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超強(qiáng)大的Python數(shù)據(jù)分析課程-偏機(jī)器學(xué)習(xí)方向 Python數(shù)據(jù)分析經(jīng)典案例課程
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├─Tensorflow課程.zip
├─機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)典案例.zip
├─課時(shí)01.課程簡介.flv
├─課時(shí)02.課程數(shù)據(jù)，代碼下載.swf
├─課時(shí)03.使用Anaconda搭建python環(huán)境.flv
├─課時(shí)04.Kobe.Bryan生涯數(shù)據(jù)讀取與簡介.flv
├─課時(shí)05.特征數(shù)據(jù)可視化展示.flv_d.flv
├─課時(shí)06.數(shù)據(jù)預(yù)處理.flv_d.flv
├─課時(shí)07.使用scikit-learn建立分類模型.flv_d.flv
├─課時(shí)08.數(shù)據(jù)簡介及面臨的挑戰(zhàn).flv_d.flv
├─課時(shí)09.數(shù)據(jù)不平衡問題解決方案.flv_d.flv
├─課時(shí)10.邏輯回歸進(jìn)行分類預(yù)測.flv_d.flv
├─課時(shí)11.使用閾值來衡量預(yù)測標(biāo)準(zhǔn).flv_d.flv
├─課時(shí)12.使用數(shù)據(jù)生成策略.flv_d.flv
├─課時(shí)13.數(shù)據(jù)簡介與特征課時(shí)化展示.flv_d.flv
├─課時(shí)14.不同特征的分布規(guī)則.flv_d.flv
├─課時(shí)15.決策樹模型參數(shù)詳解.flv_d.flv
├─課時(shí)16.決策樹中參數(shù)的選擇.flv_d.flv
├─課時(shí)17.將建立好決策樹可視化展示出來.flv_d.flv
├─課時(shí)18.船員數(shù)據(jù)分析.flv_d.flv
├─課時(shí)19.數(shù)據(jù)預(yù)處理.flv_d.flv
├─課時(shí)20.使用回歸算法進(jìn)行預(yù)測.flv_d.flv
├─課時(shí)21.使用隨機(jī)森林改進(jìn)模型.flv_d.flv
├─課時(shí)22.隨機(jī)森林特征重要性分析.flv_d.flv
├─課時(shí)23.級聯(lián)模型原理.flv_d.flv
├─課時(shí)24.數(shù)據(jù)預(yù)處理與熱度圖.flv_d.flv
├─課時(shí)25.二階段輸入特征制作.flv_d.flv
├─課時(shí)26.使用級聯(lián)模型進(jìn)行預(yù)測.flv_d.flv
├─課時(shí)27.數(shù)據(jù)簡介與特征預(yù)處理.flv_d.flv
├─課時(shí)28.員工不同屬性指標(biāo)對結(jié)果的影響.flv_d.flv
├─課時(shí)29.數(shù)據(jù)預(yù)處理.flv_d.flv
├─課時(shí)30.構(gòu)建預(yù)測模型.flv_d.flv
├─課時(shí)31.基于聚類模型的分析.flv
├─課時(shí)32.tensorflow框架的安裝.flv_d.flv
├─課時(shí)33.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型概述.flv_d.flv
├─課時(shí)34.使用tensorflow設(shè)定基本參數(shù).flv_d.flv
├─課時(shí)35.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型.flv_d.flv
├─課時(shí)36.構(gòu)建完整的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型.flv_d.flv
├─課時(shí)37.訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型.flv_d.flv
├─課時(shí)38.PCA原理簡介.flv_d.flv
├─課時(shí)39.數(shù)據(jù)預(yù)處理.flv_d.flv
├─課時(shí)40.協(xié)方差分析.flv_d.flv
├─課時(shí)41.使用PCA進(jìn)行降維.flv_d.flv
├─課時(shí)42.數(shù)據(jù)簡介與故事背景.flv_d.flv
├─課時(shí)43.基于詞頻的特征提取.flv_d.flv
├─課時(shí)44.改進(jìn)特征選擇方法.flv_d.flv
├─課時(shí)45.數(shù)據(jù)清洗.flv_d.flv
├─課時(shí)46.數(shù)據(jù)預(yù)處理.flv_d.flv
├─課時(shí)47.盈利方法和模型評估.flv_d.flv
├─課時(shí)48.預(yù)測結(jié)果.flv_d.flv
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