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Python机器学习全流程项目实战精讲
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点击数:
84
文件大小:
1.31 GB
文件数量:
51
创建日期:
2019-11-8 06:14
最后访问:
2024-8-20 07:48
访问标签:
Python机器学习全流程项目实战精讲
文件列表详情
章节1： 机器学习方法论/1. 数据分析与数据挖掘.mp4 39.02 MB
章节1： 机器学习方法论/2. 机器学习、深度学习与人工智能.mp4 8.21 MB
章节1： 机器学习方法论/3. 机器学习的核心任务.mp4 6.86 MB
章节1： 机器学习方法论/4. 机器学习的核心要义.mp4 6.9 MB
章节1： 机器学习方法论/5. 机器学习项目实战全流程.mp4 10.63 MB
章节1： 机器学习方法论/6. Python编程工具.mp4 2.97 MB
章节1： 机器学习方法论/7. Jupyter Notebook与PyCharm.mp4 9.45 MB
章节1： 机器学习方法论/8. 机器学习具体学习方法指导.mp4 32.64 MB
章节2： 机器学习需求分析/09. 需求分析.mp4 44.58 MB
章节2： 机器学习需求分析/10. 项目技术、产品和应用调研.mp4 13.14 MB
章节2： 机器学习需求分析/11. 实例：数据科学岗位需求分析.mp4 20.51 MB
章节3： 数据采集与爬虫/12. 数据采集概述.mp4 18.34 MB
章节3： 数据采集与爬虫/13. Python爬虫技术.mp4 27.35 MB
章节3： 数据采集与爬虫/14. 请求库：urllib.mp4 10.56 MB
章节3： 数据采集与爬虫/15. 请求库：requests.mp4 16.06 MB
章节3： 数据采集与爬虫/16. 解析库：BeautifulSoup.mp4 17.44 MB
章节3： 数据采集与爬虫/17. 解析库：lxml.mp4 11.6 MB
章节3： 数据采集与爬虫/18. 信息提取：css选择器和xpath表达.mp4 11.69 MB
章节3： 数据采集与爬虫/19. 实例1：招聘网站静态数据采集.mp4 48.96 MB
章节3： 数据采集与爬虫/20. 实例2：招聘网站动态数据采集.mp4 36.96 MB
章节4： 数据清洗/21. 脏数据.mp4 28.67 MB
章节4： 数据清洗/22. 数据预处理的基本方向.mp4 49.43 MB
章节4： 数据清洗/23. 缺失值处理.mp4 44.27 MB
章节4： 数据清洗/24. 小文本和字符串处理.mp4 84.9 MB
章节4： 数据清洗/25. 实例：招聘数据预处理（一）.mp4 58.12 MB
章节4： 数据清洗/26. 实例：招聘数据预处理（二）.mp4 43.48 MB
章节5： 数据分析与可视化/27. 探索性数据分析（EDA）.mp4 15.86 MB
章节5： 数据分析与可视化/28. 统计绘图与数据可视化.mp4 79.52 MB
章节5： 数据分析与可视化/29. Python绘图之matplotlib.mp4 110.87 MB
章节5： 数据分析与可视化/30. Python绘图之seaborn.mp4 42.41 MB
章节5： 数据分析与可视化/31. 实例：招聘数据的EDA与可视化.mp4 29.9 MB
章节5： 数据分析与可视化/32. 实例：招聘数据的EDA与可视化.mp4 67.08 MB
章节6： 特征工程/33. 特征工程概述.mp4 19.18 MB
章节6： 特征工程/34. 特征选择.mp4 23.78 MB
章节6： 特征工程/35. 特征变换与特征提取.mp4 14.69 MB
章节6： 特征工程/36. 特征组合与降维.mp4 5.55 MB
章节6： 特征工程/37. 招聘数据的特征工程探索.mp4 36.48 MB
章节7： 机器学习建模与调优/38. 机器学习模型概述.mp4 12.74 MB
章节7： 机器学习建模与调优/39. 传统机器学习模型（单模型）.mp4 26.04 MB
章节7： 机器学习建模与调优/40. 集成与提升模型.mp4 5.08 MB
章节7： 机器学习建模与调优/41. sklearn.mp4 10.48 MB
章节7： 机器学习建模与调优/42. 机器学习调参方法简介.mp4 10.48 MB
章节7： 机器学习建模与调优/43. GBDT XGBoost lightGBM用法.mp4 22 MB
章节7： 机器学习建模与调优/44. 招聘数据的建模：GBDT.mp4 12.21 MB
章节7： 机器学习建模与调优/45. 招聘数据的建模：XGBoost.mp4 9.33 MB
章节7： 机器学习建模与调优/46. 招聘数据的建模：lightGBM.mp4 8.84 MB
章节8： 机器学习模型结果与报告输出/47. R语言与RStudio安装与简介.mp4 16.26 MB
章节8： 机器学习模型结果与报告输出/48. Rmarkdown的安装与基本用法.mp4 18.1 MB
章节8： 机器学习模型结果与报告输出/49. 技术文档之Rmd与Jupyter对比.mp4 11.77 MB
章节8： 机器学习模型结果与报告输出/50. 机器学习分析报告的写作方法.mp4 14.12 MB
章节8： 机器学习模型结果与报告输出/51. 实例：数据相关岗位薪资水平影响因素研究分析报告（简要框架）.mp4 13.08 MB
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