方法.mp4
│ ├── 171、得出商品推荐结果.mp4
│ ├── 172、使用Tensorflow构建隐语义模型.mp4
│ ├── 173、模型架构.mp4
│ ├── 174、损失函数定义.mp4
│ └── 175、训练网络模型.mp4
├── 第35章 词向量模型Word2Vec
│ ├── 176、自然语言处理与深度学习.mp4
│ ├── 177、语言模型.mp4
│ ├── 178、N-gram模型.mp4
│ ├── 179、词向量.mp4
│ ├── 180、神经网络模型.mp4
│ ├── 181、Hierarchical.mp4
│ ├── 182、CBOW模型实例.mp4
│ ├── 183、CBOW求解目标.mp4
│ ├── 184、梯度上升求解.mp4
│ └── 185、负采样模型.mp4
├── 第36章 使用Gensim库构造词向量模型
│ ├── 186、使用Gensim库构造词向量.mp4
│ ├── 187、维基百科中文数据处理.mp4
│ ├── 188、Gensim构造word2vec.mp4
│ └── 189、测试相似度结果.mp4
├── 第37章 时间序列-ARIMA模型
│ ├── 190、数据平稳性与差分法.mp4
│ ├── 191、ARIMA模型.mp4
│ ├── 192、相关函数评估方法.mp4
│ ├── 193、建立AIRMA模型.mp4
│ └── 194、参数选择.mp4
├── 第38章 Python时间序列案例实战
│ ├── 195、股票预测案例.mp4
│ ├── 196、使用tsfresh库进行分类任务.mp4
│ ├── 197、维基百科词条EDA.mp4
│ ├── 198、Pandas生成时间序列.mp4
│ ├── 199、Pandas数据重采样.mp4
│ └── 200、Pandas滑动窗口.mp4
├── 第39章 探索性数据分析：赛事数据集
│ ├── 201、数据背景介绍.mp4
│ ├── 202、数据读取与预处理.mp4
│ ├── 203、数据切分模块.mp4
│ ├── 204、缺失值可视化分析.mp4
│ ├── 205、特征可视化展示.mp4
│ ├── 206、多特征之间关系分析.mp4
│ ├── 207、报表可视化分析.mp4
│ └── 208、红牌和肤色的关系.mp4
├── 第3章 科学计算库Numpy
│ ├── 016、Numpy数据结构.mp4
│ ├── 017、Numpy基本操作.mp4
│ ├── 018、Numpy矩阵属性.mp4
│ ├── 019、Numpy矩阵操作.mp4
│ └── 020、Numpy常用函数.mp4
├── 第40章 探索性数据分析：农粮组织数据集
│ ├── 209、数据背景简介.mp4
│ ├── 210、数据切片分析.mp4
│ ├── 211、单变量分析.mp4
│ ├── 212、峰度与偏度.mp4
│ ├── 213、数据对数变换.mp4
│ ├── 214、数据分析维度.mp4
│ └── 215、变量关系可视化展示.mp4
├── 第4章 数据分析处理库Pandas
│ ├── 021、Pandas数据读取.mp4
│ ├── 022、Pandas索引与计算.mp4
│ ├── 023、Pandas数据预处理实例【我爱it学习 www.52itstudy.com】.mp4
│ ├── 023、Pandas数据预处理实例.mp4
│ ├── 024、Pandas常用预处理方法.mp4
│ ├── 025、Pandas自定义函数.mp4
│ └── 026、等待提取中【我爱it学习 www.52itstudy.com】.txt
├── 第5章 可视化库Matplotlib
│ ├── 027、折线图绘制.mp4
│ ├── 028、子图操作.mp4
│ ├── 029、条形图与散点图.mp4
│ ├── 030、柱形图与盒形.mp4
│ └── 031、绘图细节设置.mp4
├── 第6章 Python可视化库Seaborn
│ ├── 032、布局整体风格设置.mp4
│ ├── 033、风格细节设置.mp4
│ ├── 034、调色板.mp4
│ ├── 035、调色板颜色设置.mp4
│ ├── 036、单变量分析绘制.mp4
│ ├── 037、回归分析绘图.mp4
│ ├── 038、多变量分析绘图.mp4
│ ├── 039、分类属性绘图.mp4
│ └── 040、热度图绘制.mp4
├── 第7章 线性回归算法
│ ├── 041、线性回归算法概述.mp4
│ ├── 042、误差项分析.mp4
│ ├── 043、似然函数求解.mp4
│ ├── 044、目标函数推导.mp4
│ └── 045、线性回归求解.mp4
├── 第8章 梯度下降算法
│ ├── 046、梯度下降原理.mp4
│ ├── 047、梯度下降方法对比.mp4
│ └── 048、学习率对结果的影响.mp4
├── 第9章 逻辑回归算法
│ ├── 049、逻辑回归算法原理推导.mp4
│ └── 050、逻辑回归求解.mp4
└── 课件与代码
├── 唐宇迪-机器学习课程代码-新整理
│ ├── 机器学习算法配套案例实战
│ │ ├── word2vec
│ │ │ ├── gensim训练model.exe
│ │ │ ├── word2vec.exe
│ │ │ └── 维基百科中文数据.exe
│ │ └── 机器学习算法配套案例实战.exe
│ └── 唐宇迪-机器学习课程代码-新整理.exe
└── 课件与代码.exe
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