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[Python人工智能] 【0166】 2019年Python机器学习全流程项目实战精讲

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【0166】 2019年Python机器学习全流程项目实战精讲

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【课程目录】
├──章节1:机器学习方法论  
|   ├──1. 数据分析与数据挖掘.mp4  39.02M
|   ├──2. 机器学习、深度学习与人工智能.mp4  7.20M
|   ├──3. 机器学习的核心任务.mp4  6.86M
|   ├──4. 机器学习的核心要义.mp4  6.90M
|   ├──5. 机器学习项目实战全流程.mp4  10.63M
|   ├──6. Python编程工具.mp4  2.97M
|   ├──7. Jupyter Notebook与PyCharm.mp4  10.79M
|   └──8. 机器学习具体学习方法指导.mp4  32.64M
├──章节2:机器学习需求分析  
|   ├──09. 需求分析.mp4  44.58M
|   ├──10. 项目技术、产品和应用调研.mp4  12.35M
|   ├──11. 实例:数据科学岗位需求分析.mp4  20.51M
|   ├──ReadMe.txt  1.38kb
|   └──微夏博客 vxia.net.url  0.11kb
├──章节3:数据采集与爬虫  
|   ├──12. 数据采集概述.mp4  18.34M
|   ├──13. Python爬虫技术.mp4  23.40M
|   ├──14. 请求库:urllib.mp4  10.56M
|   ├──15. 请求库:requests.mp4  16.06M
|   ├──16. 解析库:BeautifulSoup.mp4  17.44M
|   ├──17、Shell编程之磁盘监控报警脚本_0.mp4  49.03M
|   ├──18. 信息提取:css选择器和xpath表达.mp4  11.69M
|   ├──19. 实例1:招聘网站静态数据采集.mp4  49.72M
|   └──20. 实例2:招聘网站动态数据采集.mp4  36.96M
├──章节4:数据清洗  
|   ├──21. 脏数据.mp4  28.67M
|   ├──22. 数据预处理的基本方向.mp4  6.24M
|   ├──23. 缺失值处理.mp4  44.27M
|   ├──24. 小文本和字符串处理.mp4  17.95M
|   ├──25. 实例:招聘数据预处理(一).mp4  58.12M
|   ├──26. 实例:招聘数据预处理(二).mp4  43.48M
|   ├──ReadMe.txt  1.38kb
|   └──微夏博客 vxia.net.url  0.11kb
├──章节5:数据分析与可视化  
|   ├──27. 探索性数据分析(EDA).mp4  15.86M
|   ├──28. 统计绘图与数据可视化.mp4  10.97M
|   ├──29. Python绘图之matplotlib.mp4  110.87M
|   ├──30. Python绘图之seaborn.mp4  6.88M
|   ├──31. 实例:招聘数据的EDA与可视化.mp4  29.90M
|   └──32. 实例:招聘数据的EDA与可视化.mp4  67.08M
├──章节6:特征工程  
|   ├──33. 特征工程概述.mp4  19.18M
|   ├──34. 特征选择.mp4  26.12M
|   ├──35. 特征变换与特征提取.mp4  14.69M
|   ├──36. 特征组合与降维.mp4  5.55M
|   ├──37. 招聘数据的特征工程探索.mp4  36.48M
|   ├──ReadMe.txt  1.38kb
|   └──微夏博客 vxia.net.url  0.11kb
├──章节7:机器学习建模与调优  
|   ├──38. 机器学习模型概述(1).mp4  12.74M
|   ├──39. 传统机器学习模型(单模型).mp4  26.04M
|   ├──40. 集成与提升模型.mp4  5.08M
|   ├──41. sklearn.mp4  10.65M
|   ├──42. 机器学习调参方法简介.mp4  10.48M
|   ├──43. GBDT XGBoost lightGBM用法.mp4  22.00M
|   ├──44. 招聘数据的建模:GBDT.mp4  12.21M
|   ├──45. 招聘数据的建模:XGBoost.mp4  8.81M
|   ├──46. 招聘数据的建模:lightGBM.mp4  8.84M
|   ├──ReadMe.txt  1.38kb
|   └──微夏博客 vxia.net.url  0.11kb
├──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  16.26M
|   ├──48. Rmarkdown的安装与基本用法.mp4  20.36M
|   ├──49. 技术文档之Rmd与Jupyter对比.mp4  11.77M
|   ├──50. 机器学习分析报告的写作方法.mp4  14.12M
|   └──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  13.08M
├──配套课件  
|   ├──第八讲 机器学习技术文档与报告写作方法  
|   |   ├──.ipynb_checkpoints  
|   |   |   ├──Untitled-checkpoint.ipynb  0.07kb
|   |   |   ├──第八讲 机器学习文档与报告写作方法-checkpoint.ipynb  7.04kb
|   |   ├──.RData  2.59kb
|   |   ├──.Rhistory  0.40kb
|   |   ├──example_eda.html  720.15kb
|   |   ├──example_eda.Rmd  0.96kb
|   |   ├──example_rmd.html  732.87kb
|   |   ├──example_rmd.Rmd  0.85kb
|   |   ├──lagou_preprocessed.csv  1.40M

|   |   ├──r_example.R  0.07kb
|   |   ├──第八讲 机器学习文档与报告写作方法.ipynb  7.04kb
|   ├──第六讲 特征工程  
|   |   ├──.ipynb_checkpoints  
|   |   |   ├──第六讲 特征工程-checkpoint.ipynb  113.41kb
|   |   ├──lagou_data5.csv  1.25M
|   |   ├──lagou_featured.csv  201.72kb

|   |   ├──第六讲 特征工程.ipynb  113.41kb
|   |  |   ├──第七讲 机器学习建模  
|   |   ├──.ipynb_checkpoints  

|   |   |   ├──第七讲 机器学习建模-checkpoint.ipynb  194.11kb
|   |   |   
|   |   ├──lagou_featured.csv  201.72kb

|   |   ├──第七讲 机器学习建模.ipynb  194.11kb
|   |   
|   ├──第四讲 数据清洗与预处理  
|   |   ├──data_analysis.csv  332.57kb
|   |   ├──data_mining.csv  405.63kb
|   |   ├──deep_learning.csv  318.93kb
|   |   ├──machine_learning.csv  423.08kb
|   |   ├──第四讲 数据清洗与预处理.ipynb  64.38kb
|   ├──第五讲 数据分析与可视化  
|   |   ├──.ipynb_checkpoints  
|   |   |   ├──第五讲 数据分析与可视化-checkpoint.ipynb  1.12M
|   |   ├──iris.csv  4.51kb
|   |   ├──lagou_data5.csv  1.86M
|   |   ├──lagou_preprocessed.csv  1.40M
|   |   ├──stopwords.txt  5.47kb
|   |   ├──第五讲 数据分析与可视化.ipynb  1.12M
|   ├──第二章.机器学习需求分析.pdf  596.86kb
|   ├──第三章 数据采集与爬虫.ipynb  1004.46kb
|   └──第一章.机器学习方法论.pdf  1.61M
├──本教程由猴哥教程网提供:www.hougejiaocheng.com




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zhuduotao | 10-11 10:42:24 | 显示全部楼层
我就看一看
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lifzhe | 10-25 17:33:31 | 显示全部楼层
很好, 正是我需要的
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