51CTO【微职位】Python 数据分析与机器学习实战课程配套视频课

📁 第9章 逻辑回归算法
    050、逻辑回归求解.mp4  [58.0 MB]
    049、逻辑回归算法原理推导.mp4  [39.8 MB]
📁 第4章 数据分析处理库Pandas
    023、Pandas数据预处理实例.mp4  [30.5 MB]
    021、Pandas数据读取.mp4  [68.1 MB]
    024、Pandas常用预处理方法【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp4  [23.6 MB]
    025、Pandas自定义函数.mp4  [21.6 MB]
    026、等待提取中.txt
    023、Pandas数据预处理实例.mp4  [55.4 MB]
    022、Pandas索引与计算【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp4  [27.6 MB]
📁 第32章 Xgboost集成算法
    159、Xgboost实例演示【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp4  [70.7 MB]
    155、Xgboost基本原理【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp4  [26.5 MB]
    156、Xgboost目标函数推导.mp4  [32.5 MB]
    154、集成算法思想【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp4  [14.2 MB]
    157、Xgboost求解实例.mp4  [40.3 MB]
    158、Xgboost安装.mp4  [18.4 MB]
    160、Adaboost算法概述.mp4  [42.2 MB]
📁 第17章 Python文本数据分析
    093、基于贝叶斯算法的新闻分类.mp4  [70.8 MB]
    089、相似度计算【更多精选‖公众号：CunWorknotes】  .mp4  [34.1 MB]
    091、TF-IDF关键词提取.mp4  [66.5 MB]
    088、文本分析与关键词提取.mp4  [32.6 MB]
    092、LDA建模.mp4  [43.4 MB]
    090、新闻数据与任务简介.mp4  [48.9 MB]
📁 第39章 探索性数据分析：赛事数据集
    207、报表可视化分析【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp4  [54.8 MB]
    202、数据读取与预处理.mp4  [64.3 MB]
    205、特征可视化展示.mp4  [65.1 MB]
    204、缺失值可视化分析【更多精选‖公众号：CunWorknotes】  .mp4  [67.2 MB]
    206、多特征之间关系分析.mp4  [64.3 MB]
    201、数据背景介绍.mp4  [55.9 MB]
    203、数据切分模块【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp4  [86.2 MB]
    208、红牌和肤色的关系【公重号：CunWorkNotes】.mp4  [83.9 MB]
📁 第31章 Mnist手写字体与验证码识别
    152、验证码识别任务概述.mp4  [52.9 MB]
    153、完成验证码识别任务.mp4  [67.7 MB]
    149、卷积网络参数配置【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4  [41.0 MB]
    147、Tensorflow构造卷积神经网络参数【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4  [50.2 MB]
    151、CNN在mnist数据集上的效果.mp4  [56.3 MB]
    150、卷积神经网络计算流程.mp4  [47.2 MB]
    148、Pooling层原理与参数【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp4  [40.2 MB]
📁 第1章 人工智能入学指南
    004、机器学习怎么学？.mp4  [50.5 MB]
    006、系列课程环境配置.mp4  [23.9 MB]
    005、算法推导与案例.mp4  [34.1 MB]
    001、AI时代首选Python【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp4  [34.9 MB]
    003、人工智能的核心-机器学习.mp4  [35.8 MB]
    002、Python我该怎么学？.mp4  [19.7 MB]
📁 第28章 GMM聚类实践
    130、GMM实例.mp4  [68.1 MB]
    131、GMM聚类.mp4  [53.2 MB]
📁 第16 章贝叶斯算法
    086、垃圾邮件过滤实例.mp4  [38.3 MB]
    084、贝叶斯推导实例.mp4  [20.2 MB]
    087、贝叶斯实现拼写检查器.mp4  [59.7 MB]
    083、贝叶斯算法概述.mp4  [18.9 MB]
    085、贝叶斯拼写纠错实例.mp4  [30.7 MB]
📁 第40章 探索性数据分析：农粮组织数据集
    209、数据背景简介.mp4  [76.4 MB]
    212、峰度与偏度【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4  [80.5 MB]
    211、单变量分析.mp4  [99.9 MB]
    213、数据对数变换.mp4  [68.7 MB]
    214、数据分析维度【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp4  [48.3 MB]
    210、数据切片分析【公重号：CunWorkNotes】.mp4  [113.4 MB]
    215、变量关系可视化展示.mp4  [72.9 MB]
📁 第29章 神经网络
    132、计算机视觉常规挑战【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4  [70.6 MB]
    139、激活函数.mp4  [31.7 MB]
    136、反向传播.mp4  [30.0 MB]
    137、神经网络整体架构【公重号：CunWorkNotes】.mp4  [19.2 MB]
    138、神经网络实例【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp4  [34.1 MB]
    134、损失函数【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp4  [22.0 MB]
    135、softmax分类器【公重号：CunWorkNotes】.mp4  [33.1 MB]
    133、得分函数【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp4  [17.7 MB]
📁 第38章 Python时间序列案例实战
    195、股票预测案例.mp4  [48.0 MB]
    198、Pandas生成时间序列.mp4  [55.0 MB]
    196、使用tsfresh库进行分类任务.mp4  [57.8 MB]
    197、维基百科词条EDA.mp4  [69.1 MB]
    200、Pandas滑动窗口.mp4  [28.3 MB]
    199、Pandas数据重采样.mp4  [44.7 MB]
📁 第3章 科学计算库Numpy
    019、Numpy矩阵操作【更多精选‖公众号：CunWorknotes】  .mp4  [117.9 MB]
    020、Numpy常用函数.mp4  [164.2 MB]
    018、Numpy矩阵属性【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp4  [36.6 MB]
    017、Numpy基本操作.mp4  [39.4 MB]
    016、Numpy数据结构.mp4  [65.2 MB]
📁 第23章 降维算法：PCA主成分分析
    116、PCA降维实例【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp4  [112.0 MB]
    115、PCA求解.mp4  [40.0 MB]
    114、PCA要优化的目标【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp4  [47.3 MB]
    113、PCA降维概述.mp4  [27.3 MB]
📁 第30章 Tensorflow实战
    143、Tensorflow神经网络实例【公重号：CunWorkNotes】.mp4  [72.7 MB]
    141、Tensorflow常用函数【更多精选‖公众号：CunWorknotes】  .mp4  [34.5 MB]
    145、神经网络dropout.mp4  [38.3 MB]
    140、Tensorflow基础操作【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp4  [27.6 MB]
    142、Tensorflow回归实例.mp4  [44.4 MB]
    144、Tensorflow神经网络迭代.mp4  [70.8 MB]
    146、卷积神经网络基本结构.mp4  [45.7 MB]
📁 第33章 推荐系统
    164、基于用户的协同过滤【公重号：CunWorkNotes】.mp4  [21.6 MB]
    165、基于物品的协同过滤【公重号：CunWorkNotes】.mp4  [35.4 MB]
    162、推荐系统要完成的任务【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4  [17.0 MB]
    166、隐语义模型【公重号：CunWorkNotes】.mp4  [19.7 MB]
    163、相似度计算.mp4  [27.0 MB]
    168、模型评估标准.mp4  [15.8 MB]
    167、隐语义模型求解.mp4  [26.2 MB]
    161、推荐系统应用.mp4  [40.9 MB]
📁 第11章 项目实战：案例实战信用卡欺诈检测
    059、模型评估方法【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp4  [52.9 MB]
    063、逻辑回归阈值对结果的影响【公重号：CunWorkNotes】.mp4  [55.8 MB]
    056、样本不平衡解决方案【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp4  [56.3 MB]
    060、正则化惩罚项【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp4  [32.9 MB]
    058、交叉验证.mp4  [55.3 MB]
    055、案例背景和目标.mp4  [46.0 MB]
    062、混淆矩阵.mp4  [48.3 MB]
    061、逻辑回归模型.mp4  [41.7 MB]
    064、SMOTE样本生成策略.mp4  [87.8 MB]
    057、下采样策略.mp4  [40.7 MB]
📁 第21章 降维算法：线性判别分析
    108、线性判别分析要解决的问题【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp4  [46.8 MB]
    110、线性判别分析求解.mp4  [45.2 MB]
    109、线性判别分析要优化的目标.mp4  [42.7 MB]
📁 第34章 推荐系统实战
    169、Surprise库与数据简介【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp4  [31.5 MB]
    174、损失函数定义.mp4  [43.3 MB]
    173、模型架构.mp4  [52.9 MB]
    172、使用Tensorflow构建隐语义模型.mp4  [46.3 MB]
    175、训练网络模型.mp4  [47.1 MB]
    170、Surprise库使用方法.mp4  [46.4 MB]
    171、得出商品推荐结果.mp4  [50.3 MB]
📁 第26章 聚类实践
    123、多种聚类算法概述【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp4  [15.0 MB]
    124、聚类案例实战【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp4  [94.2 MB]
📁 第8章 梯度下降算法
    048、学习率对结果的影响.mp4  [23.3 MB]
    047、梯度下降方法对比.mp4  [27.9 MB]
    046、梯度下降原理.mp4  [48.0 MB]
📁 第22章 案例实战：Python实现线性判别分析
    111、Python实现线性判别分析【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp4  [56.7 MB]
    112、求解得出降维结果.mp4  [50.7 MB]
📁 第14章 集成算法与随机森林
    077、堆叠模型【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp4  [28.5 MB]
    074、集成算法-随机森林.mp4  [51.7 MB]
    075、特征重要性衡量【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp4  [49.1 MB]
    076、提升模型.mp4  [48.8 MB]
📁 第25章 聚类算法-DBSCAN
    121、DBSCAN工作流程.mp4  [65.7 MB]
    120、DBSCAN聚类算法.mp4  [69.5 MB]
    122、DBSCAN迭代可视化展示.mp4  [50.0 MB]
📁 第20章 机器学习处理实际问题常规套路
    104、HTTP检测任务与数据挖掘的核心【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4  [68.5 MB]
    105、论文的重要程度.mp4  [62.7 MB]
    107、BenchMark的作用.mp4  [83.8 MB]
    106、BenchMark概述.mp4  [41.6 MB]
📁 第10章 案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略
    051、Python实现逻辑回归任务概述【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4  [47.6 MB]
    054、实验对比效果【公重号：CunWorkNotes】.mp4  [67.0 MB]
    053、停止策略与梯度下降策略对比.mp4  [68.1 MB]
    052、完成梯度下降模块【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp4  [83.8 MB]
📁 第12章 决策树算法
    068、信息增益率.mp4  [22.0 MB]
    066、衡量标准-熵【更多精选‖公众号：CunWorknotes】  .mp4  [46.1 MB]
    065、决策树原理概述【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp4  [45.4 MB]
    067、决策树构造实例【更多精选‖公众号：CunWorknotes】  .mp4  [40.1 MB]
    069、决策树剪枝策略.mp4  [67.0 MB]
📁 第5章 可视化库Matplotlib
    027、折线图绘制.mp4  [50.1 MB]
    031、绘图细节设置【公重号：CunWorkNotes】.mp4  [35.4 MB]
    029、条形图与散点图【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp4  [66.6 MB]
    028、子图操作【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp4  [74.3 MB]
    030、柱形图与盒形.mp4  [58.1 MB]
📁 第24章 聚类算法-Kmeans
    117、Kmeans算法概述【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp4  [40.5 MB]
    118、Kmeans工作流程【更多精选‖公众号：CunWorknotes】  .mp4  [29.7 MB]
    119、迭代效果可视化展示【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp4  [49.5 MB]
📁 第18章 支持向量机算法
    101、SVM核变换.mp4  [85.5 MB]
    100、软间隔问题【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp4  [22.6 MB]
    096、目标函数【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp4  [34.3 MB]
    097、目标函数求解.mp4  [38.3 MB]
    094、支持向量机要解决的问题.mp4  [36.7 MB]
    095、距离与数据的定义.mp4  [36.0 MB]
    099、支持向量的作用【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4  [41.5 MB]
    098、SVM求解实例.mp4  [48.4 MB]
📁 第2章 Python快速入门
    012、判断结构.mp4  [23.3 MB]
    010、List索引.mp4  [48.4 MB]
    015、函数基础.mp4  [17.2 MB]
    013、字典模块.mp4  [59.3 MB]
    008、变量类型.mp4  [30.6 MB]
    011、循环结构.mp4  [46.1 MB]
    007、快速入门，边学边用【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4  [4.0 MB]
    009、List基础模块【公重号：CunWorkNotes】.mp4  [42.0 MB]
    014、文件处理【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4  [65.4 MB]
📁 第6章 Python可视化库Seaborn
    034、调色板.mp4  [44.2 MB]
    040、热度图绘制.mp4  [65.8 MB]
    032、布局整体风格设置.mp4  [37.4 MB]
    037、回归分析绘图【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp4  [43.7 MB]
    036、单变量分析绘制.mp4  [47.1 MB]
    035、调色板颜色设置.mp4  [38.0 MB]
    033、风格细节设置【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp4  [32.9 MB]
    039、分类属性绘图.mp4  [51.0 MB]
    038、多变量分析绘图.mp4  [48.6 MB]
📁 第13章 案例实战：决策树Sklearn实例
    072、树可视化与Sklearn实例【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp4  [109.5 MB]
    071、决策树涉及参数.mp4  [67.5 MB]
    073、Sklearn参数选择模块.mp4  [71.0 MB]
    070、决策树复习【公重号：CunWorkNotes】.mp4  [40.1 MB]
📁 第35章 词向量模型Word2Vec
    184、梯度上升求解.mp4  [29.6 MB]
    183、CBOW求解目标.mp4  [16.1 MB]
    182、CBOW模型实例【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp4  [34.5 MB]
    176、自然语言处理与深度学习【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp4  [33.5 MB]
    181、Hierarchical.mp4  [25.4 MB]
    178、N-gram模型.mp4  [23.4 MB]
    179、词向量.mp4  [23.3 MB]
    185、负采样模型【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4  [16.9 MB]
    180、神经网络模型.mp4  [28.0 MB]
    177、语言模型.mp4  [13.1 MB]
📁 第19章 SVM调参实例
    102、Sklearn求解支持向量机.mp4  [69.7 MB]
    103、SVM参数调节【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4  [87.3 MB]
📁 第37章 时间序列-ARIMA模型
    194、参数选择.mp4  [60.8 MB]
    192、相关函数评估方法【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4  [41.3 MB]
    193、建立AIRMA模型.mp4  [32.4 MB]
    191、ARIMA模型【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp4  [26.2 MB]
    190、数据平稳性与差分法【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4  [40.2 MB]
📁 第36章 使用Gensim库构造词向量模型
    186、使用Gensim库构造词向量.mp4  [32.9 MB]
    187、维基百科中文数据处理.mp4  [51.6 MB]
    189、测试相似度结果.mp4  [38.6 MB]
    188、Gensim构造word2vec.mp4  [45.3 MB]
📁 第7章 线性回归算法
    042、误差项分析.mp4  [45.0 MB]
    045、线性回归求解【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4  [38.1 MB]
    041、线性回归算法概述.mp4  [50.9 MB]
    044、目标函数推导【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp4  [32.4 MB]
    043、似然函数求解【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4  [31.4 MB]
📁 第15章 泰坦尼克船员获救
    081、随机森林模型【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp4  [68.4 MB]
    078、数据介绍.mp4  [36.9 MB]
    079、数据预处理.mp4  [72.1 MB]
    080、回归模型进行预测.mp4  [75.3 MB]
    082、特征选择.mp4  [54.0 MB]
📁 第27章 EM算法
    126、隐变量问题【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4  [21.0 MB]
    125、EM算法要解决的问题【更多精选‖公众号：CunWorknotes】  .mp4  [36.3 MB]
    129、GMM模型【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp4  [32.0 MB]
    128、Jensen不等式.mp4  [37.6 MB]
    127、EM算法求解实例.mp4  [68.3 MB]
📁 课件与代码
    📁 唐宇迪-机器学习课程代码-新整理
        📁 机器学习算法配套案例实战
            📁 word2vec
                维基百科中文数据.exe  [2.3 GB]
                gensim训练model.exe  [2.1 GB]
                word2vec.exe  [93.4 MB]
            机器学习算法配套案例实战.exe  [331.7 MB]
        唐宇迪-机器学习课程代码-新整理.exe  [66.3 MB]
    课件与代码.exe  [922.6 MB]