新Python机器学习

续杯啤酒

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0 k: ~1 S+ E  Y% r2 S6 P: N1 M) D8 [2 y      ┣━━01使用Python分析科比生涯数据
      ┃    ┣━━1.科比数据集简介.mp4
      ┃    ┣━━2.数据预处理 (1).mp4
      ┃    ┗━━3.建模.mp4
      ┣━━02案例实战-信用卡欺诈检测
- H  O9 C/ _+ z% S! T      ┃    ┣━━1.案例背景和目标.mp4
      ┃    ┣━━2.样本不均衡解决方案.mp4
( m7 l+ E" C$ \      ┃    ┣━━3.下采样策略.mp4
      ┃    ┣━━4.交叉验证.mp4
      ┃    ┣━━5.模型评估方法.mp4
2 j% P  Z8 ~, b  c* d      ┃    ┣━━6.正则化惩罚.mp4
3 [9 y6 ^) C9 p5 Y) x4 F      ┃    ┣━━7.逻辑回归模型.mp4
      ┃    ┣━━8.混淆矩阵.mp4
: B: I3 |  X" P* U1 C' B      ┃    ┣━━9.逻辑回归阈值对结果的影响.mp4
      ┃    ┗━━10.SMOTE样本生成策略.mp4
      ┣━━03Python文本数据分析
      ┃    ┣━━1.文本分析与关键词提取.mp4
      ┃    ┣━━2.相似度计算.mp4
      ┃    ┣━━3.新闻数据与任务简介.mp4
% E+ s+ r2 W) m2 {      ┃    ┣━━4.TF-IDF关键词提取.mp4
2 v# z& h" M8 a9 \8 \2 I% P  u      ┃    ┣━━5.LDA建模.mp4
      ┃    ┗━━6.基于贝叶斯算法进行新闻分类.mp4
/ v# ~+ r4 k) F6 a      ┣━━04Kaggle竞赛案例-泰坦尼克获救预测
2 w$ ]) J' \- m6 G8 z; f7 A4 f      ┃    ┣━━1.数据介绍.mp4
      ┃    ┣━━2.数据预处理.mp4
7 [, ~2 `8 x9 C+ o+ _% T      ┃    ┣━━3.回归模型[vxia.net].mp4
/ e  }& Q. t6 v+ C, J. a      ┃    ┣━━4.随机森林模型.mp4
      ┃    ┗━━5.特征选择.mp4
' l& G% F2 o& A% c: J  y      ┣━━05时间序列案例实战
' D* [% P3 v( U0 Z0 h6 ]      ┃    ┣━━1.Pandas生成时间序列.mp4
2 ]6 j( U2 [  V* C$ `      ┃    ┣━━2.Pandas数据重采样.mp4
8 K8 Z0 E5 P! ?5 o      ┃    ┣━━3.Pandas滑动窗口.mp4
      ┃    ┣━━4.股票预测案例.mp4
  \2 _  p# q& N& C8 u, t      ┃    ┣━━5.使用tsfresh库进行分类任务.mp4
      ┃    ┗━━6.维基百科词条EDA.mp4
' x0 y/ M3 d/ ]8 d) p8 V) O! F      ┣━━06TensorFlow框架
      ┃    ┣━━2.变量.mp4
      ┃    ┣━━3.变量练习.mp4
      ┃    ┣━━4.线性回归模型.mp4
0 ~6 u( }) t5 \% N) Z- ]  G1 c9 }+ m      ┃    ┣━━5.逻辑回归框架.mp4
! \9 G' o: Y# k, M/ W1 U      ┃    ┣━━6.逻辑回归迭代.mp4
; q! v% c. y3 R$ c: c: A      ┃    ┣━━7.神经网络模型.mp4
; q$ A( j+ p  r+ F* ~      ┃    ┣━━8.完成神经网络.mp4
      ┃    ┣━━9.卷积神经网络模型.mp4
4 b- a& m% ^# T6 U$ |3 d% h      ┃    ┗━━10.卷积神经网络参数.mp4

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