51CTO【微职位】Python数据分析与机器学习实战课程配套视频课程
第27章 EM算法
第15章 泰坦尼克船员获救
第7章 线性回归算法
第36章 使用Gensim库构造词向量模型
第37章 时间序列-ARIMA模型
第19章 SVM调参实例
第35章 词向量模型Word2Vec
第13章 案例实战：决策树Sklearn实例
第6章 Python可视化库Seaborn
第2章 Python快速入门
第18章 支持向量机算法
第24章 聚类算法-Kmeans
第5章 可视化库Matplotlib
第12章 决策树算法
第10章 案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略
第20章 机器学习处理实际问题常规套路
第25章 聚类算法-DBSCAN
第14章 集成算法与随机森林
第22章 案例实战：Python实现线性判别分析
第8章 梯度下降算法
第26章 聚类实践
第34章 推荐系统实战
第21章 降维算法：线性判别分析
第11章 项目实战：案例实战信用卡欺诈检测
第33章 推荐系统
课件与代码
第30章 Tensorflow实战
第23章 降维算法：PCA主成分分析
第3章 科学计算库Numpy
第38章 Python时间序列案例实战
第29章 神经网络
第40章 探索性数据分析：农粮组织数据集
第16 章贝叶斯算法
第28章 GMM聚类实践
第1章 人工智能入学指南
第31章 Mnist手写字体与验证码识别
第39章 探索性数据分析：赛事数据集
第17章 Python文本数据分析
第32章 Xgboost集成算法
第4章 数据分析处理库Pandas
第9章 逻辑回归算法
082、特征选择.mp4
080、回归模型进行预测.mp4
079、数据预处理.mp4
078、数据介绍.mp4
081、随机森林模型.mp4
127、EM算法求解实例.mp4
128、Jensen不等式.mp4
129、GMM模型.mp4
125、EM算法要解决的问题.mp4
126、隐变量问题.mp4
188、Gensim构造word2vec.mp4
189、测试相似度结果.mp4
187、维基百科中文数据处理.mp4
186、使用Gensim库构造词向量.mp4
043、似然函数求解.mp4
044、目标函数推导.mp4
041、线性回归算法概述.mp4
045、线性回归求解.mp4
042、误差项分析.mp4
103、SVM参数调节.mp4
102、Sklearn求解支持向量机.mp4
190、数据平稳性与差分法.mp4
191、ARIMA模型.mp4
193、建立AIRMA模型.mp4
192、相关函数评估方法.mp4
194、参数选择.mp4
070、决策树复习.mp4
073、Sklearn参数选择模块.mp4
071、决策树涉及参数.mp4
072、树可视化与Sklearn实例.mp4
177、语言模型.mp4
180、神经网络模型.mp4
185、负采样模型.mp4
179、词向量.mp4
178、N-gram模型.mp4
181、Hierarchical.mp4
176、自然语言处理与深度学习.mp4
182、CBOW模型实例.mp4
183、CBOW求解目标.mp4
184、梯度上升求解.mp4
014、文件处理.mp4
009、List基础模块.mp4
007、快速入门，边学边用.mp4
011、循环结构.mp4
008、变量类型.mp4
013、字典模块.mp4
015、函数基础.mp4
010、List索引.mp4
012、判断结构.mp4
038、多变量分析绘图.mp4
039、分类属性绘图.mp4
033、风格细节设置.mp4
035、调色板颜色设置.mp4
036、单变量分析绘制.mp4
037、回归分析绘图.mp4
032、布局整体风格设置.mp4
040、热度图绘制.mp4
034、调色板.mp4
119、迭代效果可视化展示.mp4
118、Kmeans工作流程.mp4
117、Kmeans算法概述.mp4
098、SVM求解实例.mp4
099、支持向量的作用.mp4
095、距离与数据的定义.mp4
094、支持向量机要解决的问题.mp4
097、目标函数求解.mp4
096、目标函数.mp4
100、软间隔问题.mp4
101、SVM核变换.mp4
052、完成梯度下降模块.mp4
053、停止策略与梯度下降策略对比.mp4
054、实验对比效果.mp4
051、Python实现逻辑回归任务概述.mp4
030、柱形图与盒形.mp4
028、子图操作.mp4
029、条形图与散点图.mp4
031、绘图细节设置.mp4
027、折线图绘制.mp4
069、决策树剪枝策略.mp4
067、决策树构造实例.mp4
065、决策树原理概述.mp4
066、衡量标准-熵.mp4
068、信息增益率.mp4
106、BenchMark概述.mp4
107、BenchMark的作用.mp4
105、论文的重要程度.mp4
104、HTTP检测任务与数据挖掘的核心.mp4
076、提升模型.mp4
075、特征重要性衡量.mp4
074、集成算法-随机森林.mp4
077、堆叠模型.mp4
112、求解得出降维结果.mp4
111、Python实现线性判别分析.mp4
046、梯度下降原理.mp4
047、梯度下降方法对比.mp4
048、学习率对结果的影响.mp4
122、DBSCAN迭代可视化展示.mp4
120、DBSCAN聚类算法.mp4
121、DBSCAN工作流程.mp4
109、线性判别分析要优化的目标.mp4
110、线性判别分析求解.mp4
108、线性判别分析要解决的问题.mp4
057、下采样策略.mp4
064、SMOTE样本生成策略.mp4
061、逻辑回归模型.mp4
062、混淆矩阵.mp4
055、案例背景和目标.mp4
058、交叉验证.mp4
060、正则化惩罚项.mp4
056、样本不平衡解决方案.mp4
063、逻辑回归阈值对结果的影响.mp4
059、模型评估方法.mp4
124、聚类案例实战.mp4
123、多种聚类算法概述.mp4
171、得出商品推荐结果.mp4
170、Surprise库使用方法.mp4
175、训练网络模型.mp4
172、使用Tensorflow构建隐语义模型.mp4
173、模型架构.mp4
174、损失函数定义.mp4
169、Surprise库与数据简介.mp4
113、PCA降维概述.mp4
114、PCA要优化的目标.mp4
115、PCA求解.mp4
116、PCA降维实例.mp4
161、推荐系统应用.mp4
167、隐语义模型求解.mp4
168、模型评估标准.mp4
163、相似度计算.mp4
166、隐语义模型.mp4
162、推荐系统要完成的任务.mp4
165、基于物品的协同过滤.mp4
164、基于用户的协同过滤.mp4
146、卷积神经网络基本结构.mp4
144、Tensorflow神经网络迭代.mp4
142、Tensorflow回归实例.mp4
140、Tensorflow基础操作.mp4
145、神经网络dropout.mp4
141、Tensorflow常用函数.mp4
143、Tensorflow神经网络实例.mp4
唐宇迪-机器学习课程代码-新整理
课件与代码.exe
199、Pandas数据重采样.mp4
200、Pandas滑动窗口.mp4
197、维基百科词条EDA.mp4
196、使用tsfresh库进行分类任务.mp4
198、Pandas生成时间序列.mp4
195、股票预测案例.mp4
215、变量关系可视化展示.mp4
210、数据切片分析.mp4
214、数据分析维度.mp4
213、数据对数变换.mp4
211、单变量分析.mp4
212、峰度与偏度.mp4
209、数据背景简介.mp4
016、Numpy数据结构.mp4
017、Numpy基本操作.mp4
018、Numpy矩阵属性.mp4
020、Numpy常用函数.mp4
019、Numpy矩阵操作.mp4
133、得分函数.mp4
135、softmax分类器.mp4
134、损失函数.mp4
138、神经网络实例.mp4
137、神经网络整体架构.mp4
136、反向传播.mp4
139、激活函数.mp4
132、计算机视觉常规挑战.mp4
131、GMM聚类.mp4
130、GMM实例.mp4
085、贝叶斯拼写纠错实例.mp4
083、贝叶斯算法概述.mp4
087、贝叶斯实现拼写检查器.mp4
084、贝叶斯推导实例.mp4
086、垃圾邮件过滤实例.mp4
002、Python我该怎么学？.mp4
003、人工智能的核心-机器学习.mp4
001、AI时代首选Python.mp4
005、算法推导与案例.mp4
006、系列课程环境配置.mp4
004、机器学习怎么学？.mp4
148、Pooling层原理与参数.mp4
150、卷积神经网络计算流程.mp4
151、CNN在mnist数据集上的效果.mp4
147、Tensorflow构造卷积神经网络参数.mp4
149、卷积网络参数配置.mp4
153、完成验证码识别任务.mp4
152、验证码识别任务概述.mp4
160、Adaboost算法概述.mp4
158、Xgboost安装.mp4
157、Xgboost求解实例.mp4
154、集成算法思想.mp4
156、Xgboost目标函数推导.mp4
155、Xgboost基本原理.mp4
159、Xgboost实例演示.mp4
090、新闻数据与任务简介.mp4
092、LDA建模.mp4
088、文本分析与关键词提取.mp4
091、TF-IDF关键词提取.mp4
089、相似度计算.mp4
093、基于贝叶斯算法的新闻分类.mp4
022、Pandas索引与计算.mp4
023、Pandas数据预处理实例【我爱it学习 www.52itstudy.com】.mp4
026、等待提取中【我爱it学习 www.52itstudy.com】.txt
025、Pandas自定义函数.mp4
024、Pandas常用预处理方法.mp4
021、Pandas数据读取.mp4
023、Pandas数据预处理实例.mp4
208、红牌和肤色的关系.mp4
203、数据切分模块.mp4
201、数据背景介绍.mp4
206、多特征之间关系分析.mp4
204、缺失值可视化分析.mp4
205、特征可视化展示.mp4
202、数据读取与预处理.mp4
207、报表可视化分析.mp4
049、逻辑回归算法原理推导.mp4
050、逻辑回归求解.mp4
机器学习算法配套案例实战
唐宇迪-机器学习课程代码-新整理.exe
word2vec
机器学习算法配套案例实战.exe
维基百科中文数据.exe
gensim训练model.exe
word2vec.exe
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