新Python机器学习

续杯啤酒

目录：/新Python机器学习
      ┣━━01使用Python分析科比生涯数据
0 m7 l4 M$ [: y1 i" I      ┃    ┣━━1.科比数据集简介.mp4
5 g8 J1 q, v! Q8 @& g      ┃    ┣━━2.数据预处理 (1).mp4
& V. R' d- J" Z0 w& a      ┃    ┗━━3.建模.mp4
0 K/ {- T9 a, S8 y) |      ┣━━02案例实战-信用卡欺诈检测
; [2 m$ T, T& \( X+ ?      ┃    ┣━━1.案例背景和目标.mp4
      ┃    ┣━━2.样本不均衡解决方案.mp4
      ┃    ┣━━3.下采样策略.mp4
5 B3 a; ~$ U1 T3 J( y; \+ _. ~      ┃    ┣━━4.交叉验证.mp4
      ┃    ┣━━5.模型评估方法.mp4
1 d1 U+ s4 |) p! M: T      ┃    ┣━━6.正则化惩罚.mp4
1 c0 R2 m# H! `- c) s      ┃    ┣━━7.逻辑回归模型.mp4
7 ^# H/ \! ]; ]% A+ E  a      ┃    ┣━━8.混淆矩阵.mp4
* u( x+ n: H  c; w9 {) D6 v      ┃    ┣━━9.逻辑回归阈值对结果的影响.mp4
+ ]8 ^8 F% r3 [8 M6 a9 x) u      ┃    ┗━━10.SMOTE样本生成策略.mp4
      ┣━━03Python文本数据分析
; i0 @# i$ L2 |! u      ┃    ┣━━1.文本分析与关键词提取.mp4
) W2 o& N0 J  K9 {5 O$ H; e      ┃    ┣━━2.相似度计算.mp4
      ┃    ┣━━3.新闻数据与任务简介.mp4
# T* d! P: k! `- u: i      ┃    ┣━━4.TF-IDF关键词提取.mp4
      ┃    ┣━━5.LDA建模.mp4
      ┃    ┗━━6.基于贝叶斯算法进行新闻分类.mp4
      ┣━━04Kaggle竞赛案例-泰坦尼克获救预测
      ┃    ┣━━1.数据介绍.mp4
/ ~: }, C) S* O; A/ ?      ┃    ┣━━2.数据预处理.mp4
      ┃    ┣━━3.回归模型[vxia.net].mp4
; a% L. e0 S+ A6 R      ┃    ┣━━4.随机森林模型.mp4
      ┃    ┗━━5.特征选择.mp4
      ┣━━05时间序列案例实战
7 j/ j$ [0 ^5 g9 j4 O: X1 v      ┃    ┣━━1.Pandas生成时间序列.mp4
      ┃    ┣━━2.Pandas数据重采样.mp4
1 o9 r* x6 w) C: F! b      ┃    ┣━━3.Pandas滑动窗口.mp4
      ┃    ┣━━4.股票预测案例.mp4
3 u( a8 s' V: C7 R" O      ┃    ┣━━5.使用tsfresh库进行分类任务.mp4
* N8 d0 G4 h8 S      ┃    ┗━━6.维基百科词条EDA.mp4
* b8 p+ Y& p( J+ a      ┣━━06TensorFlow框架
      ┃    ┣━━2.变量.mp4
! F3 t  Z) r; f. }4 ?/ _      ┃    ┣━━3.变量练习.mp4
1 E' T1 [" _" G0 Q      ┃    ┣━━4.线性回归模型.mp4
      ┃    ┣━━5.逻辑回归框架.mp4
      ┃    ┣━━6.逻辑回归迭代.mp4
) h  Q. n" m1 M# x# a      ┃    ┣━━7.神经网络模型.mp4
3 k- M* a) P' C5 E: p      ┃    ┣━━8.完成神经网络.mp4
      ┃    ┣━━9.卷积神经网络模型.mp4
      ┃    ┗━━10.卷积神经网络参数.mp4

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