Python数据分析与机器学习实战课程-有课件与代码-无密_15.99GB
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文件创建时间：2023-04-29 21:54:14
目录：【视频/第27章EM算法】
129、GMM模型.ts
125、EM算法要解决的问题.ts
127、EM算法求解实例.ts
126、隐变量问题.ts
128、Jensen不等式.ts
目录：【视频/第18章支持向量机算法】
097、目标函数求解.ts
098、SVM求解实例.ts
101、SVM核变换.ts
095、距离与数据的定义.ts
096、目标函数.ts
094、支持向量机要解决的问题.ts
099、支持向量的作用.ts
100、软间隔问题.ts
目录：【视频/第10章案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略】
054、实验对比效果.ts
052、完成梯度下降模块.ts
053、停止策略与梯度下降策略对比.ts
051、Python实现逻辑回归任务概述.ts
目录：【课件与代码/8决策树鸢尾花】
决策树鸢尾花.zip
目录：【课件与代码/3Pandas】
Pandas.zip
目录：【视频/第1章人工智能入学指南】
003、人工智能的核心-机器学习.ts
005、算法推导与案例.ts
001、AI时代首选Python.ts
006、系列课程环境配置.ts
002、Python我该怎么学？.ts
004、机器学习怎么学？.ts
目录：【课件与代码/17Python时间序列】
Python时间序列.zip
课程数据-代码.txt
目录：【视频/第31章Mnist手写字体与验证码识别】
152、验证码识别任务概述.ts
150、卷积神经网络计算流程.ts
153、完成验证码识别任务.ts
148、Pooling层原理与参数.ts
149、卷积网络参数配置.ts
147、Tensorflow构造卷积神经网络参数.ts
151、CNN在mnist数据集上的效果.ts
目录：【视频/第38章Python时间序列案例实战】
197、维基百科词条EDA.ts
199、Pandas数据重采样.ts
195、股票预测案例.ts
200、Pandas滑动窗口.ts
196、使用tsfresh库进行分类任务.ts
198、Pandas生成时间序列.ts
目录：【课件与代码/7可视化库Seaborn】
可视化库Seaborn.rar
课程数据-代码.txt
目录：【视频/第32章Xgboost集成算法】
156、Xgboost目标函数推导.ts
157、Xgboost求解实例.ts
160、Adaboost算法概述.ts
155、Xgboost基本原理.ts
154、集成算法思想.ts
159、Xgboost实例演示.ts
158、Xgboost安装.ts
目录：【视频/第17章Python文本数据分析】
090、新闻数据与任务简介.ts
092、LDA建模.ts
088、文本分析与关键词提取.ts
093、基于贝叶斯算法的新闻分类.ts
089、相似度计算.ts
091、TF-IDF关键词提取.ts
已测部分压缩包，无密码
目录：【视频/第37章时间序列-ARIMA模型】
190、数据平稳X与差分法.ts
191、ARIMA模型.ts
193、建立AIRMA模型.ts
192、相关函数评估方法.ts
194、参数选择.ts
目录：【视频/第23章降维算法：PCA主成分分析】
113、PCA降维概述.ts
116、PCA降维实例.ts
115、PCA求解.ts
114、PCA要优化的目标.ts
目录：【视频/第9章逻辑回归算法】
049、逻辑回归算法原理推导.ts
050、逻辑回归求解.ts
目录：【课件与代码/15推荐系统】
课程数据-代码.txt
推荐系统.zip
推荐系统.pdf
目录：【视频/第22章案例实战：Python实现线X判别分析】
111、Python实现线X判别分析.ts
112、求解得出降维结果.ts
目录：【课件与代码/5梯度下降实例】
梯度下降实例.zip
目录：【视频/第19章SVM调参实例】
102、Sklearn求解支持向量机.ts
103、SVM参数调节.ts
目录：【视频/第4章数据分析处理库Pandas】
023、Pandas数据预处理实例.mp4
025、Pandas自定义函数.ts
026、等待提取中.txt
023、Pandas数据预处理实例.ts
022、Pandas索引与计算.ts
024、Pandas常用预处理方法.ts
021、Pandas数据读取.ts
目录：【课件与代码/1机器学习算法PPT】
机器学习算法PPT.pdf
目录：【视频/第3章科学计算库Numpy】
019、Numpy矩阵操作.ts
017、Numpy基本操作.ts
016、Numpy数据结构.ts
018、Numpy矩阵属X.ts
020、Numpy常用函数.ts
目录：【视频/第13章案例实战：决策树Sklearn实例】
070、决策树复习.ts
073、Sklearn参数选择模块.ts
072、树可视化与Sklearn实例.ts
071、决策树涉及参数.ts
目录：【视频/第14章集成算法与随机森林】
074、集成算法-随机森林.ts
077、堆叠模型.ts
076、提升模型.ts
075、特征重要X衡量.ts
目录：【课件与代码/2numpy】
numpy.zip
目录：【课件与代码/11泰坦尼克号-级联模型】
泰坦尼克号-级联模型.zip
目录：【视频/第2章Python快速入门】
008、变量类型.ts
013、字典模块.ts
015、函数基础.ts
009、List基础模块.ts
014、文件处理.ts
007、快速入门，边学边用.ts
010、List索引.ts
012、判断结构.ts
011、循环结构.ts
目录：【视频/第34章推荐系统实战】
175、训练网络模型.ts
173、模型架构.ts
172、使用Tensorflow构建隐语义模型.ts
170、Surprise库使用方法.ts
171、得出商品推荐结果.ts
169、Surprise库与数据简介.ts
174、损失函数定义.ts
目录：【视频/第29章神经网络】
133、得分函数.ts
136、反向传播.ts
139、激活函数.ts
138、神经网络实例.ts
137、神经网络整体架构.ts
134、损失函数.ts
132、计算机视觉常规挑战.ts
135、softmax分类器.ts
目录：【课件与代码/14xgboost】
xgboost.zip
目录：【视频/第20章机器学习处理实际问题常规套路】
105、论文的重要程度.ts
106、BenchMark概述.ts
107、BenchMark的作用.ts
104、HTTP检测任务与数据挖掘的核心.ts
目录：【视频/第11章项目实战：案例实战信用卡欺诈检测】
058、交叉验证.ts
061、逻辑回归模型.ts
062、混淆矩阵.ts
055、案例背景和目标.ts
060、正则化惩罚项.ts
056、样本不平衡解决方案.ts
057、下采样策略.ts
063、逻辑回归阈值对结果的影响.ts
064、SMOTE样本生成策略.ts
059、模型评估方法.ts
目录：【课件与代码/4欺诈检测】
欺诈检测.zip
目录：【视频/第8章梯度下降算法】
048、学习率对结果的影响.ts
046、梯度下降原理.ts
047、梯度下降方法对比.ts
目录：【视频/第24章聚类算法-Kmeans】
119、迭代效果可视化展示.ts
117、Kmeans算法概述.ts
118、Kmeans工作流程.ts
目录：【视频/第12章决策树算法】
069、决策树剪枝策略.ts
067、决策树构造实例.ts
068、信息增益率.ts
065、决策树原理概述.ts
066、衡量标准-熵.ts
目录：【视频/第25章聚类算法-DBSCAN】
121、DBSCAN工作流程.ts
122、DBSCAN迭代可视化展示.ts
120、DBSCAN聚类算法.ts
目录：【课件与代码/10Python文本分析】
课程数据-代码.txt
Python文本分析.zip
目录：【课件与代码/6Matplotlib】
Matplotlib.zip
目录：【课件与代码/9贝叶斯】
课程数据-代码.txt
贝叶斯.rar
目录：【视频/第33章推荐系统】
166、隐语义模型.ts
163、相似度计算.ts
168、模型评估标准.ts
167、隐语义模型求解.ts
161、推荐系统应用.ts
162、推荐系统要完成的任务.ts
165、基于物品的协同过滤.ts
164、基于用户的协同过滤.ts
目录：【视频/第26章聚类实践】
124、聚类案例实战.ts
123、多种聚类算法概述.ts
目录：【课件与代码】
梯度下降求解逻辑回归.zip
TY迪-机器学习课程代码-新整理.zip
目录：【课件与代码/16word2vec——空】
课程数据-代码.txt
word2vec.zip
目录：【视频/第15章泰坦尼克船员获救】
078、数据介绍.ts
080、回归模型进行预测.ts
079、数据预处理.ts
082、特征选择.ts
081、随机森林模型.ts
目录：【视频/第6章Python可视化库Seaborn】
038、多变量分析绘图.ts
032、布局整体风格设置.ts
039、分类属X绘图.ts
033、风格细节设置.ts
037、回归分析绘图.ts
035、调色板颜色设置.ts
036、单变量分析绘制.ts
040、热度图绘制.ts
034、调色板.ts
目录：【课件与代码/12手写字体识别】
手写字体识别.zip
目录：【视频/第21章降维算法：线X判别分析】
110、线X判别分析求解.ts
109、线X判别分析要优化的目标.ts
108、线X判别分析要解决的问题.ts
目录：【视频/第35章词向量模型Word2Vec】
184、梯度上升求解.ts
180、神经网络模型.ts
176、自然语言处理与深度学习.ts
185、负采样模型.ts
177、语言模型.ts
178、N-gram模型.ts
181、Hierarchical.ts
183、CBOW求解目标.ts
182、CBOW模型实例.ts
179、词向量.ts
目录：【视频/第36章使用Gensim库构造词向量模型】
188、Gensim构造word2vec.ts
186、使用Gensim库构造词向量.ts
187、维基百科中文数据处理.ts
189、测试相似度结果.ts
目录：【视频/第39章探索X数据分析：赛事数据集】
207、报表可视化分析.ts
201、数据背景介绍.ts
203、数据切分模块.ts
205、特征可视化展示.ts
202、数据读取与预处理.ts
206、多特征之间关系分析.ts
204、缺失值可视化分析.ts
208、红牌和肤色的关系.ts
目录：【视频/第40章探索X数据分析：农粮组织数据集】
215、变量关系可视化展示.mp4
210、数据切片分析.ts
213、数据对数变换.ts
214、数据分析维度.ts
211、单变量分析.ts
212、峰度与偏度.ts
209、数据背景简介.ts
目录：【视频/第30章Tensorflow实战】
146、卷积神经网络基本结构.ts
145、神经网络dropout.ts
142、Tensorflow回归实例.ts
141、Tensorflow常用函数.ts
143、Tensorflow神经网络实例.ts
144、Tensorflow神经网络迭代.ts
140、Tensorflow基础操作.ts
目录：【视频/第16章贝叶斯算法】
083、贝叶斯算法概述.ts
086、垃圾邮件过滤实例.ts
085、贝叶斯拼写纠错实例.ts
084、贝叶斯推导实例.ts
087、贝叶斯实现拼写检查器.ts
目录：【视频/第5章可视化库Matplotlib】
027、折线图绘制.ts
030、柱形图与盒形.ts
031、绘图细节设置.ts
028、子图操作.ts
029、条形图与散点图.ts
目录：【视频/第7章线X回归算法】
041、线X回归算法概述.ts
044、目标函数推导.ts
042、误差项分析.ts
043、似然函数求解.ts
045、线X回归求解.ts
目录：【课件与代码/13tensorflow代码】
tensorflow代码.zip
目录：【视频/第28章GMM聚类实践】
130、GMM实例.ts
131、GMM聚类.ts
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