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文件下載 | 文件名稱：唐宇迪Python數據分析(機器學習)經典案例 | 文件大小：3.01GB |
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教程目錄：
課時01.課程簡介.flv
課時02.課程數據，代碼下載.swf
課時03.使用Anaconda搭建python環境.flv
課時04.Kobe.Bryan生涯數據讀取與簡介.flv
課時05.特征數據可視化展示.flv
課時06.數據預處理.flv
課時07.使用scikit-learn建立分類模型.flv
課時08.數據簡介及面臨的挑戰.flv
課時09.數據不平衡問題解決方案.flv
課時10.邏輯回歸進行分類預測.flv
課時11.使用阈值來衡量預測标準.flv
課時12.使用數據生成策略.flv
課時13.數據簡介與特征課時化展示.flv
課時14.不同特征的分布規則.flv
課時15.決策樹模型參數詳解.flv
課時16.決策樹中參數的選擇.flv
課時17.将建立好決策樹可視化展示出來.flv
課時18.船員數據分析.flv
課時19.數據預處理.flv
課時20.使用回歸算法進行預測.flv
課時21.使用随機森林改進模型.flv
課時22.随機森林特征重要性分析.flv
課時23.級聯模型原理.flv
課時24.數據預處理與熱度圖.flv
課時25.二階段輸入特征制作.flv
課時26.使用級聯模型進行預測.flv
課時27.數據簡介與特征預處理.flv
課時28.員工不同屬性指标對結果的影響.flv
課時29.數據預處理.flv_d-昕昕網絡教程.flv
課時30.構建預測模型.flv_d-昕昕網絡教程.flv
課時31.基于聚類模型的分析-昕昕網絡教程.flv
課時32.tensorflow框架的安裝.flv_d-昕昕網絡教程.flv
課時33.神經網絡模型概述.flv_d-昕昕網絡教程.flv
課時34.使用tensorflow設定基本參數.flv
課時35.卷積神經網絡模型.flv
課時36.構建完整的神經網絡模型.flv
課時37.訓練神經網絡模型.flv
課時38.PCA原理簡介.flv
課時39.數據預處理.flv
課時40.協方差分析.flv
課時41.使用PCA進行降維.flv
課時42.數據簡介與故事背景.flv
課時43.基于詞頻的特征提取.flv
課時44.改進特征選擇方法.flv
課時45.數據清洗.flv
課時46.數據預處理.flv
課時47.盈利方法和模型評估.flv
課時48.預測結果.flv
教程截圖
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