新Python机器学习

└─ 新Python机器学习 ->
　 ├─ 10 探索性数据分析-农粮数据分析 ->
　 　 ├─ 7.变量关系可视化展示.mp4 - 51.1 MB
　 　 ├─ 6.数据分析维度.mp4 - 91.04 MB
　 　 ├─ 5.数据对数变换.mp4 - 30.53 MB
　 　 ├─ 4.峰度与偏度.mp4 - 36.35 MB
　 　 ├─ 3.单变量分析.mp4 - 60.36 MB
　 　 ├─ 2.数据切片分析.mp4 - 259.19 MB
　 　 └─ 1.数据背景简介.mp4 - 42.3 MB
　 ├─ 09探索性数据分析-赛事数据集分析 ->
　 　 ├─ 9.红牌和肤色的关系.mp4 - 301.17 MB
　 　 ├─ 8.报表可视化分析.mp4 - 39.6 MB
　 　 ├─ 7.多特征之间关系分析.mp4 - 38.9 MB
　 　 ├─ 6.特征可视化展示.mp4 - 42.81 MB
　 　 ├─ 5.缺失值可视化分析.mp4 - 57.26 MB
　 　 ├─ 4.数据切分模块.mp4 - 51.92 MB
　 　 ├─ 3.数据读取与预处理.mp4 - 198.21 MB
　 　 ├─ 2.数据背景介绍.mp4 - 37.59 MB
　 　 └─ 1.开场 (1).mp4 - 6.71 MB
　 ├─ 08Gensim中文词向量建模 ->
　 　 ├─ 4.测试模型相似度结果.mp4 - 27.03 MB
　 　 ├─ 3.Gensim构造word2vec模型.mp4 - 29.01 MB
　 　 ├─ 2.维基百科中文数据处理.mp4 - 159.77 MB
　 　 └─ 1.使用Gensim库构造词向量.mp4 - 22.61 MB
　 ├─ 07MNIST手写字体识别 ->
　 　 ├─ 5.训练网络模型.mp4 - 46.68 MB
　 　 ├─ 4.构造网络结构.mp4 - 42.33 MB
　 　 ├─ 3.卷积简介.mp4 - 29.03 MB
　 　 ├─ 2.tensorflow参数.mp4 - 85.08 MB
　 　 └─ 1.神经网络模型概述.mp4 - 33 MB
　 ├─ 06TensorFlow框架 ->
　 　 ├─ 9.卷积神经网络模型.mp4 - 34.11 MB
　 　 ├─ 8.完成神经网络.mp4 - 43.2 MB
　 　 ├─ 7.神经网络模型.mp4 - 86.6 MB
　 　 ├─ 6.逻辑回归迭代.mp4 - 51.8 MB
　 　 ├─ 5.逻辑回归框架.mp4 - 40.24 MB
　 　 ├─ 4.线性回归模型.mp4 - 46.06 MB
　 　 ├─ 3.变量练习.mp4 - 180.98 MB
　 　 ├─ 2.变量.mp4 - 26.74 MB
　 　 └─ 10.卷积神经网络参数.mp4 - 319.18 MB
　 ├─ 05时间序列案例实战 ->
　 　 ├─ 6.维基百科词条EDA.mp4 - 58.68 MB
　 　 ├─ 5.使用tsfresh库进行分类任务.mp4 - 216.98 MB
　 　 ├─ 4.股票预测案例.mp4 - 35.17 MB
　 　 ├─ 3.Pandas滑动窗口.mp4 - 22.03 MB
　 　 ├─ 2.Pandas数据重采样.mp4 - 91.18 MB
　 　 └─ 1.Pandas生成时间序列.mp4 - 38.16 MB
　 ├─ 04Kaggle竞赛案例-泰坦尼克获救预测 ->
　 　 ├─ 5.特征选择.mp4 - 40.12 MB
　 　 ├─ 4.随机森林模型.mp4 - 52.47 MB
　 　 ├─ 3.回归模型[vxia.net].mp4 - 55.16 MB
　 　 ├─ 2.数据预处理.mp4 - 211.8 MB
　 　 └─ 1.数据介绍.mp4 - 25.97 MB
　 ├─ 03Python文本数据分析 ->
　 　 ├─ 6.基于贝叶斯算法进行新闻分类.mp4 - 64.38 MB
　 　 ├─ 5.LDA建模.mp4 - 36.37 MB
　 　 ├─ 4.TF-IDF关键词提取.mp4 - 223.93 MB
　 　 ├─ 3.新闻数据与任务简介.mp4 - 42.58 MB
　 　 ├─ 2.相似度计算.mp4 - 30.14 MB
　 　 └─ 1.文本分析与关键词提取.mp4 - 30.49 MB
　 ├─ 02案例实战-信用卡欺诈检测 ->
　 　 ├─ 9.逻辑回归阈值对结果的影响.mp4 - 30.57 MB
　 　 ├─ 8.混淆矩阵.mp4 - 100.74 MB
　 　 ├─ 7.逻辑回归模型.mp4 - 24.7 MB
　 　 ├─ 6.正则化惩罚.mp4 - 21.63 MB
　 　 ├─ 5.模型评估方法.mp4 - 34.83 MB
　 　 ├─ 4.交叉验证.mp4 - 35.65 MB
　 　 ├─ 3.下采样策略.mp4 - 21.01 MB
　 　 ├─ 2.样本不均衡解决方案.mp4 - 110.11 MB
　 　 ├─ 10.SMOTE样本生成策略.mp4 - 59 MB
　 　 └─ 1.案例背景和目标.mp4 - 26.42 MB
　 └─ 01使用Python分析科比生涯数据 ->