(‘Python机器学习全流程项目实战’,),全套视频教程学习资料通过百度云网盘下载

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                      r n t机器学习一线工程人员讲师，以切身的学习和工作经历直击机器学习进阶过程中的痛点；
r n t案例实战导向。从需求分析开始，对机器学习项目实战的全流程进行讲解，直击各流程的难点。涵盖需求分析->数据采集->数据清洗与预处理->数据分析与可视化->特征工程->机器学习建模->模型调优->报告输出。以Python为工具实现机器学习全流程，是难得一见的从过来人的角度分享机器学习实战的课程；
r n t精品质量。精美的课程PPT设计、诚恳有趣的讲解，为的是让每位在机器学习学习道路上的朋友少踩坑、懂方法和高效率。
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r n t请支持原版！课程官方链接：
r n t课程目录：
章节1：机器学习方法论
-- 1.数据分析与数据挖掘
-- 2.机器学习、深度学习与人工智能
-- 3.机器学习的核心任务
-- 4.机器学习的核心要义
-- 5.机器学习项目实战全流程
-- 6.Python编程工具
-- 7.JupyterNotebook与PyCharm[vxia.net]
-- 8.机器学习具体学习方法指导
章节2：机器学习需求分析[vxia.net]
-- 09.需求分析
-- 10.项目技术、产品和应用调研[vxia.net]
-- 11.实例：数据科学岗位需求分析
章节3：数据采集与爬虫
-- 12.数据采集概述
-- 13.Python爬虫技术
-- 14.请求库：urllib
-- 15.请求库：requests[vxia.net]
-- 16.解析库：BeautifulSoup
-- 17.解析库：lxml
-- 18.信息提取：css选择器和xpath表达
-- 19.实例1：招聘网站静态数据采集[vxia.net]
-- 20.实例2：招聘网站动态数据采集
章节4：数据清洗
-- 21.脏数据[vxia.net]
-- 22.数据预处理的基本方向
-- 23.缺失值处理
-- 24.小文本和字符串处理[vxia.net]
-- 25.实例：招聘数据预处理（一）
-- 26.实例：招聘数据预处理（二）
章节5：数据分析与可视化[vxia.net]
-- 27.探索忄生数据分析（EDA）
-- 28.统计绘图与数据可视化[vxia.net]
-- 29.Python绘图之matplotlib
-- 30.Python绘图之seaborn
-- 31.实例：招聘数据的EDA与可视化
-- 32.实例：招聘数据的EDA与可视化
章节6：特征工程
-- 33.特征工程概述[vxia.net]
-- 34.特征选择
-- 35.特征变换与特征提取
-- 36.特征组合与降维[vxia.net]
-- 37.招聘数据的特征工程探索
章节7：机器学习建模与调优[vxia.net]
-- 38.机器学习模型概述[vxia.net]
-- 39.传统机器学习模型（单模型）
-- 40.集成与提升模型
-- 42.机器学习调参方法简介[vxia.net]
-- 43.GBDTXGBoostlightGBM用法
-- 44.招聘数据的建模：GBDT
-- 45.招聘数据的建模：XGBoost[vxia.net]
-- 46.招聘数据的建模：lightGBM
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[vxia.net]
-- 48.Rmarkdown的安装与基本用法
-- 49.技术文档之Rmd与Jupyter对比
-- 50.机器学习分析报告的写作方法[vxia.net]
-- 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）
r n t另附课程配套资料：
课程截图：                    

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