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

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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. 探索性数据分析(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

(41) 41. sklearn.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

(55) lagou_featured.csv

(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

(57) iris.csv

(58) lagou_data5.csv

(59) lagou_preprocessed.csv

(60) stopwords.txt

(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

(62) .RData

(63) .Rhistory

(64) example_eda.html

(65) example_eda.Rmd

(66) example_rmd.html

(67) example_rmd.Rmd

(68) lagou_preprocessed.csv

(69) r_example.R

(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

(71) lagou_data5.csv

(72) lagou_featured.csv

(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

(74) data_analysis.csv

(75) data_mining.csv

(76) deep_learning.csv

(77) machine_learning.csv

(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

(81) Untitled-checkpoint.ipynb

(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

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