Python数据分析(机器学习)经典案例,唐宇迪视频资源下载

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选择经典案例基于真实数据集,从数据预处理开始到建立机器学习模型以及效果评估,完整的讲解如何使用python及其常用库进行数据的分析和模型的建立。对于每一个面对的挑战,分析解决问题思路以及如何构造合适的模型并且给出合适评估方法。在每一个案例中,同学们可以快速掌握如何使用pandas进行数据的预处理和分析,使用matplotlib进行可视化的展示以及基于scikit-learn库的机器学习模型的建立。

从事机器学习,数据分析,数据挖掘的同学们以及python使用者。

课程目录:

    课时01.课程简介.flv

    课时02.课程数据,代码下载.swf

    课时03.使用Anaconda搭建python环境.flv

    课时04.Kobe.Bryan生涯数据读取与简介.flv

    课时05.特征数据可视化展示.flv_d.flv

    课时06.数据预处理.flv_d.flv

    课时07.使用scikit-learn建立分类模型.flv_d.flv

    课时08.数据简介及面临的挑战.flv_d.flv

    课时09.数据不平衡问题解决方案.flv_d.flv

    课时10.逻辑回归进行分类预测.flv_d.flv

    课时11.使用阈值来衡量预测标准.flv_d.flv

    课时12.使用数据生成策略.flv_d.flv

    课时13.数据简介与特征化展示.flv_d.flv

    课时14.不同特征的分布规则.flv_d.flv

    课时15.决策树模型参数详解.flv_d.flv

    课时16.决策树中参数的选择.flv_d.flv

    课时17.将建立好决策树可视化展示出来.flv_d.flv

    课时18.船员数据分析.flv_d.flv

    课时19.数据预处理.flv_d.flv

    课时20.使用回归算法进行预测.flv_d.flv

    课时21.使用随机森林改进模型.flv_d.flv

    课时22.随机森林特征重要性分析.flv_d.flv

    课时23.级联模型原理.flv_d.flv

    课时24.数据预处理与热度图.flv_d.flv

    课时25.二阶段输入特征制作.flv_d.flv

    课时26.使用级联模型进行预测.flv_d.flv

    课时27.数据简介与特征预处理.flv_d.flv

    课时28.员工不同属性指标对结果的影响.flv_d.flv

    课时29.数据预处理.flv_d.flv

    课时30.构建预测模型.flv_d.flv

    课时31.基于聚类模型的分析.flv

    课时32.tensorflow框架的安装.flv_d.flv

    课时33.神经网络模型概述.flv_d.flv

    课时34.使用tensorflow设定基本参数.flv_d.flv

    课时35.卷积神经网络模型.flv_d.flv

    课时36.构建完整的神经网络模型.flv_d.flv

    课时37.训练神经网络模型.flv_d.flv

    课时38.PCA原理简介.flv_d.flv

    课时39.数据预处理.flv_d.flv

    课时40.协方差分析.flv_d.flv

    课时41.使用PCA进行降维.flv_d.flv

    课时42.数据简介与故事背景.flv_d.flv

    课时43.基于词频的特征提取.flv_d.flv

    课时44.改进特征选择方法.flv_d.flv

    课时45.数据清洗.flv_d.flv

    课时46.数据预处理.flv_d.flv

    课时47.盈利方法和模型评估.flv_d.flv

    课时48.预测结果.flv_d.flv

唐宇迪-Tensorflow课程

唐宇迪-机器学习经典案例

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