Python+Ai-51CTO微職位-Python數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)課程配套視頻課程資源簡(jiǎn)介

包含經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理推導(dǎo)與案例實(shí)戰(zhàn)兩部分。從基本的回歸算法開(kāi)始講起，逐漸過(guò)渡到復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。對(duì)于每一個(gè)算法給出實(shí)戰(zhàn)案例，基于真實(shí)數(shù)據(jù)集使用Python庫(kù)作為核心工具進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理與建模工作。

原理推導(dǎo)，形象解讀，案例實(shí)戰(zhàn)缺一不可！

課程目錄

├──第10章 案例實(shí)戰(zhàn)Python實(shí)現(xiàn)邏輯回歸與梯度下降策略

| ├──051、Python實(shí)現(xiàn)邏輯回歸任務(wù)概述.ts 47.60M

| ├──052、完成梯度下降模塊.ts 83.79M

| ├──053、停止策略與梯度下降策略對(duì)比.ts 68.14M

| └──054、實(shí)驗(yàn)對(duì)比效果.ts 67.00M

├──第11章 項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)案例實(shí)戰(zhàn)信用卡欺詐檢測(cè)

| ├──055、案例背景和目標(biāo).ts 46.00M

| ├──056、樣本不平衡解決方案.ts 56.33M

| ├──057、下采樣策略.ts 40.74M

| ├──058、交叉驗(yàn)證.ts 55.25M

| ├──059、模型評(píng)估方法.ts 52.92M

| ├──060、正則化懲罰項(xiàng).ts 32.88M

| ├──061、邏輯回歸模型.ts 41.73M

| ├──062、混淆矩陣.ts 48.34M

| ├──063、邏輯回歸閾值對(duì)結(jié)果的影響.ts 55.82M

| └──064、SMOTE樣本生成策略.ts 87.79M

├──第12章 決策樹(shù)算法

| ├──065、決策樹(shù)原理概述.ts 45.43M

| ├──066、衡量標(biāo)準(zhǔn)-熵.ts 46.11M

| ├──067、決策樹(shù)構(gòu)造實(shí)例.ts 40.06M

| ├──068、信息增益率.ts 21.99M

| └──069、決策樹(shù)剪枝策略.ts 67.01M

├──第13章 案例實(shí)戰(zhàn)決策樹(shù)Sklearn實(shí)例

| ├──070、決策樹(shù)復(fù)習(xí).ts 40.14M

| ├──071、決策樹(shù)涉及參數(shù).ts 67.52M

| ├──072、樹(shù)可視化與Sklearn實(shí)例.ts 109.45M

| └──073、Sklearn參數(shù)選擇模塊.ts 70.97M

├──第14章 集成算法與隨機(jī)森林

| ├──074、集成算法-隨機(jī)森林.ts 51.72M

| ├──075、特征重要性衡量.ts 49.11M

| ├──076、提升模型.ts 48.77M

| └──077、堆疊模型.ts 28.46M

├──第15章 泰坦尼克船員獲救

| ├──078、數(shù)據(jù)介紹.ts 36.91M

| ├──079、數(shù)據(jù)預(yù)處理.ts 72.14M

| ├──080、回歸模型進(jìn)行預(yù)測(cè).ts 75.32M

| ├──081、隨機(jī)森林模型.ts 68.43M

| └──082、特征選擇.ts 53.97M

├──第16 章貝葉斯算法

| ├──083、貝葉斯算法概述.ts 18.95M

| ├──084、貝葉斯推導(dǎo)實(shí)例.ts 20.22M

| ├──085、貝葉斯拼寫(xiě)糾錯(cuò)實(shí)例.ts 30.74M

| ├──086、垃圾郵件過(guò)濾實(shí)例.ts 38.28M

| └──087、貝葉斯實(shí)現(xiàn)拼寫(xiě)檢查器.ts 59.73M

├──第17章 Python文本數(shù)據(jù)分析

| ├──088、文本分析與關(guān)鍵詞提取.ts 32.61M

| ├──089、相似度計(jì)算.ts 34.13M

| ├──090、新聞數(shù)據(jù)與任務(wù)簡(jiǎn)介.ts 48.86M

| ├──091、TF-IDF關(guān)鍵詞提取.ts 66.53M

| ├──092、LDA建模.ts 43.42M

| └──093、基于貝葉斯算法的新聞分類.ts 70.75M

├──第18章 支持向量機(jī)算法

| ├──094、支持向量機(jī)要解決的問(wèn)題.ts 36.66M

| ├──095、距離與數(shù)據(jù)的定義.ts 36.05M

| ├──096、目標(biāo)函數(shù).ts 34.31M

| ├──097、目標(biāo)函數(shù)求解.ts 38.31M

| ├──098、SVM求解實(shí)例.ts 48.43M

| ├──099、支持向量的作用.ts 41.48M

| ├──100、軟間隔問(wèn)題.ts 22.55M

| └──101、SVM核變換.ts 85.51M

├──第19章 SVM調(diào)參實(shí)例

| ├──102、Sklearn求解支持向量機(jī).ts 69.69M

| └──103、SVM參數(shù)調(diào)節(jié).ts 87.32M

├──第1章 人工智能入學(xué)指南

| ├──001、AI時(shí)代首選Python.ts 34.92M

| ├──002、Python我該怎么學(xué)？.ts 19.67M

| ├──003、人工智能的核心-機(jī)器學(xué)習(xí).ts 35.85M

| ├──004、機(jī)器學(xué)習(xí)怎么學(xué)？.ts 50.50M

| ├──005、算法推導(dǎo)與案例.ts 34.10M

| └──006、系列課程環(huán)境配置.ts 23.95M

├──第20章 機(jī)器學(xué)習(xí)處理實(shí)際問(wèn)題常規(guī)套路

| ├──104、HTTP檢測(cè)任務(wù)與數(shù)據(jù)挖掘的核心.ts 68.51M

| ├──105、論文的重要程度.ts 62.72M

| ├──106、BenchMark概述.ts 41.57M

| └──107、BenchMark的作用.ts 83.81M

├──第21章 降維算法線性判別分析

| ├──108、線性判別分析要解決的問(wèn)題.ts 46.78M

| ├──109、線性判別分析要優(yōu)化的目標(biāo).ts 42.68M

| └──110、線性判別分析求解.ts 45.21M

├──第22章 案例實(shí)戰(zhàn)Python實(shí)現(xiàn)線性判別分析

| ├──111、Python實(shí)現(xiàn)線性判別分析.ts 56.74M

| └──112、求解得出降維結(jié)果.ts 50.68M

├──第23章 降維算法PCA主成分分析

| ├──113、PCA降維概述.ts 27.31M

| ├──114、PCA要優(yōu)化的目標(biāo).ts 47.30M

| ├──115、PCA求解.ts 39.99M

| └──116、PCA降維實(shí)例.ts 111.99M

├──第24章 聚類算法-Kmeans

| ├──117、Kmeans算法概述.ts 40.54M

| ├──118、Kmeans工作流程.ts 29.75M

| └──119、迭代效果可視化展示.ts 49.47M

├──第25章 聚類算法-DBSCAN

| ├──120、DBSCAN聚類算法.ts 69.45M

| ├──121、DBSCAN工作流程.ts 65.74M

| └──122、DBSCAN迭代可視化展示.ts 49.99M

├──第26章 聚類實(shí)踐

| ├──123、多種聚類算法概述.ts 14.99M

| └──124、聚類案例實(shí)戰(zhàn).ts 94.23M

├──第27章 EM算法

| ├──125、EM算法要解決的問(wèn)題.ts 36.34M

| ├──126、隱變量問(wèn)題.ts 21.03M

| ├──127、EM算法求解實(shí)例.ts 68.29M

| ├──128、Jensen不等式.ts 37.59M

| └──129、GMM模型.ts 32.02M

├──第28章 GMM聚類實(shí)踐

| ├──130、GMM實(shí)例.ts 68.05M

| └──131、GMM聚類.ts 53.17M

├──第29章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

| ├──132、計(jì)算機(jī)視覺(jué)常規(guī)挑戰(zhàn).ts 70.57M

| ├──133、得分函數(shù).ts 17.70M

| ├──134、損失函數(shù).ts 22.02M

| ├──135、softmax分類器.ts 33.07M

| ├──136、反向傳播.ts 29.99M

| ├──137、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整體架構(gòu).ts 19.24M

| ├──138、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)例.ts 34.09M

| └──139、激活函數(shù).ts 31.71M

├──第2章 Python快速入門(mén)

| ├──007、快速入門(mén)，邊學(xué)邊用.ts 4.05M

| ├──008、變量類型.ts 30.56M

| ├──009、List基礎(chǔ)模塊.ts 41.98M

| ├──010、List索引.ts 48.42M

| ├──011、循環(huán)結(jié)構(gòu).ts 46.05M

| ├──012、判斷結(jié)構(gòu).ts 23.29M

| ├──013、字典模塊.ts 59.30M

| ├──014、文件處理.ts 65.44M

| └──015、函數(shù)基礎(chǔ).ts 17.17M

├──第30章 Tensorflow實(shí)戰(zhàn)

| ├──140、Tensorflow基礎(chǔ)操作.ts 27.64M

| ├──141、Tensorflow常用函數(shù).ts 34.45M

| ├──142、Tensorflow回歸實(shí)例.ts 44.45M

| ├──143、Tensorflow神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)例.ts 72.72M

| ├──144、Tensorflow神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迭代.ts 70.79M

| ├──145、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)dropout.ts 38.27M

| └──146、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu).ts 45.73M

├──第31章 Mnist手寫(xiě)字體與驗(yàn)證碼識(shí)別

| ├──147、Tensorflow構(gòu)造卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù).ts 50.22M

| ├──148、Pooling層原理與參數(shù).ts 40.15M

| ├──149、卷積網(wǎng)絡(luò)參數(shù)配置.ts 41.01M

| ├──150、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算流程.ts 47.19M

| ├──151、CNN在mnist數(shù)據(jù)集上的效果.ts 56.27M

| ├──152、驗(yàn)證碼識(shí)別任務(wù)概述.ts 52.90M

| └──153、完成驗(yàn)證碼識(shí)別任務(wù).ts 67.70M

├──第32章 Xgboost集成算法

| ├──154、集成算法思想.ts 14.16M

| ├──155、Xgboost基本原理.ts 26.47M

| ├──156、Xgboost目標(biāo)函數(shù)推導(dǎo).ts 32.51M

| ├──157、Xgboost求解實(shí)例.ts 40.28M

| ├──158、Xgboost安裝.ts 18.41M

| ├──159、Xgboost實(shí)例演示.ts 70.67M

| └──160、Adaboost算法概述.ts 42.24M

├──第33章 推薦系統(tǒng)

| ├──161、推薦系統(tǒng)應(yīng)用.ts 40.92M

| ├──162、推薦系統(tǒng)要完成的任務(wù).ts 17.04M

| ├──163、相似度計(jì)算.ts 26.96M

| ├──164、基于用戶的協(xié)同過(guò)濾.ts 21.60M

| ├──165、基于物品的協(xié)同過(guò)濾.ts 35.42M

| ├──166、隱語(yǔ)義模型.ts 19.71M

| ├──167、隱語(yǔ)義模型求解.ts 26.23M

| └──168、模型評(píng)估標(biāo)準(zhǔn).ts 15.79M

├──第34章 推薦系統(tǒng)實(shí)戰(zhàn)

| ├──169、Surprise庫(kù)與數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介.ts 31.52M

| ├──170、Surprise庫(kù)使用方法.ts 46.36M

| ├──171、得出商品推薦結(jié)果.ts 50.34M

| ├──172、使用Tensorflow構(gòu)建隱語(yǔ)義模型.ts 46.34M

| ├──173、模型架構(gòu).ts 52.86M

| ├──174、損失函數(shù)定義.ts 43.29M

| └──175、訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)模型.ts 47.07M

├──第35章 詞向量模型Word2Vec

| ├──176、自然語(yǔ)言處理與深度學(xué)習(xí).ts 33.46M

| ├──177、語(yǔ)言模型.ts 13.11M

| ├──178、N-gram模型.ts 23.35M

| ├──179、詞向量.ts 23.28M

| ├──180、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型.ts 28.00M

| ├──181、Hierarchical.ts 25.39M

| ├──182、CBOW模型實(shí)例.ts 34.47M

| ├──183、CBOW求解目標(biāo).ts 16.11M

| ├──184、梯度上升求解.ts 29.58M

| └──185、負(fù)采樣模型.ts 16.89M

├──第36章 使用Gensim庫(kù)構(gòu)造詞向量模型

| ├──186、使用Gensim庫(kù)構(gòu)造詞向量.ts 32.89M

| ├──187、維基百科中文數(shù)據(jù)處理.ts 51.64M

| ├──188、Gensim構(gòu)造word2vec.ts 45.26M

| └──189、測(cè)試相似度結(jié)果.ts 38.63M

├──第37章 時(shí)間序列-ARIMA模型

| ├──190、數(shù)據(jù)平穩(wěn)性與差分法.ts 40.23M

| ├──191、ARIMA模型.ts 26.18M

| ├──192、相關(guān)函數(shù)評(píng)估方法.ts 41.30M

| ├──193、建立AIRMA模型.ts 32.44M

| └──194、參數(shù)選擇.ts 60.77M

├──第38章 Python時(shí)間序列案例實(shí)戰(zhàn)

| ├──195、股票預(yù)測(cè)案例.ts 48.04M

| ├──196、使.tsfresh庫(kù)進(jìn)行分類任務(wù).ts 57.82M

| ├──197、維基百科詞條EDA.ts 69.07M

| ├──198、Pandas生成時(shí)間序列.ts 54.98M

| ├──199、Pandas數(shù)據(jù)重采樣.ts 44.72M

| └──200、Pandas滑動(dòng)窗口.ts 28.32M

├──第39章 探索性數(shù)據(jù)分析賽事數(shù)據(jù)集

| ├──201、數(shù)據(jù)背景介紹.ts 55.91M

| ├──202、數(shù)據(jù)讀取與預(yù)處理.ts 64.32M

| ├──203、數(shù)據(jù)切分模塊.ts 86.16M

| ├──204、缺失值可視化分析.ts 67.17M

| ├──205、特征可視化展示.ts 65.12M

| ├──206、多特征之間關(guān)系分析.ts 64.32M

| ├──207、報(bào)表可視化分析.ts 54.81M

| └──208、紅牌和膚色的關(guān)系.ts 83.86M

├──第3章 科學(xué)計(jì)算庫(kù)Numpy

| ├──016、Numpy數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu).ts 65.22M

| ├──017、Numpy基本操作.ts 39.41M

| ├──018、Numpy矩陣屬性.ts 36.58M

| ├──019、Numpy矩陣操作.ts 117.92M

| └──020、Numpy常用函數(shù).ts 164.22M

├──第40章 探索性數(shù)據(jù)分析農(nóng)糧組織數(shù)據(jù)集

| ├──209、數(shù)據(jù)背景簡(jiǎn)介.ts 76.43M

| ├──210、數(shù)據(jù)切片分析.ts 113.38M

| ├──211、單變量分析.ts 99.93M

| ├──212、峰度與偏度.ts 80.53M

| ├──213、數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)變換.ts 68.70M

| ├──214、數(shù)據(jù)分析維度.ts 48.31M

| └──215、變量關(guān)系可視化展示.mp4 72.95M

├──第4章 數(shù)據(jù)分析處理庫(kù)Pandas

| ├──021、Pandas數(shù)據(jù)讀取.ts 68.13M

| ├──022、Pandas索引與計(jì)算.ts 27.61M

| ├──023、Pandas數(shù)據(jù)預(yù)處理實(shí)例.ts 30.49M

| ├──023、Pandas數(shù)據(jù)預(yù)處理實(shí)例.mp4 55.44M

| ├──024、Pandas常用預(yù)處理方法.ts 23.61M

| ├──025、Pandas自定義函數(shù).ts 21.60M

| └──026、等待提取中.txt

├──第5章 可視化庫(kù)Matplotlib

| ├──027、折線圖繪制.ts 50.14M

| ├──028、子圖操作.ts 74.33M

| ├──029、條形圖與散點(diǎn)圖.ts 66.55M

| ├──030、柱形圖與盒形.ts 58.14M

| └──031、繪圖細(xì)節(jié)設(shè)置.ts 35.36M

├──第6章 Python可視化庫(kù)Seaborn

| ├──032、布局整體風(fēng)格設(shè)置.ts 37.39M

| ├──033、風(fēng)格細(xì)節(jié)設(shè)置.ts 32.86M

| ├──034、調(diào)色板.ts 44.20M

| ├──035、調(diào)色板顏色設(shè)置.ts 37.99M

| ├──036、單變量分析繪制.ts 47.08M

| ├──037、回歸分析繪圖.ts 43.68M

| ├──038、多變量分析繪圖.ts 48.64M

| ├──039、分類屬性繪圖.ts 51.04M

| └──040、熱度圖繪制.ts 65.84M

├──第7章 線性回歸算法

| ├──041、線性回歸算法概述.ts 50.92M

| ├──042、誤差項(xiàng)分析.ts 45.04M

| ├──043、似然函數(shù)求解.ts 31.40M

| ├──044、目標(biāo)函數(shù)推導(dǎo).ts 32.38M

| └──045、線性回歸求解.ts 38.14M

├──第8章 梯度下降算法

| ├──046、梯度下降原理.ts 47.96M

| ├──047、梯度下降方法對(duì)比.ts 27.91M

| └──048、學(xué)習(xí)率對(duì)結(jié)果的影響.ts 23.31M

├──第9章 邏輯回歸算法

| ├──049、邏輯回歸算法原理推導(dǎo).ts 39.76M

| └──050、邏輯回歸求解.ts 57.97M

└──課件代碼等資料

| ├──10Python文本分析

| ├──11泰坦尼克號(hào)-級(jí)聯(lián)模型

| ├──12手寫(xiě)字體識(shí)別

| ├──13tensorflow代碼

| ├──14xgboost

| ├──15推薦系統(tǒng)

| ├──16word2vec——空

| ├──17Python時(shí)間序列

| ├──1機(jī)器學(xué)習(xí)算法PPT

| ├──2numpy

| ├──3Pandas

| ├──4欺詐檢測(cè)

| ├──5梯度下降實(shí)例

| ├──6Matplotlib

| ├──7可視化庫(kù)Seaborn

| ├──8決策樹(shù)鳶尾花

| ├──9貝葉斯

| ├──唐宇迪-機(jī)器學(xué)習(xí)課程代碼-新整理.zip 5.13G

| └──梯度下降求解邏輯回歸.zip 681.70kb