Python机器学习全流程项目实战精讲(2018版)
|-课时9:需求分析.rar-文件大小:271.53 MB
|-课时8:机器学习具体学习方法指导.rar-文件大小:223.34 MB
|-课时7:Jupyter Notebook与PyCharm.rar-文件大小:86.41 MB
|-课时6:Python编程工具.rar-文件大小:62.79 MB
|-课时5:机器学习项目实战全流程.rar-文件大小:43.42 MB
|-课时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).rar-文件大小:134.68 MB
|-课时50:机器学习分析报告的写作方法.rar-文件大小:125.19 MB
|-课时4:机器学习的核心要义 .rar-文件大小:75.85 MB
|-课时49:技术文档之Rmd与Jupyter对比.rar-文件大小:137.22 MB
|-课时48:Rmarkdown的安装与基本用法.rar-文件大小:235.91 MB
|-课时47:R语言与RStudio安装与简介.rar-文件大小:183.70 MB
|-课时46:招聘数据的建模:lightGBM.rar-文件大小:113.13 MB
|-课时45:招聘数据的建模:XGBoost.rar-文件大小:126.04 MB
|-课时44:招聘数据的建模:GBDT.rar-文件大小:107.49 MB
|-课时43:GBDT XGBoost lightGBM用法.rar-文件大小:263.51 MB
|-课时42:机器学习调参方法简介.rar-文件大小:138.55 MB
|-课时41:sklearn.rar-文件大小:146.84 MB
|-课时40:集成与提升模型.rar-文件大小:64.57 MB
|-课时3:机器学习的核心任务.rar-文件大小:83.71 MB
|-课时39:传统机器学习模型(单模型).rar-文件大小:129.14 MB
|-课时38:机器学习模型概述.rar-文件大小:101.98 MB
|-课时37:招聘数据的特征工程探索.rar-文件大小:514.48 MB
|-课时36:特征组合与降维.rar-文件大小:58.87 MB
|-课时35:特征变换与特征提取.rar-文件大小:127.41 MB
|-课时34:特征选择.rar-文件大小:233.44 MB
|-课时33:特征工程概述.rar-文件大小:115.87 MB
|-课时32:实例:招聘数据的EDA与可视化(二).rar-文件大小:197.27 MB
|-课时31:实例:招聘数据的EDA与可视化(一).rar-文件大小:292.76 MB
|-课时30:Python绘图之seaborn.rar-文件大小:94.24 MB
|-课时2:机器学习、深度学习与人工智能.rar-文件大小:98.68 MB
|-课时29:Python绘图之matplotlib.rar-文件大小:171.17 MB
|-课时28:统计绘图与数据可视化.rar-文件大小:100.31 MB
|-课时27:探索性数据分析(EDA).rar-文件大小:114.39 MB
|-课时26:实例:招聘数据预处理(二).rar-文件大小:112.20 MB
|-课时25:实例:招聘数据预处理(一).rar-文件大小:365.35 MB
|-课时24:小文本和字符串处理.rar-文件大小:165.01 MB
|-课时23:缺失值处理.rar-文件大小:82.77 MB
|-课时22:数据预处理的基本方向.rar-文件大小:87.25 MB
|-课时21:脏数据.rar-文件大小:384.86 MB
|-课时20:实例2:招聘网站动态数据采集.rar-文件大小:626.65 MB
|-课时1:数据分析与数据挖掘 .rar-文件大小:144.87 MB
|-课时19:实例1:招聘网站静态数据采集.rar-文件大小:586.11 MB
|-课时18:信息提取:css选择器和xpath表达式.rar-文件大小:175.05 MB
|-课时17:解析库:lxml.rar-文件大小:176.74 MB
|-课时16:解析库:BeautifulSoup.rar-文件大小:248.37 MB
|-课时15:请求库:requests.rar-文件大小:244.05 MB
|-课时14:请求库:urllib.rar-文件大小:136.67 MB
|-课时13:Python爬虫技术.rar-文件大小:168.42 MB
|-课时12:数据采集概述.rar-文件大小:175.19 MB
|-课时11:实例:数据科学岗位需求分析.rar-文件大小:212.38 MB
|-课时10:项目技术、产品和应用调研.rar-文件大小:148.91 MB
|-00.课件代码.rar-文件大小:7.38 MB
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Python数据分析与机器学习实战
|-23 时间序列实战
|-22 时间序列ARIMA模型
|-21 探索性数据分析-赛事数据集
|-20 项目实战-Xgboost调参实战
|-19 Xgboost提升算法
|-18 支持向量机SVM
|-17 降维算法-线性判别分析
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(A192)机器学习实战.rar-文件大小:12.66 MB