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[Python] Python高级分析架构师课程 高阶Python数据分析师课程 200+集Python88必发娱乐官网分析视频教程

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Python高级分析架构师课程 高阶Python数据分析师课程 200+集Python88必发娱乐官网分析视频教程








===============课程目录===============


(1)\\唐宇迪-机器学习课程课件代码‘;目录中文件数:4个
├─(2) Python库代码(4个).zip
├─(3) Python快速入门.zip
├─(4) 其他.zip
├─(5) 机器学习算法PPT.zip
(2)\\视频课程;目录中文件数:0个
(3)\\唐宇迪-机器学习课程课件代码‘\\机器学习算法配套案例实战;目录中文件数:2个
├─(6) PART1.zip
├─(7) PART2.zip
(4)\\视频课程\\01人工智能入门指南;目录中文件数:6个
├─(8) 课时1课程介绍(主题与大纲.flv
├─(9) 课时2AI时代首选Python.flv
├─(10) 课时3Python我该怎么学.flv
├─(11) 课时4人工智能的核心-机器学习.flv
├─(12) 课时5机器学习怎么学?.mp4
├─(13) 课时6算法推导与案例.mp4
(5)\\视频课程\\02Python科学计算库-Numpy;目录中文件数:8个
├─(14) 课时10Numpy基础结构.mp4
├─(15) 课时11Numpy矩阵基础.mp4
├─(16) 课时12Numpy常用函数.mp4
├─(17) 课时13矩阵常用操作.mp4
├─(18) 课时14不同复制操作对比.mp4
├─(19) 课时7使用Anaconda安装python环境(Python新手先看这个).flv
├─(20) 课时8课程数据,代码,PPT.txt
├─(21) 课时9科学计算库Numpy.mp4
(6)\\视频课程\\03python数据分析处理库-Pandas;目录中文件数:6个
├─(22) 课时15Pandas数据读取.mp4
├─(23) 课时16Pandas索引与计算.mp4
├─(24) 课时17Pandas数据预处理实例.mp4
├─(25) 课时18Pandas常用预处理方法.mp4
├─(26) 课时19Pandas自定义函数.mp4
├─(27) 课时20Series结构.mp4
(7)\\视频课程\\04Python数据可视化库-Matplotlib;目录中文件数:5个
├─(28) 课时21折线图绘制.mp4
├─(29) 课时22子图操作.mp4
├─(30) 课时23条形图与散点图.mp4
├─(31) 课时24柱形图与盒图.mp4
├─(32) 课时25细节设置.mp4
(8)\\视频课程\\05Python可视化库Seaborn;目录中文件数:12个
├─(33) 课时26Seaborn简介.mp4
├─(34) 课时27整体布局风格设置.mp4
├─(35) 课时28风格细节设置.mp4
├─(36) 课时29调色板.mp4
├─(37) 课时30调色板颜色设置.mp4
├─(38) 课时31单变量分析绘图.mp4
├─(39) 课时32回归分析绘图.mp4
├─(40) 课时33多变量分析绘图.mp4
├─(41) 课时34分类属性绘图.mp4
├─(42) 课时35Facetgrid使用方法.mp4
├─(43) 课时36Facetgrid绘制多变量.mp4
├─(44) 课时37热度图绘制.mp4
(9)\\视频课程\\06线性回归算法原理推导;目录中文件数:5个
├─(45) 课时38线性回归算法概述.mp4
├─(46) 课时39误差项分析.mp4
├─(47) 课时40似然函数求解.mp4
├─(48) 课时41目标函数推导.mp4
├─(49) 课时42线性回归求解.mp4
(10)\\视频课程\\07梯度下降策略;目录中文件数:3个
├─(50) 课时43梯度下降原理.mp4
├─(51) 课时44梯度下降方法对比.mp4
├─(52) 课时45学习率对结果的影响.mp4
(11)\\视频课程\\08逻辑回归算法;目录中文件数:2个
├─(53) 课时46逻辑回归算法原理推导.mp4
├─(54) 课时47逻辑回归求解.mp4
(12)\\视频课程\\09案例实战:Python实现逻辑回归与梯度下降策略;目录中文件数:4个
├─(55) 课时48Python实现逻辑回归任务概述.mp4
├─(56) 课时49完成梯度下降模块.mp4
├─(57) 课时50停止策略与梯度下降案例.mp4
├─(58) 课时51实验对比效果.mp4
(13)\\视频课程\\10项目实战-交易数据异常检测;目录中文件数:10个
├─(59) 课时52案例背景和目标.mp4
├─(60) 课时53样本不均衡解决方案.mp4
├─(61) 课时54下采样策略.mp4
├─(62) 课时55交叉验证.mp4
├─(63) 课时56模型评估方法.mp4
├─(64) 课时57正则化惩罚.mp4
├─(65) 课时58逻辑回归模型.mp4
├─(66) 课时59混淆矩阵.mp4
├─(67) 课时60逻辑回归阈值对结果的影响.mp4
├─(68) 课时61SMOTE样本生成策略.mp4
(14)\\视频课程\\11决策树算法;目录中文件数:5个
├─(69) 课时62决策树原理概述.mp4
├─(70) 课时63衡量标准-熵.mp4
├─(71) 课时64决策树构造实例.mp4
├─(72) 课时65信息增益率.mp4
├─(73) 课时66决策树剪枝策略.mp4
(15)\\视频课程\\12案例实战:使用sklearn构造决策树模型;目录中文件数:4个
├─(74) 课时67决策树复习.mp4
├─(75) 课时68决策树涉及参数.mp4
├─(76) 课时69树可视化与sklearn库简介.mp4
├─(77) 课时70sklearn参数选择.mp4
(16)\\视频课程\\13集成算法与随机森林;目录中文件数:4个
├─(78) 课时71集成算法-随机森林.mp4
├─(79) 课时72特征重要性衡量.mp4
├─(80) 课时73提升模型.mp4
├─(81) 课时74堆叠模型.mp4
(17)\\视频课程\\14案例实战:泰坦尼克获救预测;目录中文件数:5个
├─(82) 课时75船员数据分析.mp4
├─(83) 课时76数据预处理.mp4
├─(84) 课时77使用回归算法进行预测.mp4
├─(85) 课时78使用随机森林改进模型.mp4
├─(86) 课时79随机森林特征重要性分析.mp4
(18)\\视频课程\\15贝叶斯算法;目录中文件数:5个
├─(87) 课时80贝叶斯算法概述.mp4
├─(88) 课时81贝叶斯推导实例.mp4
├─(89) 课时82贝叶斯拼写纠错实例.mp4
├─(90) 课时83垃圾邮件过滤实例.mp4
├─(91) 课时84贝叶斯实现拼写检查器.mp4
(19)\\视频课程\\16Python文本数据分析:新闻分类任务;目录中文件数:6个
├─(92) 课时85文本分析与关键词提取.mp4
├─(93) 课时86相似度计算.mp4
├─(94) 课时87新闻数据与任务简介.mp4
├─(95) 课时88TF-IDF关键词提取.mp4
├─(96) 课时89LDA建模.mp4
├─(97) 课时90基于贝叶斯算法进行新闻分类.mp4
(20)\\视频课程\\17支持向量机;目录中文件数:8个
├─(98) 课时91支持向量机要解决的问题.mp4
├─(99) 课时92距离与数据的定义.mp4
├─(100) 课时93目标函数.mp4
├─(101) 课时94目标函数求解.mp4
├─(102) 课时95SVM求解实例.mp4
├─(103) 课时96支持向量的作用.mp4
├─(104) 课时97软间隔问题.mp4
├─(105) 课时98SVM核变换.mp4
(21)\\视频课程\\18案例:SVM调参实例;目录中文件数:2个
├─(106) 课时100SVM参数选择.mp4
├─(107) 课时99sklearn求解支持向量机.mp4
(22)\\视频课程\\19聚类算法-Kmeans;目录中文件数:4个
├─(108) 课时101KMEANS算法概述.mp4
├─(109) 课时102KMEANS工作流程.mp4
├─(110) 课时103KMEANS迭代可视化展示.mp4
├─(111) 课时104使用Kmeans进行图像压缩.mp4
(23)\\视频课程\\20聚类算法-DBSCAN;目录中文件数:3个
├─(112) 课时105DBSCAN聚类算法.mp4
├─(113) 课时106DBSCAN工作流程.mp4
├─(114) 课时107DBSCAN可视化展示.mp4
(24)\\视频课程\\21案例实战:聚类实践;目录中文件数:2个
├─(115) 课时108多种聚类算法概述.mp4
├─(116) 课时109聚类案例实战.mp4
(25)\\视频课程\\22降维算法-PCA主成分分析;目录中文件数:4个
├─(117) 课时110PCA降维概述.mp4
├─(118) 课时111PCA要优化的目标.mp4
├─(119) 课时112PCA求解.mp4
├─(120) 课时113PCA实例.mp4
(26)\\视频课程\\23神经网络;目录中文件数:15个
├─(121) 课时114初识神经网络.mp4
├─(122) 课时115计算机视觉所面临的挑战.mp4
├─(123) 课时116K近邻尝试图像分类.mp4
├─(124) 课时117超参数的作用.mp4
├─(125) 课时118线性分类原理.mp4
├─(126) 课时119神经网络-损失函数.mp4
├─(127) 课时120神经网络-正则化惩罚项.mp4
├─(128) 课时121神经网络-softmax分类器.mp4
├─(129) 课时122神经网络-最优化形象解读.mp4
├─(130) 课时123神经网络-梯度下降细节问题.mp4
├─(131) 课时124神经网络-反向传播.mp4
├─(132) 课时125神经网络架构.mp4
├─(133) 课时126神经网络实例演示.mp4
├─(134) 课时127神经网络过拟合解决方案.mp4
├─(135) 课时128感受神经网络的强大.mp4
(27)\\视频课程\\24Xgboost集成算法;目录中文件数:7个
├─(136) 课时129集成算法思想.mp4
├─(137) 课时130xgboost基本原理.mp4
├─(138) 课时131xgboost目标函数推导.mp4
├─(139) 课时132xgboost求解实例.mp4
├─(140) 课时133xgboost安装.mp4
├─(141) 课时134xgboost实战演示.mp4
├─(142) 课时135Adaboost算法概述.mp4
(28)\\视频课程\\25自然语言处理词向量模型-Word2Vec;目录中文件数:9个
├─(143) 课时136自然语言处理与深度学习.mp4
├─(144) 课时137语言模型.mp4
├─(145) 课时138-N-gram模型.mp4
├─(146) 课时139词向量.mp4
├─(147) 课时140神经网络模型.mp4
├─(148) 课时141Hierarchical Softmax-课时142CBOW模型实例.mp4
├─(149) 课时143CBOW求解目标.mp4
├─(150) 课时144梯度上升求解.mp4
├─(151) 课时145负采样模型.mp4
(29)\\视频课程\\26使用Gensim库构造中文维基百度一下">支持支持 反对反对

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