天善智能 Python机器学习全流程项目实战精讲

冰点也疯狂

! g8 r/ o$ j! h
课程目录：
章节1： 机器学习方法论
: n: ^% q. X, D2 W0 o  课时1：数据分析与数据挖掘
2 i* W8 T) R0 r5 Q$ m1 \  n$ A" B  课时2：机器学习、深度学习与人工智能
0 \0 q3 B) B0 N  课时3：机器学习的核心任务
; r: V4 j: o6 t% Z1 b" o3 k$ |  课时4：机器学习的核心要义
& v2 E/ G" E: T) ?  课时5：机器学习项目实战全流程
  课时6：Python编程工具
  课时7：Jupyter Notebook与PyCharm
  课时8：机器学习具体学习方法指导
& B8 J8 |* G. f8 \; {# C4 r章节2： 机器学习需求分析
9 m8 H% P& y  `; i6 p7 z  课时9：需求分析 20:18
  课时10：项目技术、产品和应用调研 06:20
  课时11：实例：数据科学岗位需求分析 09:01
; J4 e( \6 Q- H' m  s章节3： 数据采集与爬虫
4 {; q5 \7 u! Q) F$ {4 R  课时12：数据采集概述 10:04
  课时13：Python爬虫技术 12:08
4 {1 l# Z' q9 o' S  课时14：请求库：urllib 04:50
; P9 E# E4 Y4 I+ ]( q! r  课时15：请求库：requests 07:08
2 a* {  [* h5 U* C  ]  课时16：解析库：BeautifulSoup 06:53
6 w/ F  L) d* Y" Y/ f( v" {  课时17：解析库：lxml 04:02
0 _6 \) v6 W- @4 S6 a  课时18：信息提取：css选择器和xpath表达式 04:05
  课时19：实例1：招聘网站静态数据采集 18:46
  课时20：实例2：招聘网站动态数据采集 18:22
章节4： 数据清洗
  课时21：脏数据 12:51
& L+ ~$ D  y& }% u5 ~4 N% E! k0 L  课时22：数据预处理的基本方向 03:25
  课时23：缺失值处理 03:36
. v1 v% _! t  C" L: Q  课时24：小文本和字符串处理 05:32
& t$ V" u* C+ w- O* g  课时25：实例：招聘数据预处理（一） 19:09
  课时26：实例：招聘数据预处理（二） 02:49
章节5： 数据分析与可视化
7 c3 G" P) t1 n8 L  课时27：探索性数据分析（EDA） 10:37
  课时28：统计绘图与数据可视化 07:25
  课时29：Python绘图之matplotlib 08:14
  课时30：Python绘图之seaborn 02:49
  课时31：实例：招聘数据的EDA与可视化（一） 15:04
% P9 w8 ~( Z$ C& ^5 ]/ h- x  课时32：实例：招聘数据的EDA与可视化（二） 04:18
+ X+ W+ K- D# r; o# f7 ^* [章节6： 特征工程
' C# N/ W3 @; p! G3 S3 L: E+ U  课时33：特征工程概述 12:29
' Q& g: d7 h* c) X: K  课时34：特征选择 10:41
  课时35：特征变换与特征提取 09:20
& K) B/ q- }8 a( O7 Q+ i) r* Y  课时36：特征组合与降维 03:58
' Z3 L: t  E0 ^4 g" }6 Z" o2 B  课时37：招聘数据的特征工程探索 18:05
# F) F7 I+ u% S' m( C章节7： 机器学习建模与调优
  课时38：机器学习模型概述 08:40
% B. N: y. I; f# o4 Q  课时39：传统机器学习模型（单模型） 11:46
  课时40：集成与提升模型 03:31
  课时41：sklearn 04:14
  课时42：机器学习调参方法简介 06:47
  课时43：GBDT XGBoost lightGBM用法 09:59
5 a$ b0 x. m! b. ?8 j, V  课时44：招聘数据的建模：GBDT 05:23
  课时45：招聘数据的建模：XGBoost 03:48
  课时46：招聘数据的建模：lightGBM 03:17
章节8： 机器学习模型结果与报告输出
  课时47：R语言与RStudio安装与简介 06:58
/ Q1 a/ ^5 [' p" q  课时48：Rmarkdown的安装与基本用法 08:05
  课时49：技术文档之Rmd与Jupyter对比 06:54
  课时50：机器学习分析报告的写作方法 08:49
$ I% a2 {( j6 X, ^: V  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）

续杯啤酒

ddddddddddddddddddddd