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新Python机器学习(4.49G高清视频)百度网盘
(资源编号:B13510) 新Python机器学习,百度网盘Python编程课程4.49G高清视频。
资源目录
01使用Python分析科比生涯数据\1.科比数据集简介.mp4
01使用Python分析科比生涯数据\2.数据预处理 (1).mp4
01使用Python分析科比生涯数据\3.建模.mp4
02案例实战-信用卡欺诈检测\1.案例背景和目标.mp4
02案例实战-信用卡欺诈检测\10.SMOTE样本生成策略.mp4
02案例实战-信用卡欺诈检测\2.样本不均衡解决方案.mp4
02案例实战-信用卡欺诈检测\3.下采样策略.mp4
02案例实战-信用卡欺诈检测\4.交叉验证.mp4
02案例实战-信用卡欺诈检测\5.模型评估方法.mp4
02案例实战-信用卡欺诈检测\6.正则化惩罚.mp4
02案例实战-信用卡欺诈检测\7.逻辑回归模型.mp4
02案例实战-信用卡欺诈检测\8.混淆矩阵.mp4
02案例实战-信用卡欺诈检测\9.逻辑回归阈值对结果的影响.mp4
03Python文本数据分析\1.文本分析与关键词提取.mp4
03Python文本数据分析\2.相似度计算.mp4
03Python文本数据分析\3.新闻数据与任务简介.mp4
03Python文本数据分析\4.TF-IDF关键词提取.mp4
03Python文本数据分析\5.LDA建模.mp4
03Python文本数据分析\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
04Kaggle竞赛案例-泰坦尼克获救预测\2.数据预处理.mp4
04Kaggle竞赛案例-泰坦尼克获救预测\3.回归模型[vxia.net].mp4
04Kaggle竞赛案例-泰坦尼克获救预测\4.随机森林模型.mp4
04Kaggle竞赛案例-泰坦尼克获救预测\5.特征选择.mp4
05时间序列案例实战\1.Pandas生成时间序列.mp4
05时间序列案例实战\2.Pandas数据重采样.mp4
05时间序列案例实战\3.Pandas滑动窗口.mp4
05时间序列案例实战\4.股票预测案例.mp4
05时间序列案例实战\5.使用tsfresh库进行分类任务.mp4
05时间序列案例实战\6.维基百科词条EDA.mp4
06TensorFlow框架\10.卷积神经网络参数.mp4
06TensorFlow框架\2.变量.mp4
06TensorFlow框架\3.变量练习.mp4
06TensorFlow框架\4.线性回归模型.mp4
06TensorFlow框架\5.逻辑回归框架.mp4
06TensorFlow框架\6.逻辑回归迭代.mp4
06TensorFlow框架\7.神经网络模型.mp4
06TensorFlow框架\8.完成神经网络.mp4
06TensorFlow框架\9.卷积神经网络模型.mp4
07MNIST手写字体识别\1.神经网络模型概述.mp4
07MNIST手写字体识别\2.tensorflow参数.mp4
07MNIST手写字体识别\3.卷积简介.mp4
07MNIST手写字体识别\4.构造网络结构.mp4
07MNIST手写字体识别\5.训练网络模型.mp4
08Gensim中文词向量建模\1.使用Gensim库构造词向量.mp4
08Gensim中文词向量建模\2.维基百科中文数据处理.mp4
08Gensim中文词向量建模\3.Gensim构造word2vec模型.mp4
08Gensim中文词向量建模\4.测试模型相似度结果.mp4
09探索性数据分析-赛事数据集分析\1.开场 (1).mp4
09探索性数据分析-赛事数据集分析\2.数据背景介绍.mp4
09探索性数据分析-赛事数据集分析\3.数据读取与预处理.mp4
09探索性数据分析-赛事数据集分析\4.数据切分模块.mp4
09探索性数据分析-赛事数据集分析\5.缺失值可视化分析.mp4
09探索性数据分析-赛事数据集分析\6.特征可视化展示.mp4
09探索性数据分析-赛事数据集分析\7.多特征之间关系分析.mp4
09探索性数据分析-赛事数据集分析\8.报表可视化分析.mp4
09探索性数据分析-赛事数据集分析\9.红牌和肤色的关系.mp4
10 探索性数据分析-农粮数据分析\1.数据背景简介.mp4
10 探索性数据分析-农粮数据分析\2.数据切片分析.mp4
10 探索性数据分析-农粮数据分析\3.单变量分析.mp4
10 探索性数据分析-农粮数据分析\4.峰度与偏度.mp4
10 探索性数据分析-农粮数据分析\5.数据对数变换.mp4
10 探索性数据分析-农粮数据分析\6.数据分析维度.mp4
10 探索性数据分析-农粮数据分析\7.变量关系可视化展示.mp4
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2026-1-29 0:31:53浏览量:450标签: Python 编程
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