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分类: None

发布时间: 2022年2月21日 21:44

最近更新: 2022年3月17日 23:29

资源类型: VIP

章节1: 【来吧,对暗号!】
课时1 文本 课程整体思维导图【新算法不断增加中】 可
课时2 文本 课程所有资料汇总

章节2: 【工欲善其事必先利其器】
课时3 视频 Python官方编译器的安装 08:22
课时4 视频 Anaconda的安装 07:12
课时5 视频 多版本Python共存的问题 04:37
课时6 视频 再谈Anaconda与Python环境变量 03:42
课时7 视频 使用Notebook实现第一个程序 03:18
课时8 视频 Spyder中常用快捷键介绍 09:35
课时9 视频 Anaconda中两款编译器优缺点介绍 12:27

章节3: 【再来一种编译器——Pycharm】
课时10 视频 Pycharm的安装 05:58
课时11 视频 Pycharm永久激活方式 05:34
课时12 文本 Pycharm激活所需文件下载

章节4: 【是时候认识虚拟环境了】
课时13 视频 认识虚拟环境 07:23
课时14 视频 创建虚拟环境 06:06
课时15 视频 虚拟环境的其它操作 04:23
课时16 视频 Anaconda安装库方式总结 12:38
课时17 视频 神器:虚拟环境+Pycharm 06:32

章节5: 科学计算库—NumPy
课时18 视频 认识Numpy和配置环境 04:59 可
课时19 视频 创建array 07:46 可
课时20 视频 array的基本属性 06:08
课时21 视频 数组的升维 10:47
课时22 视频 数组的降维 06:30
课时23 视频 创建特殊的数组 08:21
课时24 视频 numpy中常用的两个函数 04:53
课时25 视频 一维数组元素的选取与修改 05:24
课时26 视频 二维数组元素的选取与修改 08:28
课时27 视频 三维数组元素的选取与修改 06:38
课时28 视频 数组的组合 07:22
课时29 视频 数组的切割 08:59
课时30 视频 数组的算数运算 05:49
课时31 视频 数组的深拷贝和浅拷贝 06:06
课时32 视频 numpy内的随机模块儿(一) 07:45
课时33 视频 numpy内的随机模块儿(二) 06:52
课时34 视频 numpy内一些函数的使用 06:38
课时35 视频 使用numpy完成矩阵运算 08:17
课时36 文本 课程资料

章节6: 数据分析处理库—Pandas
课时37 视频 初识Pandas 05:01 可
课时38 视频 认识Series 06:33 可
课时39 视频 操作Series 14:08
课时40 视频 认识DataFrame 09:35
课时41 视频 DataFrame简单操作(一) 06:17
课时42 视频 DataFrame简单操作(二) 08:06
课时43 视频 查询数据框的三种方法 15:05
课时44 视频 DataFrame中常见操作 05:37
课时45 文本 课程资料

章节7: Pandas库应用实例
课时46 视频 数据文件的导入与导出 14:11
课时47 视频 缺失值数据处理 07:31
课时48 视频 重复值处理 07:29
课时49 视频 slice函数的应用 08:19
课时50 视频 数据筛选 09:28
课时51 视频 数据框合并 08:41
课时52 视频 合并数据框的列 04:21
课时53 视频 merge函数 06:21
课时54 视频 数据框的计算 03:07
课时55 视频 随机抽样 05:23
课时56 视频 数据标准化 06:51
课时57 视频 数据分组 08:37
课时58 视频 使用Pandas处理时间格式的数据 07:53
课时59 文本 课程资料

章节8: 利用Pandas进行数据分析
课时60 视频 基本描述统计 06:34
课时61 视频 groupby函数的使用 06:06
课时62 视频 生成数据透视表 04:44
课时63 视频 相关分析 04:58
课时64 文本 课程资料

章节9: 数据可视化库—Matplotlib
课时65 视频 散点图(一)---简单散点图绘制 06:39 可
课时66 视频 散点图(二)---设置中文显示 05:27
课时67 视频 散点图(三)---自定义坐标轴 07:37
课时68 视频 折线图(一)---折线图绘制 06:45
课时69 视频 折线图(二)---颜色与线型 06:59
课时70 视频 折线图(三)---实例 06:45
课时71 视频 直方图 06:20
课时72 视频 柱形图(一)---简单柱形图绘制 09:11
课时73 视频 柱形图(二)---堆积柱形图 06:43
课时74 视频 柱形图(三)---横向柱形图 05:17
课时75 视频 柱形图(四)---双向柱形图 03:25
课时76 视频 饼图(一)---基础饼图 12:59
课时77 视频 饼图(二)---剩余问题 02:41
课时78 视频 箱线图 06:29
课时79 文本 课程资料

章节10: Matplotlib实用技巧
课时80 视频 图像弹窗设置 01:32
课时81 视频 多图叠加 02:51

章节11: Matplotlib之子图的绘制
课时82 视频 数据生成 04:34
课时83 视频 子图的绘制(一) 03:41
课时84 视频 子图的绘制(二) 05:33
课时85 视频 坐标轴与title重合问题解决 02:30

章节12: Python机器学习入门
课时86 视频 什么是机器学习? 08:54 可
课时87 视频 为什么学习机器学习? 03:11
课时88 视频 机器学习的应用 07:45
课时89 视频 如何学习机器学习? 03:19
课时90 视频 从狗的图像识别谈起 05:18
课时91 视频 对传统模型进行改进 06:05
课时92 视频 传统模型与机器学习判断的差异 04:41
课时93 视频 机器学习环境的搭建 06:30

章节13: 线性回归
课时94 视频 线性回归概述 09:11
课时95 视频 误差项分析 13:38
课时96 视频 极大似然估计原理 07:29
课时97 视频 似然函数求解 06:40
课时98 视频 sklearn库简介 03:46
课时99 视频 sklearn库线性回归参数详解 12:20 可
课时100 视频 sklearn实现一元线性回归 12:26
课时101 视频 sklearn实现多元线性回归 07:18
课时102 视频 statsmodels库简单介绍及安装 05:39
课时103 视频 假设检验 07:58
课时104 视频 statsmodels实现一元线性回归 07:46
课时105 视频 statsmodels实现多元线性回归 06:38
课时106 视频 实际案例---不良贷款预测 12:25
课时107 文本 课程资料

章节14: 梯度下降
课时108 视频 梯度下降概述 06:24
课时109 视频 梯度下降知识点拾遗 04:52
课时110 视频 梯度下降细节 06:16
课时111 视频 不同梯度下降方式对比 10:55

章节15: 逻辑回归算法原理
课时112 视频 逻辑回归算法原理介绍 06:15
课时113 视频 逻辑回归求解 06:27

章节16: 逻辑回归案例
课时114 视频 案例一--鸢尾花案例详解(一) 07:53
课时115 视频 模型评估方法 08:55
课时116 视频 鸢尾花案例详解(二) 12:35
课时117 视频 欠拟合与过拟合现象 07:02
课时118 视频 案例二--贷款风险评估案例(背景介绍) 13:08
课时119 视频 交叉验证 06:35
课时120 视频 正则化惩罚 06:52
课时121 视频 贷款风险建模 11:10
课时122 视频 结果原因分析查找 03:53
课时123 视频 逻辑回归API文档参数详解 10:57
课时124 视频 案例三—信用卡风险评估案例--不处理建模 11:36
课时125 视频 样本不均衡解决方案介绍 05:36
课时126 视频 信用卡风险评估案例--下采样建模 10:17
课时127 视频 过采样技术--SMOTE算法 08:24
课时128 视频 信用卡风险评估案例--过采样建模 09:26
课时129 文本 课程资料

章节17: KNN算法
课时130 视频 KNN算法概述 06:54 可
课时131 视频 KNN算法原理详述及优缺点介绍 07:29
课时132 视频 KNN算法API参数详解 06:20
课时133 视频 案例一--经典数据集分类任务实现 06:48
课时134 视频 案例二--KNN算法对女性约会对象分类 06:46
课时135 文本 课程资料

章节18: 决策树之分类树
课时136 视频 决策树算法概述 06:12
课时137 视频 ID3算法衡量标准--熵 05:39
课时138 视频 ID3算法手算实例 13:21
课时139 视频 C4.5算法手算实例 10:19
课时140 视频 CART决策树手算实例 10:33
课时141 视频 决策树剪枝及优缺点介绍 11:14
课时142 视频 决策树API参数详解 12:15
课时143 视频 案例--电信用户流失预测 08:16
课时144 视频 决策树可视化流程 09:36
课时145 视频 电信用户流失案例遗留问题解决方法 06:05
课时146 文本 课程资料

章节19: 决策树之回归树
课时147 视频 谈一下回归树 04:55
课时148 视频 手算回归树(一) 07:41
课时149 视频 手算回归树(二) 03:59
课时150 视频 回归树的API文档 07:04
课时151 视频 使用代码实现回归树 10:39
课时152 文本 回归树课程资料

章节20: 集成学习之随机森林
课时153 视频 集成学习概述 05:57
课时154 视频 随机森林算法原理详述 06:15
课时155 视频 随机森林算法优缺点介绍 04:13
课时156 视频 随机森林算法API文档详解 05:16
课时157 视频 随机森林完成垃圾邮件分类 06:34
课时158 视频 特征重要程度排名 03:51
课时159 文本 随机森林课程资料

章节21: 贝叶斯算法
课时160 视频 贝叶斯算法背景介绍 04:32
课时161 视频 推导贝叶斯 10:25
课时162 视频 贝叶斯定理应用实例 05:16
课时163 视频 贝叶斯算法API参数介绍 04:09
课时164 视频 贝叶斯算法案例 06:02
课时165 文本 课程资料

章节22: 支持向量机---SVM
课时166 视频 初识SVM 06:03
课时167 视频 决策函数 06:23
课时168 视频 距离的定义 04:39
课时169 视频 目标函数推导 04:30
课时170 视频 目标函数求解(一) 07:58
课时171 视频 目标函数求解(二) 05:48
课时172 视频 SVM计算实例(一) 09:19
课时173 视频 SVM计算实例(二) 06:43
课时174 视频 SVM答疑(一) 07:35
课时175 视频 SVM答疑(二) 05:39
课时176 视频 谈一下软间隔问题 07:08
课时177 视频 谈一下核函数问题 07:16
课时178 视频 多项式核函数原理 04:37
课时179 视频 高斯核函数原理 05:41
课时180 视频 SVM算法优缺点介绍 07:05

章节23: SVM参数的影响
课时181 视频 支持向量机的API参数 08:13
课时182 视频 可视化SVM算法 11:11
课时183 视频 软间隔对超平面的影响可视化 04:31
课时184 视频 高斯核函数的参数对超平面的影响 08:57
课时185 文本 课程资料

章节24: K-means聚类
课时186 视频 K-means算法原理 08:09
课时187 视频 K-means算法聚类步骤 06:01
课时188 视频 K-means聚类流程可视化展示 07:38
课时189 视频 k-means中API参数详解 09:11
课时190 视频 K-means算法实现及效果评判 14:22
课时191 视频 K-means算法优缺点介绍 05:10
课时192 文本 课程资料

章节25: DBSCAN聚类
课时193 视频 DBSCAN算法原理 10:22
课时194 视频 DBSCAN聚类流程可视化展示 08:58
课时195 视频 DBSCAN的API参数详解 04:03
课时196 视频 DBSCAN算法实现 04:54
课时197 文本 课程资料

章节26: 关联规则
课时198 视频 关联规则原理 10:13
课时199 视频 关联规则Python的实现 06:17
课时200 文本 课程资料

章节27: 主成分分析(PCA数据降维)
课时201 视频 PCA概述 05:51 可
课时202 视频 PCA中的数学(一) 03:35
课时203 视频 PCA中的数学(二) 04:17
课时204 视频 PCA中的数学(三) 05:46
课时205 视频 PCA中的数学(四) 03:50
课时206 视频 PCA中的数学(五) 04:31
课时207 视频 PCA中的数学(六) 06:11
课时208 视频 PCA中的数学(七) 06:58
课时209 视频 PCA中的数学(八) 02:47
课时210 视频 PCA执行步骤总结 02:26
课时211 视频 PCA手算实例 07:29
课时212 视频 PCA优缺点介绍 07:00
课时213 视频 PCA算法API参数详解 05:48
课时214 视频 PCA计算实例测试 08:55
课时215 视频 PCA降维应用到机器学习 11:20
课时216 文本 课程资料

章节28: 基于SVD的矩阵分解
课时217 视频 SVD奇异值分解原理 05:34
课时218 视频 SVD概述 03:32
课时219 视频 SVD奇异值分解推导 05:58
课时220 视频 SVD计算实例 06:11
课时221 视频 用Python实现SVD 06:03
课时222 视频 使用SVD完成图像压缩 14:59
课时223 文本 课程资料

章节29: 自然语言处理前期准备
课时224 视频 Python之文字处理 09:26
课时225 视频 初识中文分词工具jieba库 04:00
课时226 视频 jieba库的应用(一) 08:32
课时227 视频 jieba库的应用(二) 05:03

章节30: 自然语言处理之关键词提取任务
课时228 视频 关键词提取任务概述 09:07
课时229 视频 TF-IDF算法原理 08:01
课时230 视频 相似文章推荐原理 06:08
课时231 视频 红楼梦文本分析前期准备 03:41
课时232 视频 文件与词库的读取 07:46
课时233 视频 完成分词与词云图绘制 09:37
课时234 视频 美化词云图 08:03
课时235 视频 红楼梦关键词提取及分析 05:03
课时236 文本 关键词提取课程资料

章节31: 自然语言处理之新闻分类
课时237 视频 新闻内容的关键词提取 06:58
课时238 视频 词向量转化与ngram模型 04:32
课时239 视频 朴素贝叶斯算法完成新闻分类 08:44
课时240 文本 课程资料
课时241 文本 作业