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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

K8s-優(yōu)點(diǎn)知識(shí)-Kubernetes 進(jìn)階訓(xùn)練營(yíng)2期

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  • 視頻資源大?。?6.0 GB 更新時(shí)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(jiǎn)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(guò)渡到復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。對(duì)于每一個(gè)算法給出實(shí)戰(zhàn)案例,基于真實(shí)數(shù)據(jù)集使用Python庫(kù)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(duì)比.ts? 68.14M

|? ?└──054、實(shí)驗(yàn)對(duì)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(cè)

|? ?├──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(píng)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(duì)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(cè).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(cuò)實(shí)例.ts? 30.74M

|? ?├──086、垃圾郵件過(guò)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(jiǎn)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(wèn)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(wèn)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(shí)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(wèn)題常規(guī)套路

|? ?├──104、HTTP檢測(cè)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(wèn)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(wèn)題.ts? 36.34M

|? ?├──126、隱變量問(wèn)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(shí)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(shí)別任務(wù)概述.ts? 52.90M

|? ?└──153、完成驗(yàn)證碼識(shí)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(guò)濾.ts? 21.60M

|? ?├──165、基于物品的協(xié)同過(guò)濾.ts? 35.42M

|? ?├──166、隱語(yǔ)義模型.ts? 19.71M

|? ?├──167、隱語(yǔ)義模型求解.ts? 26.23M

|? ?└──168、模型評(píng)估標(biāo)準(zhǔn).ts? 15.79M

├──第34章 推薦系統(tǒng)實(shí)戰(zhàn)

|? ?├──169、Surprise庫(kù)與數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介.ts? 31.52M

|? ?├──170、Surprise庫(kù)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(yǔ)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(yǔ)言處理與深度學(xué)習(xí).ts? 33.46M

|? ?├──177、語(yǔ)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(kù)構(gòu)造詞向量模型

|? ?├──186、使用Gensim庫(kù)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(cè)試相似度結(jié)果.ts? 38.63M

├──第37章 時(shí)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(píng)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(shí)間序列案例實(shí)戰(zhàn)

|? ?├──195、股票預(yù)測(cè)案例.ts? 48.04M

|? ?├──196、使.tsfresh庫(kù)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(shí)間序列.ts? 54.98M

|? ?├──199、Pandas數(shù)據(jù)重采樣.ts? 44.72M

|? ?└──200、Pandas滑動(dòng)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(bào)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(kù)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(jiǎn)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(duì)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(kù)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(kù)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(kù)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(duì)比.ts? 27.91M

|? ?└──048、學(xué)習(xí)率對(duì)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(hào)-級(jí)聯(lián)模型

|? ?├──12手寫字體識(shí)別

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