Python机器学习全流程项目实战精讲（2018版）
|-课时9：需求分析.rar-文件大小:271.53 MB
|-课时8：机器学习具体学习方法指导.rar-文件大小:223.34 MB
|-课时7：Jupyter Notebook与PyCharm.rar-文件大小:86.41 MB
|-课时6：Python编程工具.rar-文件大小:62.79 MB
|-课时5：机器学习项目实战全流程.rar-文件大小:43.42 MB
|-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）.rar-文件大小:134.68 MB
|-课时50：机器学习分析报告的写作方法.rar-文件大小:125.19 MB
|-课时4：机器学习的核心要义 .rar-文件大小:75.85 MB
|-课时49：技术文档之Rmd与Jupyter对比.rar-文件大小:137.22 MB
|-课时48：Rmarkdown的安装与基本用法.rar-文件大小:235.91 MB
|-课时47：R语言与RStudio安装与简介.rar-文件大小:183.70 MB
|-课时46：招聘数据的建模：lightGBM.rar-文件大小:113.13 MB
|-课时45：招聘数据的建模：XGBoost.rar-文件大小:126.04 MB
|-课时44：招聘数据的建模：GBDT.rar-文件大小:107.49 MB
|-课时43：GBDT XGBoost lightGBM用法.rar-文件大小:263.51 MB
|-课时42：机器学习调参方法简介.rar-文件大小:138.55 MB
|-课时41：sklearn.rar-文件大小:146.84 MB
|-课时40：集成与提升模型.rar-文件大小:64.57 MB
|-课时3：机器学习的核心任务.rar-文件大小:83.71 MB
|-课时39：传统机器学习模型（单模型）.rar-文件大小:129.14 MB
|-课时38：机器学习模型概述.rar-文件大小:101.98 MB
|-课时37：招聘数据的特征工程探索.rar-文件大小:514.48 MB
|-课时36：特征组合与降维.rar-文件大小:58.87 MB
|-课时35：特征变换与特征提取.rar-文件大小:127.41 MB
|-课时34：特征选择.rar-文件大小:233.44 MB
|-课时33：特征工程概述.rar-文件大小:115.87 MB
|-课时32：实例：招聘数据的EDA与可视化（二）.rar-文件大小:197.27 MB
|-课时31：实例：招聘数据的EDA与可视化（一）.rar-文件大小:292.76 MB
|-课时30：Python绘图之seaborn.rar-文件大小:94.24 MB
|-课时2：机器学习、深度学习与人工智能.rar-文件大小:98.68 MB
|-课时29：Python绘图之matplotlib.rar-文件大小:171.17 MB
|-课时28：统计绘图与数据可视化.rar-文件大小:100.31 MB
|-课时27：探索性数据分析（EDA）.rar-文件大小:114.39 MB
|-课时26：实例：招聘数据预处理（二）.rar-文件大小:112.20 MB
|-课时25：实例：招聘数据预处理（一）.rar-文件大小:365.35 MB
|-课时24：小文本和字符串处理.rar-文件大小:165.01 MB
|-课时23：缺失值处理.rar-文件大小:82.77 MB
|-课时22：数据预处理的基本方向.rar-文件大小:87.25 MB
|-课时21：脏数据.rar-文件大小:384.86 MB
|-课时20：实例2：招聘网站动态数据采集.rar-文件大小:626.65 MB
|-课时1：数据分析与数据挖掘 .rar-文件大小:144.87 MB
|-课时19：实例1：招聘网站静态数据采集.rar-文件大小:586.11 MB
|-课时18：信息提取：css选择器和xpath表达式.rar-文件大小:175.05 MB
|-课时17：解析库：lxml.rar-文件大小:176.74 MB
|-课时16：解析库：BeautifulSoup.rar-文件大小:248.37 MB
|-课时15：请求库：requests.rar-文件大小:244.05 MB
|-课时14：请求库：urllib.rar-文件大小:136.67 MB
|-课时13：Python爬虫技术.rar-文件大小:168.42 MB
|-课时12：数据采集概述.rar-文件大小:175.19 MB
|-课时11：实例：数据科学岗位需求分析.rar-文件大小:212.38 MB
|-课时10：项目技术、产品和应用调研.rar-文件大小:148.91 MB
|-00.课件代码.rar-文件大小:7.38 MB
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Python数据分析与机器学习实战
|-23 时间序列实战
|-22 时间序列ARIMA模型
|-21 探索性数据分析-赛事数据集
|-20 项目实战-Xgboost调参实战
|-19 Xgboost提升算法
|-18 支持向量机SVM
|-17 降维算法-线性判别分析
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(A192)机器学习实战.rar-文件大小:12.66 MB