资源详情
Python数据分析与可视化-建模与调优教程 Python机器学习全流程项目实战精讲教程 ===============课程目录 (1) 章节1:机器学习方法论;目录中文件数:8个 ├─(1) 1. 数据分析与数据挖掘.mp4 ├─(2) 2. 机器学习、深度学习与人工智能.mp4 ├─(3) 3. 机器学习的核心任务.mp4 ├─(4) 4. 机器学习的核心要义.mp4 ├─(5) 5. 机器学习项目实战全流程.mp4 ├─(6) 6. Python编程工具.mp4 ├─(7) 7. Jupyter Notebook与PyCharm.mp4 ├─(8) 8. 机器学习具体学习方法指导.mp4 (2) 章节2:机器学习需求分析;目录中文件数:3个 ├─(9) 09. 需求分析.mp4 ├─(10) 10. 项目技术、产品和应用调研.mp4 ├─(11) 11. 实例:数据科学岗位需求分析.mp4 (3) 章节3:数据采集与爬虫;目录中文件数:9个 ├─(12) 12. 数据采集概述.mp4 ├─(13) 13. Python爬虫技术.mp4 ├─(14) 14. 请求库:urllib.mp4 ├─(15) 15. 请求库:requests.mp4 ├─(16) 16. 解析库:BeautifulSoup.mp4 ├─(17) 17、Shell编程之磁盘监控报警脚本_0.mp4 ├─(18) 18. 信息提取:css选择器和xpath表达.mp4 ├─(19) 19. 实例1:招聘网站静态数据采集.mp4 ├─(20) 20. 实例2:招聘网站动态数据采集.mp4 (4) 章节4:数据清洗;目录中文件数:6个 ├─(21) 21. 脏数据.mp4 ├─(22) 22. 数据预处理的基本方向.mp4 ├─(23) 23. 缺失值处理.mp4 ├─(24) 24. 小文本和字符串处理.mp4 ├─(25) 25. 实例:招聘数据预处理(一).mp4 ├─(26) 26. 实例:招聘数据预处理(二).mp4 (5) 章节5:数据分析与可视化;目录中文件数:6个 ├─(27) 27. 探索忄生数据分析(EDA).mp4 ├─(28) 28. 统计绘图与数据可视化.mp4 ├─(29) 29. Python绘图之matplotlib.mp4 ├─(30) 30. Python绘图之seaborn.mp4 ├─(31) 31. 实例:招聘数据的EDA与可视化.mp4 ├─(32) 32. 实例:招聘数据的EDA与可视化.mp4 (6) 章节6:特征工程;目录中文件数:5个 ├─(33) 33. 特征工程概述.mp4 ├─(34) 34. 特征选择.mp4 ├─(35) 35. 特征变换与特征提取.mp4 ├─(36) 36. 特征组合与降维.mp4 ├─(37) 37. 招聘数据的特征工程探索.mp4 (7) 章节7:机器学习建模与调优;目录中文件数:9个 ├─(38) 38. 机器学习模型概述(1).mp4 ├─(39) 39. 传统机器学习模型(单模型).mp4 ├─(40) 40. 集成与提升模型.mp4 ├─(42) 42. 机器学习调参方法简介.mp4 ├─(43) 43. GBDT XGBoost lightGBM用法.mp4 ├─(44) 44. 招聘数据的建模:GBDT.mp4 ├─(45) 45. 招聘数据的建模:XGBoost.mp4 ├─(46) 46. 招聘数据的建模:lightGBM.mp4 (8) 章节8:机器学习模型结果与报告输出;目录中文件数:5个 ├─(47) 47. R语言与RStudio安装与简介.mp4 ├─(48) 48. Rmarkdown的安装与基本用法.mp4 ├─(49) 49. 技术文档之Rmd与Jupyter对比.mp4 ├─(50) 50. 机器学习分析报告的写作方法.mp4 ├─(51) 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 (9) 配套课件;目录中文件数:3个 ├─(52) 第一章.机器学习方法论.pdf ├─(53) 第三章 数据采集与爬虫.ipynb ├─(54) 第二章.机器学习需求分析.pdf (10) 配套课件 第七讲 机器学习建模;目录中文件数:2个 ├─(56) 第七讲 机器学习建模.ipynb (11) 配套课件 第五讲 数据分析与可视化;目录中文件数:5个 ├─(61) 第五讲 数据分析与可视化.ipynb (12) 配套课件 第八讲 机器学习技术文档与报告写作方法;目录中文件数:9个 ├─(70) 第八讲 机器学习文档与报告写作方法.ipynb (13) 配套课件 第六讲 特征工程;目录中文件数:3个 ├─(73) 第六讲 特征工程.ipynb (14) 配套课件 第四讲 数据清洗与预处理;目录中文件数:5个 ├─(78) 第四讲 数据清洗与预处理.ipynb (15) 配套课件 第七讲 机器学习建模 .ipynb_checkpoints;目录中文件数:1个 ├─(79) 第七讲 机器学习建模-checkpoint.ipynb (16) 配套课件 第五讲 数据分析与可视化 .ipynb_checkpoints;目录中文件数:1个 ├─(80) 第五讲 数据分析与可视化-checkpoint.ipynb (17) 配套课件 第八讲 机器学习技术文档与报告写作方法 .ipynb_checkpoints;目录中文件数:2个 ├─(82) 第八讲 机器学习文档与报告写作方法-checkpoint.ipynb (18) 配套课件 第六讲 特征工程 .ipynb_checkpoints;目录中文件数:1个 ├─(83) 第六讲 特征工程-checkpoint.ipynb
下载地址
链接:https://pan.baidu.com/s/1bwe8EupdIYT5Hck-S5SDQw 密码:t6e9 解压密码:www.santongit.com