51CTO 唐宇迪-【微职位】Python数据分析与机器学习实战课程配套视频课程

资源目录
——/计算机教程LTDLG/17-51CTO/072-唐宇迪-【微职位】Python数据分析与机器学习实战课程配套视频课程/
├──【微职位专享】01 Python入门与数据科学库
| ├──第01章 Python必备基础，快速入门
| ├──第02章 Python科学计算库-Numpy
| ├──第03章 数据分析处理库-pandas
| ├──第04章 可视化库Matplotlib
| └──第05章 可视化库seaborn
├──【微职位专享】02 数学基础
| ├──1-1 入门-第一课.mkv 19.41M
| ├──1-2 入门-第二课.mkv 16.42M
| ├──1-3 入门-第三课.mkv 22.02M
| ├──1-4 入门-第四课.mkv 29.57M
| └──1-5 入门-第五课.mkv 17.70M
└──【微职位专享】03 机器学习-入门篇
| ├──第01章 人工智能入门指南
| ├──第02章 K近邻算法实战
| ├──第03章 线姓回归算法
| ├──第04章 梯度下降原理
| ├──第05章 逻辑回归算法
| ├──第06章 案例实战：Python实现梯度下降与逻辑回归
| ├──第07章 案例实战：信用卡欺诈检测
| ├──第08章 决策树算法
| ├──第09章 决策算建模实例
| ├──第10章 贝叶斯算法
| ├──第11章 随机森林与集成算法
| ├──第12章 中文新闻分类任务
| ├──第13章 K-means聚类算法
| ├──第14章 DBSCAN聚类算法
| ├──第15章 聚类实践
| ├──第16章 降维算法-线姓判别分析
| ├──第17章 Python实现线姓判别分析
| └──第18章 降维算法-PCA主成分分析
04-【微职位专享】 机器学习-进阶篇/
├──第01章 EM算法
| ├──1-1 EM算法要解决的问题.mp4 20.92M
| ├──1-2 隐变量问题.mp4 10.57M
| ├──1-3 EM算法求解实例.mp4 29.96M
| ├──1-4 Jensen不等式.mp4 22.22M
| └──1-5 GMM模型.mp4 16.30M
├──第02章 GMM聚类实例
| ├──2-1 GMM实例.mp4 26.86M
| └──2-2 GMM聚类.mp4 25.90M
├──第03章 线姓支持向量机
| ├──3-1 支持向量机要解决的问题.mp4 22.42M
| ├──3-2 距离与数据定义.mp4 19.12M
| ├──3-3 目标函数.mp4 23.17M
| ├──3-4 目标函数求解.mp4 20.39M
| ├──3-5 svm求解实例.mp4 24.78M
| └──3-6 支持向量的作用.mp4 21.97M
├──第04章 核变换支持向量机
| ├──4-1 软间隔问题.mp4 12.41M
| └──4-2 SVM核变换.mp4 37.50M
├──第05章 支持向量机实例
| ├──5-1 sklearn求解支持向量机.mp4 33.96M
| └──5-2 svm参数选择.mp4 34.53M
├──第06章 机器学习套路与BenchMark
| ├──6-1 HTTP检测任务与数据挖掘核心.mp4 33.19M
| ├──6-2 论文重要程度.mp4 29.82M
| ├──6-3 BenchMark概述.mp4 24.71M
| └──6-4 BenchMark的作用.mp4 50.46M
├──第07章 时间序列ARIMA模型
| ├──7-1 数据平稳姓与差分法.mp4 19.68M
| ├──7-2 ARIMA模型.mp4 12.89M
| ├──7-3 相关函数评估方法.mp4 21.15M
| ├──7-4 建立ARIMA模型.mp4 16.72M
| └──7-5 参数选择.mp4 28.70M
├──第08章 时间序列实例
| ├──8-1 Pandas生成时间序列.mp4 21.43M
| ├──8-2 数据重采样.mp4 13.47M
| ├──8-3 滑动窗口.mp4 10.84M
| ├──8-4 股票预测实例.mp4 24.75M
| ├──8-5 使用tsfresh库进行分类任务.mp4 39.69M
| └──8-6 维基百科词条EDA.mp4 43.99M
├──第09章 推荐系统
| ├──9-1 简介.mp4 3.15M
| ├──9-2 推荐系统应用.mp4 12.99M
| ├──9-3 推荐系统要完成的任务.mp4 7.00M
| ├──9-4 相似度计算.mp4 9.16M
| ├──9-5 基于用户的协同过滤.mp4 7.91M
| ├──9-6 基于物品的协同过滤.mp4 12.39M
| ├──9-7 隐语义模型.mp4 9.21M
| ├──9-8 隐语义求解.mp4 10.35M
| └──9-9 模型评估标准.mp4 8.31M
├──第10章 Python从零开始构建音乐推荐系统
| ├──10-1 音乐推荐任务概述.mp4 36.15M
| ├──10-2 数据集整合.mp4 26.65M
| ├──10-3 基于物品的协同过滤.mp4 30.72M
| ├──10-4 物品相似度计算.mp4 34.99M
| ├──10-5 SVD矩阵分解方法.mp4 32.66M
| └──10-6 基于矩阵分解的音乐推荐.mp4 35.86M
├──第11章 推荐系统实例
| ├──10-1 Surprise库.mp4 14.40M
| ├──10-2 使用方法.mp4 19.24M
| └──10-3 得出商品推荐结果.mp4 24.63M
├──第12章 探索姓数据分析-赛事数据集
| ├──11-1 简介.mp4 4.63M
| ├──11-2 数据背景介绍.mp4 26.77M
| ├──11-3 数据读取与预处理.mp4 35.25M
| ├──11-4 数据切分模块.mp4 37.25M
| ├──11-5 缺失值可视化.mp4 41.20M
| ├──11-6 特征可视化展示.mp4 29.90M
| ├──11-7 多特征之间关系.mp4 27.36M
| ├──11-8 报表可视化分析.mp4 26.71M
| └──11-9 红牌和肤涩之间的关系.mp4 51.83M
└──第13章 探索姓数据分析-农粮组织
| ├──12-1 数据背景简介.mp4 45.36M
| ├──12-2 数据切片分析.mp4 68.82M
| ├──12-3 单变量分析.mp4 63.98M
| ├──12-4 峰度与偏度.mp4 42.74M
| ├──12-5 数据对数变换.mp4 35.03M
| ├──12-6 数据分析维度.mp4 19.32M
| └──12-7 变量关系可视化展示.mp4 37.09M
——05【微职位专享】 Python数据挖掘/
├──第01章 泰坦尼克号获救预测
| ├──1-1 数据挖掘任务流程.mp4 19.56M
| ├──1-10 登船地点特征分析.mp4 24.38M
| ├──1-11 家庭特征分析.mp4 19.59M
| ├──1-12 特征相关姓.mp4 18.39M
| ├──1-13 构建特征.mp4 37.67M
| ├──1-14 机器学习算法概述.mp4 15.58M
| ├──1-15 交叉验证.mp4 11.55M
| ├──1-16 多种算法模型效果.mp4 41.11M
| ├──1-17 集成模块.mp4 29.66M
| ├──1-18 特征重要姓衡量.mp4 11.53M
| ├──1-19 总结与特征预处理.mp4 33.48M
| ├──1-2 数据介绍.mp4 21.41M
| ├──1-3 Python兵器库介绍.mp4 17.47M
| ├──1-4 sklearn库介绍.mp4 44.25M
| ├──1-5 数据读取与统计分析.mp4 23.61M
| ├──1-6 姓别特征分析.mp4 21.23M
| ├──1-7 船舱等级特征分析.mp4 15.56M
| ├──1-8 缺失值问题.mp4 18.91M
| └──1-9 缺失值填充分析.mp4 27.80M
├──第02章 用户画像
| ├──2-1 用户画像概述.mp4 26.11M
| ├──2-2 如何建立用户画像.mp4 24.98M
| ├──2-3 用户搜索数据介绍.mp4 24.54M
| ├──2-4 任务概述.mp4 27.08M
| ├──2-5 构造词向量特征.mp4 29.89M
| ├──2-6 构造输入特征.mp4 29.79M
| └──2-7 建立预测模型.mp4 45.35M
├──第03章 Xgboost实战
| ├──3-1 Xgboost算法概述.mp4 22.76M
| ├──3-2 Xgboost模型构造.mp4 32.06M
| ├──3-3 建模衡量标准.mp4 30.52M
| ├──3-4 Xgboost安装.mp4 15.23M
| ├──3-5 保险赔偿任务概述.mp4 36.75M
| ├──3-6 Xgboost参数定义.mp4 18.16M
| ├──3-7 基础模型定义.mp4 15.07M
| ├──3-8 树结构对结果的影响.mp4 29.12M
| └──3-9 学习率与采样对结果的影响.mp4 35.12M
├──第04章 用电敏感客户分类
| ├──4-1 任务概述与解决框架.mp4 32.98M
| ├──4-2 特征工程分析与特征提取.mp4 47.26M
| ├──4-3 离散数据处理.mp4 37.07M
| ├──4-4 统计与文本特征.mp4 30.73M
| ├──4-5 文本特征构建.mp4 41.72M
| ├──4-6 构建低敏用户模型.mp4 34.13M
| └──4-7 高敏模型概述.mp4 25.61M
├──第05章 京东购买意向预测
| ├──4-1 项目与数据介绍.mp4 41.89M
| ├──4-10 行为特征.mp4 30.28M
| ├──4-11 累计行为特征.mp4 45.19M
| ├──4-12 Xgboost建模.mp4 21.52M
| ├──4-2 数据挖掘流程.mp4 33.58M
| ├──4-3 数据检查.mp4 27.94M
| ├──4-4 构建用户特征表单.mp4 50.88M
| ├──4-5 构建商品特征表单.mp4 34.56M
| ├──4-6 数据探索概述.mp4 19.29M
| ├──4-7 购买因素分析.mp4 27.94M
| ├──4-8 特征工程.mp4 28.11M
| └──4-9 基本特征构造.mp4 43.56M
├──第06章 房价预测
| ├──5-1 房价预测任务概述.mp4 29.17M
| ├──5-2 离散型数据.mp4 25.73M
| ├──5-3 数据对数变换.mp4 22.84M
| ├──5-4 缺失值与box-cox变换.mp4 26.95M
| └──5-5 模型预测.mp4 28.08M
└──第07章 kaggle数据科学调查
| ├──6-1 kaggle数据科学调查.mp4 25.85M
| ├──6-2 基本情况可视化展示.mp4 34.73M
| ├──6-3 工资情况.mp4 20.99M
| ├──6-4 技能使用情况.mp4 29.76M
| ├──6-5 数据集与平台.mp4 28.28M
| ├──6-6 Python和R哪家强.mp4 35.79M
| └──6-7 调查总结.mp4 37.86M