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