注意：只展示部分的文件和文件夹 实际有61个文件
新Python机器学习 4.3GB
10 探索性数据分析-农粮数据分析 570.9MB
7.变量关系可视化展示.mp4 51.1MB
6.数据分析维度.mp4 91.0MB
5.数据对数变换.mp4 30.5MB
4.峰度与偏度.mp4 36.4MB
3.单变量分析.mp4 60.4MB
2.数据切片分析.mp4 259.2MB
1.数据背景简介.mp4 42.3MB
09探索性数据分析-赛事数据集分析 774.2MB
9.红牌和肤色的关系.mp4 301.2MB
8.报表可视化分析.mp4 39.6MB
7.多特征之间关系分析.mp4 38.9MB
6.特征可视化展示.mp4 42.8MB
5.缺失值可视化分析.mp4 57.3MB
4.数据切分模块.mp4 51.9MB
3.数据读取与预处理.mp4 198.2MB
2.数据背景介绍.mp4 37.6MB
1.开场 (1).mp4 6.7MB
08Gensim中文词向量建模 238.4MB
4.测试模型相似度结果.mp4 27.0MB
3.Gensim构造word2vec模型.mp4 29.0MB
2.维基百科中文数据处理.mp4 159.8MB
1.使用Gensim库构造词向量.mp4 22.6MB
07MNIST手写字体识别 236.1MB
5.训练网络模型.mp4 46.7MB
4.构造网络结构.mp4 42.3MB
3.卷积简介.mp4 29.0MB
2.tensorflow参数.mp4 85.1MB
1.神经网络模型概述.mp4 33.0MB
06TensorFlow框架 828.9MB
9.卷积神经网络模型.mp4 34.1MB
8.完成神经网络.mp4 43.2MB
7.神经网络模型.mp4 86.6MB
6.逻辑回归迭代.mp4 51.8MB
5.逻辑回归框架.mp4 40.2MB
4.线性回归模型.mp4 46.1MB
3.变量练习.mp4 181.0MB
2.变量.mp4 26.7MB
10.卷积神经网络参数.mp4 319.2MB
05时间序列案例实战 462.2MB
6.维基百科词条EDA.mp4 58.7MB
5.使用tsfresh库进行分类任务.mp4 217.0MB
4.股票预测案例.mp4 35.2MB
3.Pandas滑动窗口.mp4 22.0MB
2.Pandas数据重采样.mp4 91.2MB
1.Pandas生成时间序列.mp4 38.2MB
04Kaggle竞赛案例-泰坦尼克获救预测 385.5MB
5.特征选择.mp4 40.1MB
4.随机森林模型.mp4 52.5MB
3.回归模型[vxia].mp4 55.2MB
2.数据预处理.mp4 211.8MB
1.数据介绍.mp4 26.0MB
03Python文本数据分析 427.9MB
6.基于贝叶斯算法进行新闻分类.mp4 64.4MB
5.LDA建模.mp4 36.4MB
4.TF-IDF关键词提取.mp4 223.9MB
3.新闻数据与任务简介.mp4 42.6MB
2.相似度计算.mp4 30.1MB
1.文本分析与关键词提取.mp4 30.5MB
02案例实战-信用卡欺诈检测 438.2MB
9.逻辑回归阈值对结果的影响.mp4 30.6MB
8.混淆矩阵.mp4 100.7MB
7.逻辑回归模型.mp4 24.7MB
6.正则化惩罚.mp4 21.6MB
5.模型评估方法.mp4 34.8MB
4.交叉验证.mp4 35.6MB
3.下采样策略.mp4 21.0MB
2.样本不均衡解决方案.mp4 110.1MB
10.SMOTE样本生成策略.mp4 59.0MB
