K8s-優(yōu)點(diǎn)知識-Kubernetes 進(jìn)階訓(xùn)練營2期
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Python+Ai-51CTO微職位-Python數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)課程配套視頻課程
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- 視頻資源大?。?6.0 GB 更新時間：2023-08-10
Python+Ai-51CTO微職位-Python數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)課程配套視頻課程資源簡介：
包含經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理推導(dǎo)與案例實(shí)戰(zhàn)兩部分。從基本的回歸算法開始講起，逐漸過渡到復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。對于每一個算法給出實(shí)戰(zhàn)案例，基于真實(shí)數(shù)據(jù)集使用Python庫作為核心工具進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理與建模工作。
原理推導(dǎo)，形象解讀，案例實(shí)戰(zhàn)缺一不可！
課程目錄
├──第10章 案例實(shí)戰(zhàn)：Python實(shí)現(xiàn)邏輯回歸與梯度下降策略
|? ?├──051、Python實(shí)現(xiàn)邏輯回歸任務(wù)概述.ts? 47.60M
|? ?├──052、完成梯度下降模塊.ts? 83.79M
|? ?├──053、停止策略與梯度下降策略對比.ts? 68.14M
|? ?└──054、實(shí)驗(yàn)對比效果.ts? 67.00M
├──第11章 項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)：案例實(shí)戰(zhàn)信用卡欺詐檢測
|? ?├──055、案例背景和目標(biāo).ts? 46.00M
|? ?├──056、樣本不平衡解決方案.ts? 56.33M
|? ?├──057、下采樣策略.ts? 40.74M
|? ?├──058、交叉驗(yàn)證.ts? 55.25M
|? ?├──059、模型評估方法.ts? 52.92M
|? ?├──060、正則化懲罰項(xiàng).ts? 32.88M
|? ?├──061、邏輯回歸模型.ts? 41.73M
|? ?├──062、混淆矩陣.ts? 48.34M
|? ?├──063、邏輯回歸閾值對結(jié)果的影響.ts? 55.82M
|? ?└──064、SMOTE樣本生成策略.ts? 87.79M
├──第12章 決策樹算法
|? ?├──065、決策樹原理概述.ts? 45.43M
|? ?├──066、衡量標(biāo)準(zhǔn)-熵.ts? 46.11M
|? ?├──067、決策樹構(gòu)造實(shí)例.ts? 40.06M
|? ?├──068、信息增益率.ts? 21.99M
|? ?└──069、決策樹剪枝策略.ts? 67.01M
├──第13章 案例實(shí)戰(zhàn)：決策樹Sklearn實(shí)例
|? ?├──070、決策樹復(fù)習(xí).ts? 40.14M
|? ?├──071、決策樹涉及參數(shù).ts? 67.52M
|? ?├──072、樹可視化與Sklearn實(shí)例.ts? 109.45M
|? ?└──073、Sklearn參數(shù)選擇模塊.ts? 70.97M
├──第14章 集成算法與隨機(jī)森林
|? ?├──074、集成算法-隨機(jī)森林.ts? 51.72M
|? ?├──075、特征重要性衡量.ts? 49.11M
|? ?├──076、提升模型.ts? 48.77M
|? ?└──077、堆疊模型.ts? 28.46M
├──第15章 泰坦尼克船員獲救
|? ?├──078、數(shù)據(jù)介紹.ts? 36.91M
|? ?├──079、數(shù)據(jù)預(yù)處理.ts? 72.14M
|? ?├──080、回歸模型進(jìn)行預(yù)測.ts? 75.32M
|? ?├──081、隨機(jī)森林模型.ts? 68.43M
|? ?└──082、特征選擇.ts? 53.97M
├──第16 章貝葉斯算法
|? ?├──083、貝葉斯算法概述.ts? 18.95M
|? ?├──084、貝葉斯推導(dǎo)實(shí)例.ts? 20.22M
|? ?├──085、貝葉斯拼寫糾錯實(shí)例.ts? 30.74M
|? ?├──086、垃圾郵件過濾實(shí)例.ts? 38.28M
|? ?└──087、貝葉斯實(shí)現(xiàn)拼寫檢查器.ts? 59.73M
├──第17章 Python文本數(shù)據(jù)分析
|? ?├──088、文本分析與關(guān)鍵詞提取.ts? 32.61M
|? ?├──089、相似度計(jì)算.ts? 34.13M
|? ?├──090、新聞數(shù)據(jù)與任務(wù)簡介.ts? 48.86M
|? ?├──091、TF-IDF關(guān)鍵詞提取.ts? 66.53M
|? ?├──092、LDA建模.ts? 43.42M
|? ?└──093、基于貝葉斯算法的新聞分類.ts? 70.75M
├──第18章 支持向量機(jī)算法
|? ?├──094、支持向量機(jī)要解決的問題.ts? 36.66M
|? ?├──095、距離與數(shù)據(jù)的定義.ts? 36.05M
|? ?├──096、目標(biāo)函數(shù).ts? 34.31M
|? ?├──097、目標(biāo)函數(shù)求解.ts? 38.31M
|? ?├──098、SVM求解實(shí)例.ts? 48.43M
|? ?├──099、支持向量的作用.ts? 41.48M
|? ?├──100、軟間隔問題.ts? 22.55M
|? ?└──101、SVM核變換.ts? 85.51M
├──第19章 SVM調(diào)參實(shí)例
|? ?├──102、Sklearn求解支持向量機(jī).ts? 69.69M
|? ?└──103、SVM參數(shù)調(diào)節(jié).ts? 87.32M
├──第1章 人工智能入學(xué)指南
|? ?├──001、AI時代首選Python.ts? 34.92M
|? ?├──002、Python我該怎么學(xué)？.ts? 19.67M
|? ?├──003、人工智能的核心-機(jī)器學(xué)習(xí).ts? 35.85M
|? ?├──004、機(jī)器學(xué)習(xí)怎么學(xué)？.ts? 50.50M
|? ?├──005、算法推導(dǎo)與案例.ts? 34.10M
|? ?└──006、系列課程環(huán)境配置.ts? 23.95M
├──第20章 機(jī)器學(xué)習(xí)處理實(shí)際問題常規(guī)套路
|? ?├──104、HTTP檢測任務(wù)與數(shù)據(jù)挖掘的核心.ts? 68.51M
|? ?├──105、論文的重要程度.ts? 62.72M
|? ?├──106、BenchMark概述.ts? 41.57M
|? ?└──107、BenchMark的作用.ts? 83.81M
├──第21章 降維算法：線性判別分析
|? ?├──108、線性判別分析要解決的問題.ts? 46.78M
|? ?├──109、線性判別分析要優(yōu)化的目標(biāo).ts? 42.68M
|? ?└──110、線性判別分析求解.ts? 45.21M
├──第22章 案例實(shí)戰(zhàn)：Python實(shí)現(xiàn)線性判別分析
|? ?├──111、Python實(shí)現(xiàn)線性判別分析.ts? 56.74M
|? ?└──112、求解得出降維結(jié)果.ts? 50.68M
├──第23章 降維算法：PCA主成分分析
|? ?├──113、PCA降維概述.ts? 27.31M
|? ?├──114、PCA要優(yōu)化的目標(biāo).ts? 47.30M
|? ?├──115、PCA求解.ts? 39.99M
|? ?└──116、PCA降維實(shí)例.ts? 111.99M
├──第24章 聚類算法-Kmeans
|? ?├──117、Kmeans算法概述.ts? 40.54M
|? ?├──118、Kmeans工作流程.ts? 29.75M
|? ?└──119、迭代效果可視化展示.ts? 49.47M
├──第25章 聚類算法-DBSCAN
|? ?├──120、DBSCAN聚類算法.ts? 69.45M
|? ?├──121、DBSCAN工作流程.ts? 65.74M
|? ?└──122、DBSCAN迭代可視化展示.ts? 49.99M
├──第26章 聚類實(shí)踐
|? ?├──123、多種聚類算法概述.ts? 14.99M
|? ?└──124、聚類案例實(shí)戰(zhàn).ts? 94.23M
├──第27章 EM算法
|? ?├──125、EM算法要解決的問題.ts? 36.34M
|? ?├──126、隱變量問題.ts? 21.03M
|? ?├──127、EM算法求解實(shí)例.ts? 68.29M
|? ?├──128、Jensen不等式.ts? 37.59M
|? ?└──129、GMM模型.ts? 32.02M
├──第28章 GMM聚類實(shí)踐
|? ?├──130、GMM實(shí)例.ts? 68.05M
|? ?└──131、GMM聚類.ts? 53.17M
├──第29章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
|? ?├──132、計(jì)算機(jī)視覺常規(guī)挑戰(zhàn).ts? 70.57M
|? ?├──133、得分函數(shù).ts? 17.70M
|? ?├──134、損失函數(shù).ts? 22.02M
|? ?├──135、softmax分類器.ts? 33.07M
|? ?├──136、反向傳播.ts? 29.99M
|? ?├──137、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整體架構(gòu).ts? 19.24M
|? ?├──138、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)例.ts? 34.09M
|? ?└──139、激活函數(shù).ts? 31.71M
├──第2章 Python快速入門
|? ?├──007、快速入門，邊學(xué)邊用.ts? 4.05M
|? ?├──008、變量類型.ts? 30.56M
|? ?├──009、List基礎(chǔ)模塊.ts? 41.98M
|? ?├──010、List索引.ts? 48.42M
|? ?├──011、循環(huán)結(jié)構(gòu).ts? 46.05M
|? ?├──012、判斷結(jié)構(gòu).ts? 23.29M
|? ?├──013、字典模塊.ts? 59.30M
|? ?├──014、文件處理.ts? 65.44M
|? ?└──015、函數(shù)基礎(chǔ).ts? 17.17M
├──第30章 Tensorflow實(shí)戰(zhàn)
|? ?├──140、Tensorflow基礎(chǔ)操作.ts? 27.64M
|? ?├──141、Tensorflow常用函數(shù).ts? 34.45M
|? ?├──142、Tensorflow回歸實(shí)例.ts? 44.45M
|? ?├──143、Tensorflow神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)例.ts? 72.72M
|? ?├──144、Tensorflow神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迭代.ts? 70.79M
|? ?├──145、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)dropout.ts? 38.27M
|? ?└──146、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu).ts? 45.73M
├──第31章 Mnist手寫字體與驗(yàn)證碼識別
|? ?├──147、Tensorflow構(gòu)造卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù).ts? 50.22M
|? ?├──148、Pooling層原理與參數(shù).ts? 40.15M
|? ?├──149、卷積網(wǎng)絡(luò)參數(shù)配置.ts? 41.01M
|? ?├──150、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算流程.ts? 47.19M
|? ?├──151、CNN在mnist數(shù)據(jù)集上的效果.ts? 56.27M
|? ?├──152、驗(yàn)證碼識別任務(wù)概述.ts? 52.90M
|? ?└──153、完成驗(yàn)證碼識別任務(wù).ts? 67.70M
├──第32章 Xgboost集成算法
|? ?├──154、集成算法思想.ts? 14.16M
|? ?├──155、Xgboost基本原理.ts? 26.47M
|? ?├──156、Xgboost目標(biāo)函數(shù)推導(dǎo).ts? 32.51M
|? ?├──157、Xgboost求解實(shí)例.ts? 40.28M
|? ?├──158、Xgboost安裝.ts? 18.41M
|? ?├──159、Xgboost實(shí)例演示.ts? 70.67M
|? ?└──160、Adaboost算法概述.ts? 42.24M
├──第33章 推薦系統(tǒng)
|? ?├──161、推薦系統(tǒng)應(yīng)用.ts? 40.92M
|? ?├──162、推薦系統(tǒng)要完成的任務(wù).ts? 17.04M
|? ?├──163、相似度計(jì)算.ts? 26.96M
|? ?├──164、基于用戶的協(xié)同過濾.ts? 21.60M
|? ?├──165、基于物品的協(xié)同過濾.ts? 35.42M
|? ?├──166、隱語義模型.ts? 19.71M
|? ?├──167、隱語義模型求解.ts? 26.23M
|? ?└──168、模型評估標(biāo)準(zhǔn).ts? 15.79M
├──第34章 推薦系統(tǒng)實(shí)戰(zhàn)
|? ?├──169、Surprise庫與數(shù)據(jù)簡介.ts? 31.52M
|? ?├──170、Surprise庫使用方法.ts? 46.36M
|? ?├──171、得出商品推薦結(jié)果.ts? 50.34M
|? ?├──172、使用Tensorflow構(gòu)建隱語義模型.ts? 46.34M
|? ?├──173、模型架構(gòu).ts? 52.86M
|? ?├──174、損失函數(shù)定義.ts? 43.29M
|? ?└──175、訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)模型.ts? 47.07M
├──第35章 詞向量模型Word2Vec
|? ?├──176、自然語言處理與深度學(xué)習(xí).ts? 33.46M
|? ?├──177、語言模型.ts? 13.11M
|? ?├──178、N-gram模型.ts? 23.35M
|? ?├──179、詞向量.ts? 23.28M
|? ?├──180、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型.ts? 28.00M
|? ?├──181、Hierarchical.ts? 25.39M
|? ?├──182、CBOW模型實(shí)例.ts? 34.47M
|? ?├──183、CBOW求解目標(biāo).ts? 16.11M
|? ?├──184、梯度上升求解.ts? 29.58M
|? ?└──185、負(fù)采樣模型.ts? 16.89M
├──第36章 使用Gensim庫構(gòu)造詞向量模型
|? ?├──186、使用Gensim庫構(gòu)造詞向量.ts? 32.89M
|? ?├──187、維基百科中文數(shù)據(jù)處理.ts? 51.64M
|? ?├──188、Gensim構(gòu)造word2vec.ts? 45.26M
|? ?└──189、測試相似度結(jié)果.ts? 38.63M
├──第37章 時間序列-ARIMA模型
|? ?├──190、數(shù)據(jù)平穩(wěn)性與差分法.ts? 40.23M
|? ?├──191、ARIMA模型.ts? 26.18M
|? ?├──192、相關(guān)函數(shù)評估方法.ts? 41.30M
|? ?├──193、建立AIRMA模型.ts? 32.44M
|? ?└──194、參數(shù)選擇.ts? 60.77M
├──第38章 Python時間序列案例實(shí)戰(zhàn)
|? ?├──195、股票預(yù)測案例.ts? 48.04M
|? ?├──196、使.tsfresh庫進(jìn)行分類任務(wù).ts? 57.82M
|? ?├──197、維基百科詞條EDA.ts? 69.07M
|? ?├──198、Pandas生成時間序列.ts? 54.98M
|? ?├──199、Pandas數(shù)據(jù)重采樣.ts? 44.72M
|? ?└──200、Pandas滑動窗口.ts? 28.32M
├──第39章 探索性數(shù)據(jù)分析：賽事數(shù)據(jù)集
|? ?├──201、數(shù)據(jù)背景介紹.ts? 55.91M
|? ?├──202、數(shù)據(jù)讀取與預(yù)處理.ts? 64.32M
|? ?├──203、數(shù)據(jù)切分模塊.ts? 86.16M
|? ?├──204、缺失值可視化分析.ts? 67.17M
|? ?├──205、特征可視化展示.ts? 65.12M
|? ?├──206、多特征之間關(guān)系分析.ts? 64.32M
|? ?├──207、報表可視化分析.ts? 54.81M
|? ?└──208、紅牌和膚色的關(guān)系.ts? 83.86M
├──第3章 科學(xué)計(jì)算庫Numpy
|? ?├──016、Numpy數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu).ts? 65.22M
|? ?├──017、Numpy基本操作.ts? 39.41M
|? ?├──018、Numpy矩陣屬性.ts? 36.58M
|? ?├──019、Numpy矩陣操作.ts? 117.92M
|? ?└──020、Numpy常用函數(shù).ts? 164.22M
├──第40章 探索性數(shù)據(jù)分析：農(nóng)糧組織數(shù)據(jù)集
|? ?├──209、數(shù)據(jù)背景簡介.ts? 76.43M
|? ?├──210、數(shù)據(jù)切片分析.ts? 113.38M
|? ?├──211、單變量分析.ts? 99.93M
|? ?├──212、峰度與偏度.ts? 80.53M
|? ?├──213、數(shù)據(jù)對數(shù)變換.ts? 68.70M
|? ?├──214、數(shù)據(jù)分析維度.ts? 48.31M
|? ?└──215、變量關(guān)系可視化展示.mp4? 72.95M
├──第4章 數(shù)據(jù)分析處理庫Pandas
|? ?├──021、Pandas數(shù)據(jù)讀取.ts? 68.13M
|? ?├──022、Pandas索引與計(jì)算.ts? 27.61M
|? ?├──023、Pandas數(shù)據(jù)預(yù)處理實(shí)例.ts? 30.49M
|? ?├──023、Pandas數(shù)據(jù)預(yù)處理實(shí)例.mp4? 55.44M
|? ?├──024、Pandas常用預(yù)處理方法.ts? 23.61M
|? ?├──025、Pandas自定義函數(shù).ts? 21.60M
|? ?└──026、等待提取中.txt
├──第5章 可視化庫Matplotlib
|? ?├──027、折線圖繪制.ts? 50.14M
|? ?├──028、子圖操作.ts? 74.33M
|? ?├──029、條形圖與散點(diǎn)圖.ts? 66.55M
|? ?├──030、柱形圖與盒形.ts? 58.14M
|? ?└──031、繪圖細(xì)節(jié)設(shè)置.ts? 35.36M
├──第6章 Python可視化庫Seaborn
|? ?├──032、布局整體風(fēng)格設(shè)置.ts? 37.39M
|? ?├──033、風(fēng)格細(xì)節(jié)設(shè)置.ts? 32.86M
|? ?├──034、調(diào)色板.ts? 44.20M
|? ?├──035、調(diào)色板顏色設(shè)置.ts? 37.99M
|? ?├──036、單變量分析繪制.ts? 47.08M
|? ?├──037、回歸分析繪圖.ts? 43.68M
|? ?├──038、多變量分析繪圖.ts? 48.64M
|? ?├──039、分類屬性繪圖.ts? 51.04M
|? ?└──040、熱度圖繪制.ts? 65.84M
├──第7章 線性回歸算法
|? ?├──041、線性回歸算法概述.ts? 50.92M
|? ?├──042、誤差項(xiàng)分析.ts? 45.04M
|? ?├──043、似然函數(shù)求解.ts? 31.40M
|? ?├──044、目標(biāo)函數(shù)推導(dǎo).ts? 32.38M
|? ?└──045、線性回歸求解.ts? 38.14M
├──第8章 梯度下降算法
|? ?├──046、梯度下降原理.ts? 47.96M
|? ?├──047、梯度下降方法對比.ts? 27.91M
|? ?└──048、學(xué)習(xí)率對結(jié)果的影響.ts? 23.31M
├──第9章 邏輯回歸算法
|? ?├──049、邏輯回歸算法原理推導(dǎo).ts? 39.76M
|? ?└──050、邏輯回歸求解.ts? 57.97M
└──課件代碼等資料
|? ?├──10Python文本分析
|? ?├──11泰坦尼克號-級聯(lián)模型
|? ?├──12手寫字體識別
|? ?├──13tensorflow代碼
|? ?├──14xgboost
|? ?├──15推薦系統(tǒng)
|? ?├──16word2vec——空
|? ?├──17Python時間序列
|? ?├──1機(jī)器學(xué)習(xí)算法PPT
|? ?├──2numpy
|? ?├──3Pandas
|? ?├──4欺詐檢測
|? ?├──5梯度下降實(shí)例
|? ?├──6Matplotlib
|? ?├──7可視化庫Seaborn
|? ?├──8決策樹鳶尾花
|? ?├──9貝葉斯
|? ?├──唐宇迪-機(jī)器學(xué)習(xí)課程代碼-新整理.zip? 5.13G
|? ?└──梯度下降求解邏輯回歸.zip? 681.70kb
Python+Ai-51CTO微職位-Python數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)課程配套視頻課程
Test-霍格沃茨-移動測試開發(fā)工程師
Test-霍格沃茨-移動測試開發(fā)工程師
Python+Ai-51CTO微職位-Python數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)課程配套視頻課程
