新Python机器学习cb_约：4.49GB

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文件名称：	新Python机器学习cb_共：4.49GB
文件总数量：	64条
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文件创建时间：	2022-03-03 18:47:31

目录：【新Python机器学习】
目录：【新Python机器学习/10探索X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：【新Python机器学习/09探索X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：【新Python机器学习/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：【新Python机器学习/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：【新Python机器学习/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X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：【新Python机器学习/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：【新Python机器学习/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：【新Python机器学习/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.TFIDF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：【新Python机器学习/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：【新Python机器学习/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]