2021Python机器讲座视频趣_共：4.49GB

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文件名称：	2021Python机器讲座视频趣_共：4.49GB
文件总数量：	64条
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文件创建时间：	2021-9-5 20:47:49

目录：【2021Python机器学习讲座】
目录：【2021Python机器学习讲座】
目录：【2021Python机器学习讲座/10探索性数据分析-农粮数据分析】
    7.变量关系可视化展示.mp4　[51.10MB]
    6.数据分析维度.mp4　[91.03MB]
    5.数据对数变换.mp4　[30.52MB]
    4.峰度与偏度.mp4　[36.35MB]
    3.单变量分析.mp4　[60.35MB]
    2.数据切片分析.mp4　[259.19MB]
    1.数据背景简介_.mp4　[42.30MB]
目录：【2021Python机器学习讲座/09探索性数据分析-赛事数据集分析】
    9.红牌和肤色的关系.mp4　[301.17MB]
    8.报表可视化分析_.mp4　[39.60MB]
    7.多特征之间关系分析.mp4　[38.89MB]
    6.特征可视化展示.mp4　[42.80MB]
    5.缺失值可视化分析_.mp4　[57.26MB]
    4.数据切分模块.mp4　[51.91MB]
    3.数据读取与预处理.mp4　[198.20MB]
    2.数据背景介绍.mp4　[37.58MB]
    1.开场(1).mp4　[6.71MB]
目录：【2021Python机器学习讲座/08Gensim中文词向量建模】
    4.测试模型相似度结果.mp4　[27.02MB]
    3.Gensim构造word2vec模型.mp4　[29.00MB]
    2.维基_百[]科_中文数据处理.mp4　[159.77MB]
    1.使用Gensim库构造词向量_.mp4　[22.61MB]
目录：【2021Python机器学习讲座/07MNIST手写字体识别】
    5.训练网络模型.mp4　[46.67MB]
    4.构造网络结构_.mp4　[42.32MB]
    3.卷积简介.mp4　[29.02MB]
    2.tensorflow参数.mp4　[85.08MB]
    1.神经网络模型概述.mp4　[32.99MB]
目录：【2021Python机器学习讲座/06TensorFlow框架】
    9.卷积神经网络模型_.mp4　[34.11MB]
    8.完成神经网络_.mp4　[43.19MB]
    7.神经网络模型.mp4　[86.60MB]
    6.逻辑回归迭代.mp4　[51.79MB]
    5.逻辑回归框架.mp4　[40.23MB]
    4.线性回归模型.mp4　[46.06MB]
    3.变量练习.mp4　[180.98MB]
    2.变量.mp4　[26.73MB]
    10.卷积神经网络参数.mp4　[319.17MB]
目录：【2021Python机器学习讲座/05时间序列案例实战】
    6.维基_百[]科_词条EDA.mp4　[58.68MB]
    5.使用tsfresh库进行分类任务.mp4　[216.98MB]
    4.股票预测案例.mp4　[35.17MB]
    3.Pandas滑动窗口.mp4　[22.02MB]
    2.Pandas数据重采样_.mp4　[91.17MB]
    1.Pandas生成时间序列.mp4　[38.15MB]
目录：【2021Python机器学习讲座/04Kaggle竞赛案例-泰坦尼克获救预测】
    5.特征选择.mp4　[40.12MB]
    4.随机森林模型.mp4　[52.46MB]
    3.回归模型.mp4　[55.16MB]
    2.数据预处理_.mp4　[211.80MB]
    1.数据介绍.mp4　[25.97MB]
目录：【2021Python机器学习讲座/03Python文本数据分析】
    6.基于贝叶斯算法进行新闻分类.mp4　[64.38MB]
    5.LDA建模.mp4　[36.36MB]
    4.TF-IDF关键词提取.mp4　[223.92MB]
    3.新闻数据与任务简介.mp4　[42.58MB]
    2.相似度计算_.mp4　[30.13MB]
    1.文本分析与关键词提取.mp4　[30.49MB]
目录：【2021Python机器学习讲座/02案例实战-信用卡欺诈检.测】
    9.逻辑回归阈值对结果的影响_.mp4　[30.56MB]
    8.混淆矩阵.mp4　[100.73MB]
    7.逻辑回归模型.mp4　[24.70MB]
    6.正则化惩罚.mp4　[21.62MB]
    5.模型评估方法.mp4　[34.83MB]
    4.交叉验证.mp4　[35.64MB]
    3.下采样策略.mp4　[21.00MB]
    2.样本不均衡解决方案.mp4　[110.10MB]
    10.SMOTE样本生成策略_.mp4　[59.00MB]
    1.案例背景和目标.mp4　[26.42MB]
目录：【2021Python机器学习讲座/01使用Python分析科比生涯数据】
    3.建模_.mp4　[34.66MB]
    2.数据预处理(1).mp4　[139.72MB]
    1.科比数据集简介.mp4　[35.99MB]