某易云课堂 – Python-机器学习-进阶实战(价值398元)

教程目录:
├──进阶 不加密
│ ├──1 数据特征.mp4
│ ├──2 GBDT提升算法.mp4
│ ├──3 xgboost-gbdt-lightgbm提.mp4
│ ├──4 使用lightgbm进行饭店流.mp4
│ ├──5 人口普查数据集项目实战.mp4
│ ├──6 降维算法-线性判别分析.mp4
│ ├──7 贝叶斯优化及其工具包使用.mp4
│ ├──8 贝叶斯优化实战.mp4
│ ├──10 HMM隐马尔科夫模型.mp4
│ ├──11 HMM案例实战.mp4
│ ├──12 推荐系统.mp4
│ ├──13 音乐推荐系统实战.mp4
│ ├──14 基于统计分析的电影推荐.mp4
│ ├──15 学习曲线.mp4
│ ├──16 NLP-文本特征方法对比.mp4
│ ├──17 使用word2vec分类任务.mp4
│ ├──18 和 19 章.mp4
│ ├──20 机器学习项目实战-数据处.mp4
│ ├──21 机器学习项目实战-建模与.mp4
│ └──20181129_155828.mp4
└──进阶实战资料
├──1.数据特征
│ └──数值特征
│ ├──.ipynb_checkpoints
│ │ ├──数值特征-checkpoint.ipynb
│ │ ├──特征预处理-checkpoint.ipynb
│ │ ├──图像特征-checkpoint.ipynb
│ │ ├──文本特征-checkpoint.ipynb
│ │ ├──Feature Engineering on Numeric Data-checkpoint.ipynb
│ │ ├──Feature Engineering on Temporal Data-checkpoint.ipynb
│ │ ├──Feature Engineering on Text Data-checkpoint.ipynb
│ │ └──Feature Selection-checkpoint.ipynb
│ ├──datasets
│ │ ├──cat.png
│ │ ├──desktop.ini
│ │ ├──dog.png
│ │ ├──fcc_2016_coder_survey_subset.csv
│ │ ├──item_popularity.csv
│ │ ├──Pokemon.csv
│ │ ├──song_views.csv
│ │ └──vgsales.csv
│ ├──数值特征.ipynb
│ ├──特征预处理.ipynb
│ ├──图像特征.ipynb
│ └──文本特征.ipynb
├──2.GBDT提升算法
│ └──GBDT.pdf
├──3.xgboost-gbdt-lightgbm
│ └──GBDT.zip
├──4.使用lightgbm进行饭店流量预测
│ └──GBDT.zip
├──5.人口普查数据集项目实战-收入预测
│ ├──1.png
│ ├──2.png
│ ├──3.png
│ └──机器学习数据分析模板.ipynb
├──6.降维算法-线性判别分析
│ ├──9-LDA与PCA算法.pdf
│ └──降维算法.zip
├──7.贝叶斯优化及其工具包使用
│ └──贝叶斯优化:Hyperopt.zip
├──8.贝叶斯优化实战
│ └──贝叶斯优化:Hyperopt.zip
├──9.EM算法
│ └──10-EM算法.pdf
├──10.HMM隐马尔科夫模型
│ └──HMM.pdf
├──11.HMM案例实战
│ ├──HMM
│ │ ├──__pycache__
│ │ │ ├──data.cpython-36.pyc
│ │ │ └──get_hmm_param.cpython-36.pyc
│ │ ├──data.py
│ │ ├──get_hmm_param.py
│ │ └──hmm_start.py
│ ├──时间序列.ipynb
│ ├──data2.csv
│ └──hmm实践.ipynb
├──12.推荐系统
│ └──推荐系统.pdf
├──13.音乐推荐系统实战
│ └──Python实现音乐推荐系统
│ ├──__pycache__
│ │ └──Recommenders.cpython-36.pyc
│ ├──.ipynb_checkpoints
│ │ └──推荐系统-checkpoint.ipynb
│ ├──1.png
│ ├──2.png
│ ├──3.png
│ ├──4.png
│ ├──5.png
│ ├──6.png
│ ├──7.png
│ ├──8.png
│ ├──老版.ipynb
│ ├──推荐系统.ipynb
│ ├──recommendation_engines.py
│ ├──Recommenders.py
│ ├──song_playcount_df.csv
│ ├──track_metadata_df_sub.csv
│ ├──track_metadata.db
│ ├──train_triplets.txt
│ ├──triplet_dataset_sub_song.csv
│ └──user_playcount_df.csv
├──14.基于统计分析的电影推荐
│ └──电影推荐.zip
├──15.学习曲线
│ └──学习曲线
│ ├──.ipynb_checkpoints
│ │ └──学习曲线(Bias和Variance)-checkpoint.ipynb
│ ├──1.png
│ ├──2.png
│ ├──3.png
│ ├──4.png
│ ├──5.png
│ ├──6.png
│ ├──7.png
│ ├──8.png
│ ├──9.png
│ ├──10.png
│ ├──11.png
│ ├──学习曲线(Bias和Variance).ipynb
│ └──Folds5x2_pp.xlsx
├──16.NLP-文本特征方法对比
│ ├──自然语言处理方法对比.ipynb
│ ├──clean_data.csv
│ ├──GoogleNews-vectors-negative300.bin
│ ├──socialmedia_relevant_cols_clean.csv
│ ├──socialmedia_relevant_cols_clean2.csv
│ └──socialmedia_relevant_cols.csv
├──17.使用word2vec分类任务
│ └──word2vec.zip
├──18.Tensorflow自己打造word2vec
│ └──word2vec
│ └──word2vec.zip
├──19.制作自己常用工具包
│ └──特征筛选
│ ├──__pycache__
│ │ └──feature_selector.cpython-36.pyc
│ ├──.ipynb_checkpoints
│ │ ├──工具-checkpoint.ipynb
│ │ └──Feature Selector Usage-checkpoint.ipynb
│ ├──data
│ │ ├──AirQualityUCI.csv
│ │ ├──caravan-insurance-challenge.csv
│ │ └──credit_example.csv
│ ├──feature_selector
│ │ ├──__init__.py
│ │ └──feature_selector.py
│ ├──images
│ │ ├──collinear_dataframe.PNG
│ │ ├──example_collinear_heatmap.png
│ │ ├──example_cumulative_feature_importances.png
│ │ ├──example_missing_histogram.png
│ │ ├──example_top_feature_importances.png
│ │ ├──example_unique_histogram.png
│ │ └──feature_importance_dataframe.PNG
│ └──工具.ipynb
└──20.数据处理与特征工程
└──机器学习项目实战流程
├──.ipynb_checkpoints
│ ├──机器学习项目实战-1-数据预处理-checkpoint.ipynb
│ ├──机器学习项目实战-2-建模-checkpoint.ipynb
│ ├──机器学习项目实战-3-分析-checkpoint.ipynb
│ └──Exploratory_Work-checkpoint.ipynb
├──auto_ml
│ └──tpot_exported_pipeline.py
├──data
│ ├──cleaned_data.csv
│ ├──Energy_and_Water_Data_Disclosure_for_Local_Law_84_2017__Data_for_Calendar_Year_2016_.csv
│ ├──no_score.csv
│ ├──testing_features.csv
│ ├──testing_labels.csv
│ ├──training_features.csv
│ ├──training_labels.csv
│ ├──X_test.csv
│ ├──X_train.csv
│ ├──Y_test.csv
│ └──Y_train.csv
├──images
│ ├──annotated_individual_node.PNG
│ ├──correlation_examples.png
│ ├──cover_auto_ml.jpg
│ ├──cover_one.jpg
│ ├──cover_three.jpg
│ ├──cover_two.jpg
│ ├──data_formatted_with_score.PNG
│ ├──density_boroughs.png
│ ├──density_type.png
│ ├──df_info.PNG
│ ├──feature_importances_graph.png
│ ├──feature_importances.PNG
│ ├──feature_pairs.png
│ ├──formatted_train_data.PNG
│ ├──individual_node.png
│ ├──intrepretability_vs_accuracy.png
│ ├──kfold_cv.png
│ ├──lime_wrong_explanation.PNG
│ ├──local_explanation_one.png
│ ├──missing_values.PNG
│ ├──model_comparison.png
│ ├──negative_correlations.PNG
│ ├──nestimator_performance.png
│ ├──positive_correlations.PNG
│ ├──raw_data.PNG
│ ├──residual_distribution.png
│ ├──score_distribution.png
│ ├──score_vs_eui.png
│ ├──test_prediction_density.png
│ ├──test_values.png
│ ├──tpot_training_information.PNG
│ ├──tpot-ml-pipeline.png
│ ├──tree_single_small.dot
│ ├──tree_single_small.png
│ ├──tree_single.dot
│ ├──tree_single.png
│ ├──tree_small.dot
│ ├──tree_small.png
│ ├──tree_verysmall.dot
│ ├──tree_verysmall.png
│ ├──tree.dot
│ ├──tree.png
│ ├──weather_norm_eui.png
│ └──wrong_explanation_plot.png
├──2016_nyc_benchmarking_data_disclosure_definitions.pdf
├──机器学习项目实战-1-数据预处理.ipynb
├──机器学习项目实战-2-建模.ipynb
├──机器学习项目实战-3-分析.ipynb
├──Building Data Report.pdf
├──hw_assignment.docx
└──hw_assignment.pdf

相关下载

点击下载

参与评论