資料目錄：
├─01-第一模塊：Python快速入門
│ │
│ ├─01-1-Python環(huán)境配置
│ │ 01-1-Python環(huán)境配置.ts
│ │
│ ├─02-2-Python庫安裝工具
│ │ 01-2-Python庫安裝工具.ts
│ │
│ ├─03-3-Notebook工具使用
│ │ 01-3-Notebook工具使用.ts
│ │
│ ├─04-4-Python簡介
│ │ 01-4-Python簡介.ts
│ │
│ ├─05-5-Python數值運算
│ │ 01-5-Python數值運算.ts
│ │
│ ├─06-6-Python字符串操作
│ │ 01-6-Python字符串操作.ts
│ │
│ ├─07-7-1-索引結構
│ │ 01-7-1-索引結構.ts
│ │
│ ├─08-7-2-List基礎結構
│ │ 01-7-2-List基礎結構.ts
│ │
│ ├─09-8-List核心操作
│ │ 01-8-List核心操作.ts
│ │
│ ├─10-9-字典基礎定義
│ │ 01-9-字典基礎定義.ts
│ │
│ ├─11-10-字典的核心操作
│ │ 01-10-字典的核心操作.ts
│ │
│ ├─12-11-Set結構
│ │ 01-11-Set結構.ts
│ │
│ ├─13-12-賦值機制
│ │ 01-12-賦值機制.ts
│ │
│ ├─14-13-判斷結構
│ │ 01-13-判斷結構.ts
│ │
│ ├─15-14-循環(huán)結構
│ │ 01-14-循環(huán)結構.ts
│ │
│ ├─16-15-函數定義
│ │ 01-15-函數定義.ts
│ │
│ ├─17-16-模塊與包
│ │ 01-16-模塊與包.ts
│ │
│ ├─18-17-異常處理模塊
│ │ 01-17-異常處理模塊.ts
│ │
│ ├─19-18-文件操作
│ │ 01-18-文件操作.ts
│ │
│ ├─20-19-類的基本定義
│ │ 01-19-類的基本定義.ts
│ │
│ ├─21-20-類的屬性操作
│ │ 01-20-類的屬性操作.ts
│ │
│ ├─22-21-時間操作
│ │ 01-21-時間操作.ts
│ │
│ ├─23-22-Python練習題-1
│ │ 01-22-Python練習題-1.ts
│ │
│ └─24-23-Python練習題-2
│ 01-23-Python練習題-2.ts
│
├─02-第二模塊：Python數據科學必備工具包實戰(zhàn)
│ ├─01-科學計算庫-Numpy
│ │ 01-1-Numpy概述.ts
│ │ 02-2-Array數組.ts
│ │ 03-3-數組結構.ts
│ │ 04-4-數組類型.ts
│ │ 05-5-數值運算.ts
│ │ 06-6-排序操作.ts
│ │ 07-7-數組形狀操作.ts
│ │ 08-8-數組生成函數.ts
│ │ 09-9-常用生成函數.ts
│ │ 10-10-四則運算.ts
│ │ 11-11-隨機模塊.ts
│ │ 12-12-文件讀寫.ts
│ │ 13-13-數組保存.ts
│ │ 14-14-練習題-1.ts
│ │ 15-15-練習題-2.ts
│ │ 16-16-練習題-3.ts
│ │ 17-13-Pandas常用操作.ts
│ │ 18-14-Pandas常用操作2.ts
│ │
│ ├─02-數據分析處理庫-Pandas
│ │ 01-1-Pandas概述.ts
│ │ 02-2-Pandas基本操作.ts
│ │ 03-3-Pandas索引.ts
│ │ 04-4-groupby操作.ts
│ │ 05-5-數值運算1.ts
│ │ 06-6-對象操作.ts
│ │ 07-7-對象操作2.ts
│ │ 08-8-merge操作.ts
│ │ 09-9-顯示設置.ts
│ │ 10-10-數據透視表.ts
│ │ 11-11-時間操作.ts
│ │ 12-12-時間序列操作.ts
│ │ 13-15-Groupby操作延伸.ts
│ │ 14-16-字符串操作.ts
│ │ 15-17-索引進階.ts
│ │ 16-18-Pandas繪圖操作.ts
│ │ 17-19-大數據處理技巧.ts
│ │
│ ├─03-.可視化庫-Matplotlib
│ │ 01-1-Matplotlib概述.ts
│ │ 02-2-子圖與標注.ts
│ │ 03-3-風格設置.ts
│ │ 04-4-條形圖.ts
│ │ 05-5-條形圖細節(jié).ts
│ │ 06-6-條形圖外觀.ts
│ │ 07-7-盒圖繪制.ts
│ │ 08-8-盒圖細節(jié).ts
│ │ 09-9-繪圖細節(jié)設置.ts
│ │ 10-10-繪圖細節(jié)設置2.ts
│ │ 11-11-直方圖與散點圖.ts
│ │ 12-12-3D圖繪制.ts
│ │ 13-13-pie圖.ts
│ │ 14-14-子圖布局.ts
│ │ 15-15-結合pandas與sklearn.ts
│ │
│ └─04-可視化庫-Seaborn
│ 01-0-課程簡介.ts
│ 02-1整體布局風格設置.ts
│ 03-2風格細節(jié)設置.ts
│ 04-3調色板.ts
│ 05-4調色板顏色設置.ts
│ 06-5單變量分析繪圖.ts
│ 07-6回歸分析繪圖.ts
│ 08-7多變量分析繪圖.ts
│ 09-8分類屬性繪圖.ts
│ 10-9Facetgrid使用方法.ts
│ 11-10Facetgrid繪制多變量.ts
│ 12-11熱度圖繪制.ts
│
├─03-第三模塊：人工智能-必備數學課程
│ ├─01-高等數學基礎
│ │ 01-0-課程簡介.ts
│ │ 02-1-函數.ts
│ │ 03-2-極限.ts
│ │ 04-3-無窮小與無窮大.ts
│ │ 05-4-連續(xù)性與導數.ts
│ │ 06-5-偏導數.ts
│ │ 07-6-方向導數.ts
│ │ 08-7-梯度.ts
│ │
│ ├─02-微積分
│ │ 01-1-微積分基本想法.ts
│ │ 02-2-微積分的解釋.ts
│ │ 03-3-定積分.ts
│ │ 04-4-定積分性質.ts
│ │ 05-5-牛頓-萊布尼茨公式.ts
│ │
│ ├─03-泰勒公式與拉格朗日
│ │ 01-1-泰勒公式出發(fā)點.ts
│ │ 02-2-一點一世界.ts
│ │ 03-3-階數的作用.ts
│ │ 04-4-階乘的作用.ts
│ │ 05-5-拉格朗日乘子法.ts
│ │ 06-6-求解拉格朗日乘子法.ts
│ │
│ ├─04-線性代數基礎
│ │ 01-1-行列式概述.ts
│ │ 02-2-矩陣與數據的關系.ts
│ │ 03-3-矩陣基本操作.ts
│ │ 04-4-矩陣的幾種變換.ts
│ │ 05-5-矩陣的秩.ts
│ │ 06-6-內積與正交.ts
│ │
│ ├─05-特征值與矩陣分解
│ │ 01-1-特征值與特征向量.ts
│ │ 02-2-特征空間與應用.ts
│ │ 03-1-SVD要解決的問題.ts
│ │ 04-4-特征值分解.ts
│ │ 05-5-SVD矩陣分解.ts
│ │
│ ├─06-隨機變量
│ │ 01-1-離散型隨機變量.ts
│ │ 02-2-連續(xù)型隨機變量.ts
│ │ 03-3-簡單隨機抽樣.ts
│ │ 04-4-似然函數.ts
│ │ 05-5-極大似然估計.ts
│ │
│ ├─07-概率論基礎
│ │ 01-1-概率與頻率.ts
│ │ 02-2-古典概型.ts
│ │ 03-3-條件概率.ts
│ │ 04-4-條件概率小例子.ts
│ │ 05-5-獨立性.ts
│ │ 06-6-二維離散型隨機變量.ts
│ │ 07-7-二維連續(xù)型隨機變量.ts
│ │ 08-8-邊緣分布.ts
│ │ 09-9-期望.ts
│ │ 10-10-期望求解.ts
│ │ 11-11-馬爾科夫不等式.ts
│ │ 12-12-切比雪夫不等式.ts
│ │ 13-13-后驗概率估計.ts
│ │ 14-14-貝葉斯拼寫糾錯實例.ts
│ │ 15-15-垃圾郵件過濾實例.ts
│ │
│ ├─08-數據科學你得知道的幾種分布
│ │ 01-1-正太分布.ts
│ │ 02-2-二項式分布.ts
│ │ 03-3-泊松分布.ts
│ │ 04-4-均勻分布.ts
│ │ 05-5-卡方分布.ts
│ │ 06-6-beta分布.ts
│ │
│ ├─09-核函數變換
│ │ 01-1-核函數的目的.ts
│ │ 02-2-線性核函數.ts
│ │ 03-3-多項式核函數.ts
│ │ 04-4-核函數實例.ts
│ │ 05-5-高斯核函數.ts
│ │ 06-6-參數的影響.ts
│ │
│ ├─10-熵與激活函數
│ │ 01-1-熵的概念.ts
│ │ 02-2-熵的大小意味著什么.ts
│ │ 03-3-激活函數.ts
│ │ 04-4-激活函數的問題.ts
│ │
│ ├─11-回歸分析
│ │ 01-1-回歸分析概述.ts
│ │ 02-2-回歸方程定義.ts
│ │ 03-3-誤差項的定義.ts
│ │ 04-4-最小二乘法推導與求解.ts
│ │ 05-5-回歸方程求解小例子.ts
│ │ 06-6-回歸直線擬合優(yōu)度.ts
│ │ 07-7-多元與曲線回歸問題.ts
│ │ 08-8-Python工具包介紹.ts
│ │ 09-9-statsmodels回歸分析.ts
│ │ 10-10-高階與分類變量實例.ts
│ │ 11-11-案例：汽車價格預測任務概述.ts
│ │ 12-12-案例：缺失值填充.ts
│ │ 13-13-案例：特征相關性.ts
│ │ 14-14-案例：預處理問題.ts
│ │ 15-15-案例：回歸求解.ts
│ │
│ ├─12-假設檢驗
│ │ 01-1-假設檢驗基本思想.ts
│ │ 02-2-左右側檢驗與雙側檢驗.ts
│ │ 03-3-Z檢驗基本原理.ts
│ │ 04-4-Z檢驗實例.ts
│ │ 05-5-T檢驗基本原理.ts
│ │ 06-6-T檢驗實例.ts
│ │ 07-7-T檢驗應用條件.ts
│ │ 08-8-卡方檢驗.ts
│ │ 09-9-假設檢驗中的兩類錯誤.ts
│ │ 10-10-Python假設檢驗實例.ts
│ │ 11-11-Python卡方檢驗實例.ts
│ │
│ ├─13-相關分析
│ │ 01-1-相關分析概述.ts
│ │ 02-2-皮爾森相關系數.ts
│ │ 03-3-計算與檢驗.ts
│ │ 04-4-斯皮爾曼等級相關.ts
│ │ 05-5-肯德爾系數.ts
│ │ 06-6-質量相關分析.ts
│ │ 07-7-偏相關與復相關.ts
│ │
│ ├─14-方差分析
│ │ 01-1-方差分析概述.ts
│ │ 02-2-方差的比較.ts
│ │ 03-3-方差分析計算方法.ts
│ │ 04-4-方差分析中的多重比較.ts
│ │ 05-5-多因素方差分析.ts
│ │ 06-6-Python方差分析實例.ts
│ │
│ ├─15-聚類分析
│ │ 01-1-層次聚類概述.ts
│ │ 02-2-層次聚類流程.ts
│ │ 03-3-層次聚類實例.ts
│ │ 04-4-1-KMEANS算法概述.ts
│ │ 05-4-2-KMEANS工作流程.ts
│ │ 06-4-3-KMEANS迭代可視化展示.ts
│ │ 07-5-1-DBSCAN聚類算法.ts
│ │ 08-5-2-DBSCAN工作流程.ts
│ │ 09-5-3-DBSCAN可視化展示.ts
│ │ 10-6-1-多種聚類算法概述.ts
│ │ 11-6-2-聚類案例實戰(zhàn).ts
│ │
│ └─16-貝葉斯分析
│ 01-1-貝葉斯分析概述.ts
│ 02-2-概率的解釋.ts
│ 03-3-貝葉斯學派與經典統計學派的爭論.ts
│ 04-4-貝葉斯算法概述.ts
│ 05-5-貝葉斯推導實例.ts
│ 06-6-貝葉斯拼寫糾錯實例.ts
│ 07-7-垃圾郵件過濾實例.ts
│ 08-8-貝葉斯解釋.ts
│ 09-9-經典求解思路.ts
│ 10-10-MCMC概述.ts
│ 11-11-PYMC3概述.ts
│ 12-12-模型診斷.ts
│ 13-13-模型決策.ts
│
├─04-第四模塊：機器學習算法精講及其案例應用
│ ├─01-線性回歸原理推導
│ │ 01-0-課程簡介1.ts
│ │ 02-1-回歸問題概述.ts
│ │ 03-2-誤差項定義.ts
│ │ 04-3-獨立同分布的意義.ts
│ │ 05-4-似然函數的作用.ts
│ │ 06-5-參數求解.ts
│ │ 07-6-梯度下降通俗解釋.ts
│ │ 08-7參數更新方法.ts
│ │ 09-8-優(yōu)化參數設置.ts
│ │
│ ├─02-線性回歸代碼實現
│ │ 01-線性回歸整體模塊概述.ts
│ │ 02-初始化步驟.ts
│ │ 03-實現梯度下降優(yōu)化模塊.ts
│ │ 04-損失與預測模塊.ts
│ │ 05-數據與標簽定義.ts
│ │ 06-訓練線性回歸模型.ts
│ │ 07-得到線性回歸方程.ts
│ │ 08-整體流程debug解讀.ts
│ │ 09-多特征回歸模型.ts
│ │ 10-非線性回歸.ts
│ │
│ ├─03-模型評估方法
│ │ 01-1-Sklearn工具包簡介.ts
│ │ 02-2-數據集切分.ts
│ │ 03-3-交叉驗證的作用.ts
│ │ 04-4-交叉驗證實驗分析.ts
│ │ 05-5-混淆矩陣.ts
│ │ 06-6-評估指標對比分析.ts
│ │ 07-7-閾值對結果的影響.ts
│ │ 08-8-ROC曲線.ts
│ │
│ ├─04-線性回歸實驗分析
│ │ 01-1-實驗目標分析.ts
│ │ 02-2-參數直接求解方法.ts
│ │ 03-3-預處理對結果的影響.ts
│ │ 04-4-梯度下降模塊.ts
│ │ 05-5-學習率對結果的影響.ts
│ │ 06-6-隨機梯度下降得到的效果.ts
│ │ 07-7-MiniBatch方法.ts
│ │ 08-8-不同策略效果對比.ts
│ │ 09-9-多項式回歸.ts
│ │ 10-10-模型復雜度.ts
│ │ 11-11-樣本數量對結果的影響.ts
│ │ 12-12-正則化的作用.ts
│ │ 13-13-嶺回歸與lasso.mp4
│ │ 14-14-實驗總結.ts
│ │
│ ├─05-邏輯回歸實驗分析
│ │ 01-1-邏輯回歸算法原理.ts
│ │ 02-2-化簡與求解.ts
│ │
│ ├─06-邏輯回歸代碼實現
│ │ 01-1-多分類邏輯回歸整體思路.ts
│ │ 02-2-訓練模塊功能.ts
│ │ 03-3-完成預測模塊.ts
│ │ 04-4-優(yōu)化目標定義.ts
│ │ 05-5-迭代優(yōu)化參數.ts
│ │ 06-6-梯度計算.ts
│ │ 07-7-得出最終結果.ts
│ │ 08-8-鳶尾花數據集多分類任務.ts
│ │ 09-9-訓練多分類模型.ts
│ │ 10-10-準備測試數據.ts
│ │ 11-11-決策邊界繪制.ts
│ │ 12-12-非線性決策邊界.ts
│ │
│ ├─07-邏輯回歸實驗分析
│ │ 01-1-邏輯回歸實驗概述.ts
│ │ 02-2-概率結果隨特征數值的變化.ts
│ │ 03-3-可視化展示.ts
│ │ 04-4-坐標棋盤制作.ts
│ │ 05-5-分類決策邊界展示分析.ts
│ │ 06-6-多分類-softmax.ts
│ │
│ ├─08-聚類算法-Kmeans&Dbscan原理
│ │ 01-1-KMEANS算法概述.ts
│ │ 02-2-KMEANS工作流程.ts
│ │ 03-3-KMEANS迭代可視化展示.ts
│ │ 04-4-DBSCAN聚類算法.ts
│ │ 05-5-DBSCAN工作流程.ts
│ │ 06-6-DBSCAN可視化展示.ts
│ │
│ ├─09-Kmeans代碼實現
│ │ 01-1-Kmeans算法模塊概述.ts
│ │ 02-2-計算得到簇中心點.ts
│ │ 03-3-樣本點歸屬劃分.ts
│ │ 04-4-算法迭代更新.ts
│ │ 05-5-鳶尾花數據集聚類任務.ts
│ │ 06-6-聚類效果展示.ts
│ │
│ ├─10-聚類算法實驗分析
│ │ 01-1-Kmenas算法常用操作.ts
│ │ 02-2-Kmenas算法常用操作_20190805_232034.ts
│ │ 03-1-聚類結果展示.ts
│ │ 04-2-聚類結果展示_20190805_232030.ts
│ │ 05-1-建模流程解讀.ts
│ │ 06-2-建模流程解讀_20190805_232032.ts
│ │ 07-2-不穩(wěn)定結果_20190805_232028.ts
│ │ 08-1-不穩(wěn)定結果.ts
│ │ 09-1-評估指標-Inertia.ts
│ │ 10-2-評估指標-Inertia_20190805_232027.ts
│ │ 11-1-如何找到合適的K值_20190805_232026.ts
│ │ 12-2-如何找到合適的K值_20190805_232026.ts
│ │ 13-2-Kmenas算法存在的問題.ts
│ │ 14-1-輪廓系數的作用_20190805_232028.ts
│ │ 15-1-Kmenas算法存在的問題_20190805_232023.ts
│ │ 16-2-應用實例-圖像分割.ts
│ │ 17-1-應用實例-圖像分割_20190805_232021.ts
│ │ 18-2-半監(jiān)督學習_20190805_232033.ts
│ │ 19-1-半監(jiān)督學習.ts
│ │ 20-1-DBSCAN算法.ts
│ │ 21-2-DBSCAN算法_20190805_232033.ts
│ │
│ ├─11-決策樹原理
│ │ 01-1-決策樹算法概述.ts
│ │ 02-2-熵的作用.ts
│ │ 03-3-信息增益原理.ts
│ │ 04-4-決策樹構造實例.ts
│ │ 05-5-信息增益率與gini系數.ts
│ │ 06-6-預剪枝方法.ts
│ │ 07-7-后剪枝方法.ts
│ │ 08-8-回歸問題解決.ts
│ │
│ ├─12-決策樹代碼實現
│ │ 01-整體模塊概述.ts
│ │ 02-遞歸生成樹節(jié)點.ts
│ │ 03-整體框架邏輯.ts
│ │ 04-熵值計算.ts
│ │ 05-數據集切分.ts
│ │ 06-完成樹模型構建.ts
│ │ 07-測試算法效果.ts
│ │
│ ├─13-決策樹實驗分析
│ │ 01-1-樹模型可視化展示.ts
│ │ 02-2-決策邊界展示分析.ts
│ │ 03-3-樹模型預剪枝參數作用.ts
│ │ 04-4-回歸樹模型.ts
│ │
│ ├─14-集成算法原理
│ │ 01-1-隨機森林算法原理.ts
│ │ 02-2-隨機森林優(yōu)勢與特征重要性指標.ts
│ │ 03-3-提升算法概述.ts
│ │ 04-4-stacking堆疊模型.ts
│ │
│ ├─15-集成算法實驗分析
│ │ 01-1-構建實驗數據集.ts
│ │ 02-2-硬投票與軟投票效果對比.ts
│ │ 03-3-Bagging策略效果.ts
│ │ 04-4-集成效果展示分析.ts
│ │ 05-5-OOB袋外數據的作用.ts
│ │ 06-6-特征重要性熱度圖展示.ts
│ │ 07-7-Adaboost算法概述.ts
│ │ 08-8-Adaboost決策邊界效果.ts
│ │ 09-9-GBDT提升算法流程.ts
│ │ 10-10-集成參數對比分析.ts
│ │ 11-11-模型提前停止策略.ts
│ │ 12-12-停止方案實施.ts
│ │ 13-13-堆疊模型.ts
│ │
│ ├─16-支持向量機原理推導
│ │ 01-1-支持向量機要解決的問題.ts
│ │ 02-2-距離與數據定義.ts
│ │ 03-3-目標函數推導.ts
│ │ 04-4-拉格朗日乘子法求解.ts
│ │ 05-5-化簡最終目標函數.ts
│ │ 06-6-求解決策方程.ts
│ │ 07-7-軟間隔優(yōu)化.ts
│ │ 08-8-核函數的作用.ts
│ │ 09-9-知識點總結.ts
│ │
│ ├─17-支持向量機實驗分析
│ │ 01-1-支持向量機所能帶來的效果.ts
│ │ 02-2-決策邊界可視化展示.ts
│ │ 03-3-軟間隔的作用.ts
│ │ 04-4-非線性SVM.ts
│ │ 05-5-核函數的作用與效果.ts
│ │
│ ├─18-神經網絡算法原理
│ │ 01-1-深度學習要解決的問題.ts
│ │ 02-2-深度學習應用領域.ts
│ │ 03-3-計算機視覺任務.ts
│ │ 04-4-視覺任務中遇到的問題.ts
│ │ 05-5-得分函數.ts
│ │ 06-6-損失函數的作用.ts
│ │ 07-7-前向傳播整體流程.ts
│ │ 08-8-返向傳播計算方法.ts
│ │ 09-9-神經網絡整體架構.ts
│ │ 10-10-神經網絡架構細節(jié).ts
│ │ 11-11-神經元個數對結果的影響.ts
│ │ 12-12-正則化與激活函數.ts
│ │ 13-13-神經網絡過擬合解決方法.ts
│ │
│ ├─19-神經網絡代碼實現
│ │ 01-1-神經網絡整體框架概述.ts
│ │ 02-2-參數初始化操作.ts
│ │ 03-3-矩陣向量轉換.ts
│ │ 04-4-向量反變換.ts
│ │ 05-5-完成前向傳播模塊.ts
│ │ 06-6-損失函數定義.ts
│ │ 07-7-準備反向傳播迭代.ts
│ │ 08-8-差異項計算.ts
│ │ 09-9-逐層計算.ts
│ │ 10-10-完成全部迭代更新模塊.ts
│ │ 11-11-手寫字體識別數據集.ts
│ │ 12-12-算法代碼錯誤修正.ts
│ │ 13-13-模型優(yōu)化結果展示.ts
│ │ 14-14-測試效果可視化展示.ts
│ │
│ ├─20-貝葉斯算法原理
│ │ 01-1-貝葉斯要解決的問題.ts
│ │ 02-2-貝葉斯公式推導.ts
│ │ 03-3-垃圾郵件過濾實例.ts
│ │ 04-4-拼寫糾錯實例.ts
│ │
│ ├─21-貝葉斯代碼實現
│ │ 01-1-樸素貝葉斯算法整體框架.ts
│ │ 02-2-郵件數據讀取.ts
│ │ 03-3-預料表與特征向量構建.ts
│ │ 04-4-分類別統計詞頻.ts
│ │ 05-5-貝葉斯公式對數變換.ts
│ │ 06-6-完成預測模塊.ts
│ │
│ ├─22-關聯規(guī)則實戰(zhàn)分析
│ │ 01-1-關聯規(guī)則概述.ts
│ │ 02-2-支持度與置信度.ts
│ │ 03-3-提升度的作用.ts
│ │ 04-4-Python實戰(zhàn)關聯規(guī)則.ts
│ │ 05-5-數據集制作.ts
│ │ 06-6-電影數據集題材關聯分析.ts
│ │
│ ├─23-關聯規(guī)則代碼實現
│ │ 01-1-Apripri算法整體流程.ts
│ │ 02-2-數據集demo.ts
│ │ 03-3-掃描模塊.ts
│ │ 04-4-拼接模塊.ts
│ │ 05-5-挖掘頻繁項集.ts
│ │ 06-6-規(guī)則生成模塊.ts
│ │ 07-7-完成全部算法流程.ts
│ │ 08-8-規(guī)則結果展示.ts
│ │
│ ├─24-詞向量word2vec通俗解讀
│ │ 01-1-詞向量模型通俗解釋.ts
│ │ 02-2-模型整體框架.ts
│ │ 03-3-訓練數據構建.ts
│ │ 04-4-CBOW與Skip-gram模型.ts
│ │ 05-5-負采樣方案.ts
│ │
│ ├─25-代碼實現word2vec詞向量模型
│ │ 01-1-數據與任務流程.ts
│ │ 02-2-數據清洗.ts
│ │ 03-3-batch數據制作.ts
│ │ 04-4-網絡訓練.ts
│ │ 05-5-可視化展示.ts
│ │
│ ├─26-線性判別分析降維算法原理解讀
│ │ 01-1-線性判別分析要解決的問題.ts
│ │ 02-2-線性判別分析要優(yōu)化的目標.ts
│ │ 03-3-線性判別分析求解.ts
│ │ 04-4-實現線性判別分析進行降維任務.ts
│ │ 05-5-求解得出降維結果.ts
│ │
│ ├─27-主成分分析降維算法原理解讀
│ │ 01-1-PCA基本概念.ts
│ │ 02-2-方差與協方差.ts
│ │ 03-3-PCA結果推導.ts
│ │ 04-4-PCA降維實例.ts
│ │
│ ├─28-隱馬爾科夫模型
│ │ 01-1-馬爾科夫模型.ts
│ │ 02-2-隱馬爾科夫模型基本出發(fā)點.ts
│ │ 03-3-組成與要解決的問題.ts
│ │ 04-4-暴力求解方法.ts
│ │ 05-5-復雜度計算.ts
│ │ 06-6-前向算法.ts
│ │ 07-7-前向算法求解實例.ts
│ │ 08-8-Baum-Welch算法.ts
│ │ 09-9-參數求解.ts
│ │ 10-10-維特比算法.ts
│ │
│ └─29-HMM應用實例
│ 01-1-hmmlearn工具包.ts
│ 02-2-工具包使用方法.ts
│ 03-3-中文分詞任務.ts
│ 04-4-實現中文分詞.ts
│
├─05-第五模塊：機器學習算法建模實戰(zhàn)項目
│ ├─01-項目實戰(zhàn)-交易數據異常檢測
│ │ 01-1-任務目標解讀.ts
│ │ 02-2-項目挑戰(zhàn)與解決方案制定.ts
│ │ 03-3-數據標準化處理.ts
│ │ 04-4-下采樣數據集制作.ts
│ │ 05-5-交叉驗證.ts
│ │ 06-6-數據集切分.ts
│ │ 07-7-模型評估方法與召回率.ts
│ │ 08-8-正則化懲罰項.ts
│ │ 09-9-訓練邏輯回歸模型.ts
│ │ 10-10-混淆矩陣評估分析.ts
│ │ 11-11-測試集遇到的問題.ts
│ │ 12-12-閾值對結果的影響.ts
│ │ 13-13-SMOTE樣本生成策略.ts
│ │ 14-14-過采樣效果與項目總結.ts
│ │
│ ├─02-基于隨機森林的氣溫預測實戰(zhàn)
│ │ 01-1-基于隨機森林的氣溫預測任務概述.ts
│ │ 02-2-基本隨機森林模型建立.ts
│ │ 03-3-可視化展示與特征重要性.ts
│ │ 04-4-加入新的數據與特征.ts
│ │ 05-5-數據與特征對結果的影響.ts
│ │ 06-6-效率對比分析.ts
│ │ 07-7-網格與隨機參數選擇.ts
│ │ 08-8-隨機參數選擇方法實踐.ts
│ │ 09-9-調參優(yōu)化細節(jié).ts
│ │
│ ├─03-貝葉斯新聞分類實戰(zhàn)
│ │ 01-1-新聞數據與任務概述.ts
│ │ 02-2-中文分詞與停用詞過濾.ts
│ │ 03-3-文本關鍵詞提取.ts
│ │ 04-4-詞袋模型.ts
│ │ 05-5-貝葉斯建模結果.ts
│ │ 06-6-TF-IDF特征分析對比.ts
│ │
│ ├─04-推薦系統實戰(zhàn)
│ │ 01-1-音樂推薦任務概述.ts
│ │ 02-2-數據集整合.ts
│ │ 03-3-基于物品的協同過濾.ts
│ │ 04-4-物品相似度計算與推薦.ts
│ │ 05-5-SVD矩陣分解.ts
│ │ 06-6-基于矩陣分解的音樂推薦.ts
│ │
│ ├─05-fbprophe時間序列預測
│ │ 01-1-fbprophet股價預測任務概述.ts
│ │ 02-2-時間序列分析.ts
│ │ 03-3-fbprophet時間序列預測實例.mp4
│ │ 04-4-亞馬遜股價趨勢.mp4
│ │ 05-5-突變點調參.ts
│ │
│ └─06-京東用戶購買意向預測
│ 01-1-項目與數據介紹.ts
│ 02-2-數據挖掘流程.ts
│ 03-3-數據檢查.ts
│ 04-4-構建用戶特征表單.ts
│ 05-5-構建商品特征表單.ts
│ 06-6-數據探索概述.ts
│ 07-7-購買因素分析.ts
│ 08-8-特征工程.ts
│ 09-9-基本特征構造.ts
│ 10-10-行為特征.ts
│ 11-11-累積行為特征.ts
│ 12-12-Xgboost模型.ts
│
├─06-第六模塊：機器學習案例實戰(zhàn)應用集錦
│ ├─01-Python實戰(zhàn)關聯規(guī)則
│ │ 01-1-關聯規(guī)則概述.ts
│ │ 02-2-支持度與置信度.ts
│ │ 03-3-提升度的作用.ts
│ │ 04-4-Python實戰(zhàn)關聯規(guī)則.ts
│ │ 05-5-數據集制作.ts
│ │ 06-6-電影數據集題材關聯分析.ts
│ │
│ ├─02-愛彼迎數據集分析與建模
│ │ 01-1-數據與任務分析.ts
│ │ 02-2-提取月份信息進行統計分析.ts
│ │ 03-3-房價隨星期變化的可視化展示.ts
│ │ 04-4-房屋信息指標分析.ts
│ │ 05-5-提取房屋常見設施.ts
│ │ 06-6-房屋規(guī)格熱度圖分析.ts
│ │ 07-7-預處理與建模準備.ts
│ │ 08-8-隨機森林與LightGBM.ts
│ │ 09-9-訓練與評估.ts
│ │
│ ├─03-基于相似度的酒店推薦系統
│ │ 01-1-數據與任務介紹.ts
│ │ 02-2-文本詞頻統計.ts
│ │ 03-3-ngram結果可視化展示.ts
│ │ 04-4-文本清洗.ts
│ │ 05-5-相似度計算.ts
│ │ 06-6-得出推薦結果.ts
│ │
│ ├─04-商品銷售額回歸分析
│ │ 01-1-數據任務分析.ts
│ │ 02-2-特征工程制作.ts
│ │ 03-3-統計指標生成.ts
│ │ 04-4-特征信息提取.ts
│ │ 05-5-標簽變換.ts
│ │ 06-6-輸入數據制作.ts
│ │ 07-7-Xgboost訓練模型.ts
│ │ 08-8-生成輸出結果.ts
│ │
│ ├─05-絕地求生數據集探索分析與建模
│ │ 01-1-數據與任務簡介.ts
│ │ 02-2-數據問題探索與解決方案.ts
│ │ 03-3-剔除開掛數據.ts
│ │ 04-5-繪圖統計分析.ts
│ │ 05-6-熱度圖展示.ts
│ │ 06-7-隨機森林建模.ts
│ │ 07-8-特征重要性.ts
│ │
│ ├─06-機器學習-模型解釋方法實戰(zhàn)
│ │ 01-1-模型解釋方法與實踐.ts
│ │ 02-2-部分依賴圖解釋.ts
│ │ 03-3-雙變量分析.ts
│ │ 04-4-ShapValues指標分析.ts
│ │ 05-5-疾病引起原因分析實戰(zhàn).ts
│ │
│ ├─07-自然語言處理必備工具包實戰(zhàn)
│ │ 01-1-Python字符串處理.ts
│ │ 02-2-正則表達式基本語法.ts
│ │ 03-3-正則常用符號.ts
│ │ 04-4-常用函數介紹.ts
│ │ 05-5-NLTK工具包簡介.ts
│ │ 06-6-停用詞過濾.ts
│ │ 07-7-詞性標注.ts
│ │ 08-8-數據清洗實例.ts
│ │ 09-9-Spacy工具包.ts
│ │ 10-10-名字實體匹配.ts
│ │ 11-11-恐怖襲擊分析.ts
│ │ 12-12-統計分析結果.ts
│ │ 13-13-結巴分詞器.ts
│ │ 14-14-詞云展示.ts
│ │
│ ├─08-NLP核心模型-Word2vec
│ │ 01-1-詞向量模型通俗解釋.ts
│ │ 02-2-模型整體框架.ts
│ │ 03-3-訓練數據構建.ts
│ │ 04-4-CBOW與Skip-gram模型.ts
│ │ 05-5-負采樣方案.ts
│ │
│ ├─09-數據特征預處理
│ │ 01-1-任務概述.ts
│ │ 02-2-詞袋模型.ts
│ │ 03-3-詞袋模型分析.ts
│ │ 04-4-TFIDF模型.ts
│ │ 05-5-word2vec詞向量模型.ts
│ │ 06-6-深度學習模型.ts
│ │
│ ├─10-10文本特征處理方法對比
│ │ 01-1-數據與任務介紹.ts
│ │ 02-2-數據分析與可視化展示.ts
│ │ 03-3-連續(xù)值離散化與可視化細節(jié).ts
│ │ 04-4-加載數據坐標到實際地圖中進行分析.ts
│ │ 05-5-特征相關性分析.ts
│ │ 06-6-缺失值填充.ts
│ │ 07-7-sklearn工具包預處理模塊.ts
│ │ 08-8-離散屬性特征處理.ts
│ │ 09-9-構建合適的特征.ts
│ │ 10-10-序列化執(zhí)行預處理操作.ts
│ │ 11-11-完成所有預處理操作.ts
│ │ 12-12-構建回歸模型.ts
│ │
│ ├─11-銀行客戶還款可能性預測
│ │ 01-1-數據任務介紹及缺失值處理.ts
│ │ 02-2-EDA數據探索分析.ts
│ │ 03-3-特征展示分析.ts
│ │ 04-4-KDEPLOT展示.ts
│ │ 05-5-部分特征分析與可視化.ts
│ │ 06-6-數據檢查與特征工程.ts
│ │ 07-7-多項式特征.ts
│ │ 08-8-自定義特征.ts
│ │ 09-9-邏輯回歸模型.ts
│ │ 10-10-結果評估.ts
│ │ 11-11-必殺神奇：lightgbm.ts
│ │
│ └─12-圖像特征聚類分析實踐
│ 01-1-數據與任務流程分析.ts
│ 02-2-圖片數據導入.ts
│ 03-3-圖像特征編碼.ts
│ 04-4-數組保存與讀取.ts
│ 05-5-得出聚類結果.ts
│ 06-6-聚類效果可視化展示.ts
│
├─07-第七模塊：機器學習競賽優(yōu)勝解決方案實戰(zhàn)
│ ├─01-快手短視頻用戶活躍度分析
│ │ 01-1-任務目標與數據分析..ts
│ │ 02-2-整體模型架構.ts
│ │ 03-3-構建用戶特征序列.ts
│ │ 04-4-序列特征提取方法.ts
│ │ 05-5-生成特征匯總表.ts
│ │ 06-6-標簽制作.ts
│ │ 07-7-網絡訓練模塊.ts
│ │ 08-8-得出最終模型結果.ts
│ │ 09-0-課程簡介.ts
│ │
│ ├─02-工業(yè)化生產預測
│ │ 01-1-數據任務概述.ts
│ │ 02-2-數據異常檢查.ts
│ │ 03-3-時間特征提取.ts
│ │ 04-4-各道工序特征構建.ts
│ │ 05-5-準備訓練數據.ts
│ │ 06-6-訓練xgboost模型.ts
│ │
│ ├─03-智慧城市-道路通行時間預測
│ │ 01-1-數據與任務目標分析.ts
│ │ 02-2-數據清洗與標簽轉換.ts
│ │ 03-3-道路通行時間序列數據生成.ts
│ │ 04-4-序列缺失補全方法.ts
│ │ 05-5-基于回歸與插值完成序列特征.ts
│ │ 06-6-基于回歸與插值進行序列補全.ts
│ │ 07-7-特征匯總.ts
│ │ 08-8-建立回歸模型進行預測.ts
│ │
│ ├─04-特征工程建模可解釋包
│ │ 01-1-模型解釋方法與實踐.ts
│ │ 02-2-部分依賴圖解釋.ts
│ │ 03-3-雙變量分析.ts
│ │ 04-4-ShapValues指標分析.ts
│ │ 05-5-疾病引起原因分析實戰(zhàn).ts
│ │ 06-1-競賽與目標分析.ts
│ │ 07-1-特征對比分析方法.ts
│ │ 08-1-結果對比分析.ts
│ │
│ ├─05-醫(yī)學糖尿病數據命名實體識別
│ │ 01-1-數據與任務介紹.ts
│ │ 02-2-整體模型架構.ts
│ │ 03-3-數據-標簽-語料庫處理.ts
│ │ 04-4-輸入樣本填充補齊.ts
│ │ 05-5-訓練網絡模型.ts
│ │ 06-6-醫(yī)療數據集（糖尿?。嶓w識別.ts
│ │
│ ├─06-貸款平臺風控模型+特征工程
│ │ 01-1-競賽任務目標.ts
│ │ 02-2-圖模型信息提取.ts
│ │ 03-3-節(jié)點權重特征提取(PageRank).ts
│ │ 04-4-deepwalk構建圖頂點特征.ts
│ │ 05-5-各項統計特征.ts
│ │ 06-6-app安裝特征.ts
│ │ 07-7-圖中聯系人特征.ts
│ │
│ ├─07-新聞關鍵詞抽取模型
│ │ 01-1-任務目標與數據集介紹.ts
│ │ 02-2-數據清洗與預處理.ts
│ │ 03-3-基本特征抽取.ts
│ │ 04-4-文章與詞向量分析.ts
│ │ 05-5-權重劃分.ts
│ │ 06-6-候選詞統計特征.ts
│ │ 07-7-textrank特征提取.ts
│ │ 08-8-候選詞相似度特征.ts
│ │ 09-9-特征工程匯總.ts
│ │
│ ├─08-數據特征常用構建方法
│ │ 01-1-基本數值特征.ts
│ │ 02-2-常用特征構造手段.ts
│ │ 03-3-時間特征處理.ts
│ │ 04-4-文本特征處理.ts
│ │ 05-5-構造文本向量.ts
│ │ 06-6-詞向量特征.ts
│ │ 07-7-計算機眼中的圖像.ts
│ │
│ ├─09-用電敏感客戶分類
│ │ 01-1-任務與解決框架概述.ts
│ │ 02-2-特征工程分析與特征提取.ts
│ │ 03-3-離散數據處理.ts
│ │ 04-4-統計與文本特征.ts
│ │ 05-5-文本特征構建.ts
│ │ 06-6-構建低敏用戶模型.ts
│ │ 07-7-高敏模型概述.ts
│ │
│ └─10-機器學習項目實戰(zhàn)模板
│ 01-1-建筑能源利用效率任務概述.ts
│ 02-2-處理流程與數據簡介.ts
│ 03-3-能源信息各項指標數據預處理.ts
│ 04-4-單變量繪圖分析.ts
│ 05-5-離群點剔除.ts
│ 06-6-變量與結果的關系.ts
│ 07-7-多變量展示.ts
│ 08-8-特征工程的價值和方法.ts
│ 09-1-dataleakage問題.ts
│ 10-2-基礎模型對比.ts
│ 11-3-選擇參數.ts
│ 12-4-測試模型.ts
│ 13-5-模型解釋.ts
│ 14-6-模型分析.ts
│
├─08-第八模塊：Python金融分析與量化交易實戰(zhàn)
│ ├─01-課程內容與大綱介紹
│ │ 01-課程內容與大綱介紹.ts
│ │
│ ├─02-金融數據時間序列分析
│ │ 01-1-金融時間序列數據統計分析.ts
│ │ 02-2-序列變化情況分析計算.ts
│ │ 03-3-連續(xù)指標變化情況分析.ts
│ │ 04-4-時間序列重采樣操作.ts
│ │ 05-5-短均與長均計算實例.ts
│ │ 06-6-指標相關情況分析.ts
│ │ 07-7-回歸方程與相關系數實例.ts
│ │
│ ├─03-1雙均線交易策略實戰(zhàn)
│ │ 01-1-金叉與死叉介紹.ts
│ │ 02-2-買點與賣點可視化分析.ts
│ │ 03-3-策略收益效果分析.ts
│ │ 04-4-均線調參實例.ts
│ │
│ ├─04-策略收益與風險評估指標解析
│ │ 01-1-回測收益率指標解讀.ts
│ │ 02-1-回測收益率指標解讀.ts
│ │ 03-3-最大回撤區(qū)間.ts
│ │ 04-4-夏普比率的作用.ts
│ │ 05-5-阿爾法與貝塔概述.ts
│ │
│ ├─05-量化交易與回測平臺解讀
│ │ 01-1-量化交易概述.ts
│ │ 02-2-量化交易所需技能分析.ts
│ │ 03-3-Ricequant交易平臺簡介.ts
│ │
│ ├─06-Ricequant回測選股分析實戰(zhàn)
│ │ 01-1-策略任務分析.ts
│ │ 02-2-股票池篩選.ts
│ │ 03-2-股票池篩選.ts
│ │ 04-4-定時器功能與作用.ts
│ │
│ ├─07-因子數據預處理實戰(zhàn)
│ │ 01-1-百分位去極值方法.ts
│ │ 02-2-基于百分位去極值實例.ts
│ │ 03-3-Mad法去極值演示.ts
│ │ 04-4-3Sigma方法實例.ts
│ │ 05-5-標準化處理方法.ts
│ │ 06-6-中性化處理方法通俗解釋.ts
│ │ 07-7-策略任務概述.ts
│ │
│ ├─08-因子選股策略實戰(zhàn)
│ │ 01-1-股票數據獲取.ts
│ │ 02-2-過濾篩選因子指標數據.ts
│ │ 03-3-因子數據預處理.ts
│ │ 04-4-股票池篩選.ts
│ │ 05-5-策略效果評估分析.ts
│ │
│ ├─09-因子分析實戰(zhàn)
│ │ 01-5-策略效果評估分析.ts
│ │ 02-2-Alphalens工具包介紹.ts
│ │ 03-3-獲取因子指標數據.ts
│ │ 04-4-獲取給定區(qū)間全部數據.ts
│ │ 05-5-數據格式轉換.ts
│ │ 06-6-IC指標值計算.ts
│ │ 07-7-工具包繪圖展示.ts
│ │ 08-8-因子收益率簡介.ts
│ │
│ ├─10-因子打分選股實戰(zhàn)
│ │ 01-1-打分法選股策略概述.ts
│ │ 02-2-整體任務流程梳理.ts
│ │ 03-3-策略初始化與數據讀取.ts
│ │ 04-4-因子打分與排序.ts
│ │ 05-5-完成選股方法.ts
│ │ 06-6-完成策略交易展示結果.ts
│ │ 07-7-策略總結與分析.ts
│ │
│ ├─11-回歸分析策略
│ │ 01-1-回歸問題概述.ts
│ │ 02-2-誤差項定義.ts
│ │ 03-3-獨立同分布的意義.ts
│ │ 04-4-似然函數的作用.ts
│ │ 05-5-參數求解.ts
│ │ 06-6-梯度下降通俗解釋.ts
│ │ 07-7參數更新方法.ts
│ │ 08-8-優(yōu)化參數設置.ts
│ │ 09-9-回歸任務概述.ts
│ │ 10-10-特征可視化展示.ts
│ │ 11-11-構建回歸方程.ts
│ │ 12-12-回歸分析結果.ts
│ │
│ ├─11-聚類分析策略
│ │ 01-1-KMEANS算法概述.ts
│ │ 02-2-KMEANS工作流程.ts
│ │ 03-3-KMEANS迭代可視化展示.ts
│ │ 04-4-DBSCAN聚類算法.ts
│ │ 05-5-DBSCAN工作流程.ts
│ │ 06-6-DBSCAN可視化展示.ts
│ │ 07-6-DBSCAN可視化展示.ts
│ │ 08-8-統計分析所需數據準備.ts
│ │ 09-9-統計效果展示.ts
│ │
│ ├─12-拓展：fbprophet時間序列預測神器
│ │ 01-1-fbprophet股價預測任務概述.ts
│ │ 02-2-時間序列分析.ts
│ │ 03-3-fbprophet時間序列預測實例.mp4
│ │ 04-4-亞馬遜股價趨勢.ts
│ │ 05-5-突變點調參.ts
│ │
│ └─13-基于深度學習的時間序列預測
│ 01-1-任務目標與數據源.ts
│ 02-2-構建時間序列數據.ts
│ 03-3-訓練時間序列數據預測結果.ts
│ 04-4-多特征預測結果.ts
│ 05-5-序列結果預測.ts
│
├─09-第九模塊：深度學習經典算法解析
│ ├─01-深度學習必備基礎知識點礎
│ │ 01-1-深度學習要解決的問題.ts
│ │ 02-2-深度學習應用領域.ts
│ │ 03-3-計算機視覺任務.ts
│ │ 04-4-視覺任務中遇到的問題.ts
│ │ 05-5-得分函數.ts
│ │ 06-6-損失函數的作用.ts
│ │ 07-7-前向傳播整體流程.ts
│ │
│ ├─02-神經網絡整體架構
│ │ 01-1-返向傳播計算方法.ts
│ │ 02-2-神經網絡整體架構.ts
│ │ 03-2-神經網絡整體架構.ts
│ │ 04-4-神經元個數對結果的影響.ts
│ │ 05-5-正則化與激活函數.ts
│ │ 06-6-神經網絡過擬合解決方法.ts
│ │
│ ├─03-卷積神經網絡原理與參數解讀
│ │ 01-1-卷積神經網絡應用領域.ts
│ │ 02-2-卷積的作用.ts
│ │ 03-3-卷積特征值計算方法.ts
│ │ 04-4-得到特征圖表示.ts
│ │ 05-5-步長與卷積核大小對結果的影響.ts
│ │ 06-6-邊緣填充方法.ts
│ │ 07-7-特征圖尺寸計算與參數共享.ts
│ │ 08-8-池化層的作用.ts
│ │ 09-9-整體網絡架構.ts
│ │ 10-10-VGG網絡架構.ts
│ │ 11-11-殘差網絡Resnet.ts
│ │ 12-12-感受野的作用.ts
│ │
│ ├─04-遞歸神經網絡與詞向量原理解讀
│ │ 01-12-感受野的作用.ts
│ │ 02-2-詞向量模型通俗解釋.ts
│ │ 03-3-模型整體框架.ts
│ │ 04-4-訓練數據構建.ts
│ │ 05-5-CBOW與Skip-gram模型.ts
│ │ 06-6-負采樣方案.ts
│ │
│ ├─05-案例實戰(zhàn)搭建神經網絡
│ │ 01-0-keras框架簡介與安裝.ts
│ │ 02-1-訓練自己的數據集整體流程.ts
│ │ 03-2-數據加載與預處理.ts
│ │ 04-3-搭建網絡模型.ts
│ │ 05-4-學習率對結果的影響.ts
│ │ 06-5-Drop-out操作.ts
│ │ 07-6-權重初始化方法對比.ts
│ │ 08-7-初始化標準差對結果的影響.ts
│ │ 09-8-正則化對結果的影響.ts
│ │ 10-9-加載模型進行測試.ts
│ │
│ ├─06-案例實戰(zhàn)卷積神經網絡
│ │ 01-1-卷積層構造.ts
│ │ 02-1-卷積層構造.ts
│ │ 03-3-BatchNormalization效果.ts
│ │ 04-4-參數對比.ts
│ │ 05-5-網絡測試效果.ts
│ │
│ └─07-案例實戰(zhàn)LSTM時間序列預測任務
│ 01-1-時間序列模型.ts
│ 02-2-網絡結構與參數定義.ts
│ 03-3-構建LSTM模型.ts
│ 04-4-訓練模型與效果展示.ts
│ 05-5-多序列預測結果.ts
│ 06-6-股票數據預測.ts
│ 07-7-數據預處理.ts
│ 08-8-預測結果展示.ts
│
├─10-選修：Python數據分析案例實戰(zhàn)
│ ├─01-KIVA貸款數據
│ │ 01-kiva貸款數據集介紹.ts
│ │ 02-2-各個國家貸款需求.ts
│ │ 03-3-貸款金額與還款間隔分析.ts
│ │ 04-5-深入各個行業(yè)分析.ts
│ │ 05-6-針對時間序列進行分析.ts
│ │ 06-7-各項數據指標統計分析.ts
│ │
│ ├─02-訂單數據集分析
│ │ 01-8-預測結果展示.ts
│ │ 02-2-雙變量熱度圖繪制方法.ts
│ │ 03-3-復購情況對比分析.ts
│ │ 04-4-購物車情況與復購.ts
│ │ 05-5-聚類劃分商品.ts
│ │
│ ├─03-基于統計分析的電影推薦
│ │ 01-1-電影數據與環(huán)境配置.ts
│ │ 02-2-數據與關鍵詞信息展示.ts
│ │ 03-3-關鍵詞云與直方圖可視化展示.ts
│ │ 04-4-電影特征數據可視化.ts
│ │ 05-5數據清洗方法分析.ts
│ │ 06-6-缺失值填充方法.ts
│ │ 07-7-推薦引擎構造.ts
│ │ 08-8-數據特征構造.ts
│ │ 09-9-得出推薦結果.ts
│ │
│ ├─04-紐約出租車建模
│ │ 01-1-紐約出租車運行情況數據概述.ts
│ │ 02-2-聚類區(qū)域劃分.ts
│ │ 03-3-客流趨勢動態(tài)展示.ts
│ │ 04-4-區(qū)域鄰居情況分析.ts
│ │ 05-5-用戶數據特征分析.ts
│ │ 06-6-不同類別的出租車運行情況對比.ts
│ │ 07-7-客戶數據特征可視化分析.ts
│ │ 08-8-聚類特征信息可視化展示.ts
│ │ 09-9-xgboost模型進行分析預測.ts
│ │ 10-10-加入天氣特征對結果的影響分析.ts
│ │
│ ├─05-商品信息可視化與文本分析
│ │ 01-1-在線商城商品數據信息概述.ts
│ │ 02-2-商品類別劃分方式.ts
│ │ 03-3-商品類別可視化展示.ts
│ │ 04-4-商品描述長度對價格的影響分析.ts
│ │ 05-5-關鍵詞的詞云可視化展示.ts
│ │ 06-6-基于tf-idf提取關鍵詞信息.ts
│ │ 07-7-通過降維進行可視化展示.ts
│ │ 08-8-聚類分析與主題模型展示.ts
│ │
│ └─06-數據分析-機器學習模板
│ 01-1-人口普查預測任務概述.ts
│ 02-2-單特征與缺失值展示.ts
│ 03-3-人口普查數據集清洗.ts
│ 04-4-人口信息數據特征工程展示.ts
│ 05-5-單變量展示.ts
│ 06-6-雙變量分析.ts
│ 07-7-開發(fā)新變量.ts
│ 08-8-ROC與AUC模型評估標準.ts
│ 09-9-機器學習算法模型效果對比.ts
│
├─11-選修：機器學習進階實戰(zhàn)
│ ├─01-GBDT提升算法
│ │ 01-1-回歸樹模型.ts
│ │ 02-2-Adaboost算法.ts
│ │ 03-3-GBDT工作流程.ts
│ │ 04-4-回歸任務.ts
│ │ 05-5-分類任務.ts
│ │ 06-6-可視化.ts
│ │
│ ├─01-數據特征
│ │ 01-1-基本數值特征.ts
│ │ 02-2-常用特征構造手段.ts
│ │ 03-3-時間特征處理.ts
│ │ 04-4-文本特征處理.ts
│ │ 05-5-構造文本向量.ts
│ │ 06-6-詞向量特征.ts
│ │ 07-7-計算機眼中的圖像.ts
│ │
│ ├─02-xgboost-gbdt-lightgbm提升算法框架對比
│ │ 01-1-GBDT效果.ts
│ │ 02-2-Xgboost效果.ts
│ │ 03-3-lightGBM效果.ts
│ │
│ ├─04-4.使用lightgbm進行飯店流量預測
│ │ 01-1-飯店流量數據介紹.ts
│ │ 02-2-數據匯總.ts
│ │ 03-3-離群點篩選.ts
│ │ 04-4-特征提取.ts
│ │ 05-5-lightgbm建模.ts
│ │
│ ├─05-人口普查數據集項目實戰(zhàn)-收入預測
│ │ 01-1-人口普查預測任務概述.ts
│ │ 02-2-單特征與缺失值展示.ts
│ │ 03-3-第一步：數據清洗.ts
│ │ 04-4-特征工程.ts
│ │ 05-5-單變量展示.ts
│ │ 06-6-雙變量分析.ts
│ │ 07-7-開發(fā)新變量.ts
│ │ 08-8-ROC與AUC模型評估標準.ts
│ │ 09-9-機器學習模型.ts
│ │
│ ├─05-降維算法-線性判別分析
│ │ 01-1-線性判別分析要解決的問題.ts
│ │ 02-2-線性判別分析要優(yōu)化的目標.ts
│ │ 03-3-線性判別分析求解.ts
│ │ 04-4-實現線性判別分析進行降維任務.ts
│ │ 05-5-求解得出降維結果.ts
│ │
│ ├─07-貝葉斯優(yōu)化及其工具包使用
│ │ 01-1-貝葉斯優(yōu)化概述.ts
│ │ 02-2-工具包使用方法.ts
│ │ 03-3-貝葉斯優(yōu)化效果.ts
│ │ 04-4-調整參數空間.ts
│ │
│ ├─08-貝葉斯優(yōu)化實戰(zhàn)
│ │ 01-1-基礎模型建立.ts
│ │ 02-2-設置參數空間.ts
│ │ 03-3-隨機優(yōu)化結果.ts
│ │ 04-4-貝葉斯優(yōu)化效果.ts
│ │ 05-5-方法對比.ts
│ │ 06-6-參數變化情況.ts
│ │
│ ├─09-EM算法
│ │ 01-1-EM算法要解決的問題.ts
│ │ 02-2-隱變量問題.ts
│ │ 03-3-EM算法求解實例.ts
│ │ 04-4-Jensen不等式.ts
│ │ 05-5-GMM模型.ts
│ │ 06-6-GMM實例.ts
│ │ 07-7-GMM聚類.ts
│ │
│ ├─10-HMM隱馬爾科夫模型
│ │ 01-1-馬爾科夫模型.ts
│ │ 02-2-隱馬爾科夫模型基本出發(fā)點.ts
│ │ 03-3-組成與要解決的問題.ts
│ │ 04-4-暴力求解方法.ts
│ │ 05-5-復雜度計算.ts
│ │ 06-6-前向算法.ts
│ │ 07-7-前向算法求解實例.ts
│ │ 08-8-Baum-Welch算法.ts
│ │ 09-9-參數求解.ts
│ │ 10-10-維特比算法.ts
│ │
│ ├─11-HMM案例實戰(zhàn)
│ │ 01-1-hmmlearn工具包.ts
│ │ 02-2-工具包使用方法.ts
│ │ 03-3-中文分詞任務.ts
│ │ 04-4-實現中文分詞.ts
│ │
│ ├─12-推薦系統
│ │ 01-0-開場.ts
│ │ 02-1-推薦系統應用.ts
│ │ 03-2-推薦系統要完成的任務.ts
│ │ 04-3-相似度計算.ts
│ │ 05-4-基于用戶的協同過濾.ts
│ │ 06-5-基于物品的協同過濾.ts
│ │ 07-6-隱語義模型.ts
│ │ 08-7-隱語義模型求解.ts
│ │ 09-8-模型評估標準.ts
│ │
│ ├─13-基于統計分析的電影推薦
│ │ 01-1-數據與環(huán)境配置.ts
│ │ 02-2-數據與關鍵詞信息展示.ts
│ │ 03-3-關鍵詞云與直方圖展示.ts
│ │ 04-4-特征可視化.ts
│ │ 05-5-數據清洗概述.ts
│ │ 06-6-缺失值填充方法.ts
│ │ 07-7-推薦引擎構造.ts
│ │ 08-8-數據特征構造.ts
│ │ 09-9-得出推薦結果.ts
│ │
│ ├─13-音樂推薦系統實戰(zhàn)
│ │ 01-1-音樂推薦任務概述.ts
│ │ 02-2-數據集整合.ts
│ │ 03-3-基于物品的協同過濾.ts
│ │ 04-4-物品相似度計算與推薦.ts
│ │ 05-5-SVD矩陣分解.ts
│ │ 06-6-基于矩陣分解的音樂推薦.ts
│ │
│ ├─15-NLP-文本特征方法對比
│ │ 01-1.1-任務概述.ts
│ │ 02-2-詞袋模型.ts
│ │ 03-3-詞袋模型分析.mp4
│ │ 04-4-TFIDF模型.ts
│ │ 05-5-word2vec詞向量模型.ts
│ │ 06-6-深度學習模型.ts
│ │
│ ├─15-學習曲線
│ │ 01-1-Bian與Variance曲線.ts
│ │ 02-2-數據集中的結果.ts
│ │ 03-3-曲線實驗結果.ts
│ │
│ ├─17-使用word2vec分類任務
│ │ 01-1-影評情感分類.ts
│ │ 02-2-基于詞袋模型訓練分類器.ts
│ │ 03-3-準備word2vec輸入數據.ts
│ │ 04-4-使用gensim構建word2vec詞向量（新）.ts
│ │
│ ├─18-Tensorflow自己打造word2vec
│ │ 01-1-數據與任務流程.ts
│ │ 02-2-數據清洗.ts
│ │ 03-3-batch數據制作.mp4
│ │ 04-4-網絡訓練.ts
│ │ 05-5-可視化展示.ts
│ │
│ ├─19-制作自己常用工具包
│ │ 01-1-為什么要做自己的數據工具包.ts
│ │ 02-2-工具包注釋.ts
│ │ 03-3-缺失值處理.ts
│ │ 04-4-其他處理方式概述.ts
│ │ 05-5-工具包調用.ts
│ │
│ ├─20-機器學習項目實戰(zhàn)-數據處理與特征提取
│ │ 01-1-建筑能源利用效率任務概述.ts
│ │ 02-2-處理流程與數據簡介.ts
│ │ 03-3-能源信息各項指標數據預處理.ts
│ │ 04-4-單變量繪圖分析.ts
│ │ 05-5-離群點剔除.ts
│ │ 06-6-變量與結果的關系對比分析.ts
│ │ 07-7-多變量展示.ts
│ │ 08-8-特征工程的價值與方法.ts
│ │
│ └─21-機器學習項目實戰(zhàn)-建模與分析
│ 01-1-dataleakage問題解決方案.ts
│ 02-2-機器學習基礎模型對比.ts
│ 03-3-參數對結果的影響分析.ts
│ 04-4-測試模型效果.ts
│ 05-5-模型的結果解釋與參數分析.ts
│ 06-6-機器學習常用模型分析方法介紹.ts
│
└─課件代碼
│ 第1章 第一模塊：Python快速入門.7z
│ 第2章 第二模塊：Python數據科學必備工具包實戰(zhàn).7z
│ 第3章 第三模塊：人工智能-必備數學課程.7z
│ 第4章 第四模塊：機器學習算法精講及其案例應用.7z
│ 第5章 第五模塊：機器學習算法建模實戰(zhàn).7z
│ 第6章 第六模塊：Python數據分析與機器學習實戰(zhàn)集錦.7z
│ 第7章 第七模塊：數據挖掘競賽-優(yōu)勝解決方案.7z
│ 第8章 第八模塊：Python金融分析與量化交易實戰(zhàn).7z
│ 第9章 第九模塊：深度學習必備核?算法.7z
│ 第10章 選修：Python數據分析案例實戰(zhàn).7z
│ 第11章 選修：機器學習進階實戰(zhàn).7z.tmp
│
└─第11章 選修：機器學習進階實戰(zhàn)
