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IT教程名称：顶级人工智能框架实战-探索性数据分析+Kaggle竞赛案例 系统化人工智能案例学习课程 IT视频教程网 itspjc点com 52p
7 R0 n- e, w- g4 e( J9 {4 r1 ]/ K顶级人工智能框架实战-探索性数据分析+Kaggle竞赛案例 系统化人工智能案例学习课程
2 C$ }8 @) f& `" m- I. a, x2 j===============课程目录===============
% ?# g( I2 G l0 Q# {; Q
$ L7 M' N3 [8 ?5 z1 w(1)\\01使用Python分析科比生涯数据；目录中文件数:3个
4 W( r& g& D: ?2 s├─(1) 1.科比数据集简介.mp4
# P7 Q, N; J& h1 j$ E! r├─(2) 2.数据预处理 (1).mp4
) a, j/ i: L t7 J6 C├─(3) 3.建模.mp4
( \4 S, Q6 O1 i% h(2)\\02案例实战-信用卡欺诈检测；目录中文件数:10个: c8 b1 F" n3 `- ^
├─(4) 1.案例背景和目标.mp4
+ s. y+ m6 U4 B├─(5) 10.SMOTE样本生成策略.mp4- d; I% |7 S8 E7 U
├─(6) 2.样本不均衡解决方案.mp4$ L, V6 ?) Z+ M: M
├─(7) 3.下采样策略.mp40 P# y6 \, A3 ^' H4 O
├─(8) 4.交叉验证.mp4
5 F% Z7 b+ L. s: g1 m' n0 L4 @├─(9) 5.模型评估方法.mp4
& {4 O! c) F5 F2 ]" A├─(10) 6.正则化惩罚.mp4
& f5 t+ x4 R( e2 W/ p+ C├─(11) 7.逻辑回归模型.mp4
. _2 H5 e" h4 [5 v2 F├─(12) 8.混淆矩阵.mp45 f- G0 s6 H k* h
├─(13) 9.逻辑回归阈值对结果的影响.mp4
; W" M* S5 c) f9 t( w/ V(3)\\03Python文本数据分析；目录中文件数:6个
# m H/ f% S. Y( n9 }; ]- s$ p# ?6 }├─(14) 1.文本分析与关键词提取.mp4# k% Z7 Z* I% `( e: d
├─(15) 2.相似度计算.mp4
; Y1 E) B8 Z0 S6 V" D├─(16) 3.新闻数据与任务简介.mp4
- D/ z4 X0 {! X├─(17) 4.TF-IDF关键词提取.mp4% B7 i& s. |) v/ a
├─(18) 5.LDA建模.mp4
& S4 M3 X1 [8 r4 `5 X# R. \; w├─(19) 6.基于贝叶斯算法进行新闻分类.mp4
5 d4 ]$ ~+ t6 v4 J+ O+ |(4)\\04Kaggle竞赛案例-泰坦尼克获救预测；目录中文件数:5个& q7 E, Y2 ?: x( e5 w! {
├─(20) 1.数据介绍.mp4( o% d: I- ?9 {7 ]
├─(21) 2.数据预处理.mp4" @: W; A: _7 }8 c
├─(22) 3.回归模型[vxia.net].mp4
( p) x6 S7 f0 h8 |3 M4 q├─(23) 4.随机森林模型.mp4" v# P9 F7 e1 i5 H
├─(24) 5.特征选择.mp4
. H9 Q$ n3 ]$ s# ?7 @) c" q/ k- l+ a5 p(5)\\05时间序列案例实战；目录中文件数:6个
! k l9 e: r' e├─(25) 1.Pandas生成时间序列.mp4
% ~; Q: e! J5 C├─(26) 2.Pandas数据重采样.mp4
4 _7 Q/ H o5 c9 U2 m├─(27) 3.Pandas滑动窗口.mp46 ~' T. j% E& S
├─(28) 4.股票预测案例.mp49 |+ {: A1 T, j$ u X3 I% ?: Y+ l( S7 o
├─(29) 5.使用tsfresh库进行分类任务.mp4
4 e" v, D. Y9 v, A' y4 `4 T├─(30) 6.维基百科词条EDA.mp4" v2 L0 R4 w9 |, `$ [* ~
(6)\\06TensorFlow框架；目录中文件数:9个
$ P4 r' P( |/ d├─(31) 10.卷积神经网络参数.mp4
9 {. u1 B5 f6 F/ T4 W├─(32) 2.变量.mp4
! k9 V) A# u) Q6 D) S0 }├─(33) 3.变量练习.mp4# }5 o' T! T6 ?
├─(34) 4.线性回归模型.mp4
" K1 C; ~! T6 k7 |4 V% j├─(35) 5.逻辑回归框架.mp42 y4 G8 I0 w( S4 R1 S. a% `
├─(36) 6.逻辑回归迭代.mp4/ s- h1 Z- O4 Y, v( k( g2 a) h
├─(37) 7.神经网络模型.mp4# }+ \' [/ Q6 _" R
├─(38) 8.完成神经网络.mp4# v1 T1 @, g: l, `8 r
├─(39) 9.卷积神经网络模型.mp4# }- f9 l3 ]5 u* z& @2 Y! y
(7)\\07MNIST手写字体识别；目录中文件数:5个" u& d! T, h+ w t
├─(40) 1.神经网络模型概述.mp4
6 h ]8 p- J/ V' a5 r├─(41) 2.tensorflow参数.mp4' I% r8 r! `1 c6 ?
├─(42) 3.卷积简介.mp4
8 A0 S! \9 g3 X4 I├─(43) 4.构造网络结构.mp4. i; Y( V! L4 u) L
├─(44) 5.训练网络模型.mp4
* @% g3 s, k- }6 }(8)\\08Gensim中文词向量建模；目录中文件数:4个
+ d2 `) l" A5 G( D├─(45) 1.使用Gensim库构造词向量.mp4
, W1 t5 L# {2 k0 j( r! N├─(46) 2.维基百科中文数据处理.mp4/ S% e) M' e% k w1 u
├─(47) 3.Gensim构造word2vec模型.mp4% w( u. l( W/ J ]( j& }# B
├─(48) 4.测试模型相似度结果.mp4
' s# M: u. c! a- g* p) o6 ~(9)\\09探索性数据分析-赛事数据集分析；目录中文件数:9个 p3 I5 ` s' S& s* S4 B0 p6 B
├─(49) 1.开场 (1).mp4
! p# y/ o) g# S8 k {6 t) \├─(50) 2.数据背景介绍.mp4- Q% b% D. {4 F1 i- `+ Y
├─(51) 3.数据读取与预处理.mp4' s! b: \0 G, W8 }# r5 o/ @8 d! A6 h
├─(52) 4.数据切分模块.mp45 E% C9 A8 e' g& K, F
├─(53) 5.缺失值可视化分析.mp4
$ m- Q: H0 a$ E6 F5 J0 H├─(54) 6.特征可视化展示.mp4
% l$ l k3 C' L$ b5 I├─(55) 7.多特征之间关系分析.mp47 ?9 {: N D* R6 X2 v! K/ d" J
├─(56) 8.报表可视化分析.mp4
9 N* }% d9 E3 d0 S- \4 b. \0 w├─(57) 9.红牌和肤色的关系.mp48 k: Z. B+ Y3 V Q! ^
(10)\\10 探索性数据分析-农粮数据分析；目录中文件数:7个
! e. O1 j( D) {8 s. Q* S, ]9 ]├─(58) 1.数据背景简介.mp4
1 i: I, Q" D+ m8 A1 c! }7 s├─(59) 2.数据切片分析.mp4
4 W' l3 Y+ x2 m; P6 Z( W- J├─(60) 3.单变量分析.mp4
2 @, y; {+ K) R7 m$ P5 q" q) R) d# b├─(61) 4.峰度与偏度.mp4! j2 A- X& s' f$ C3 L9 h! S9 m2 G
├─(62) 5.数据对数变换.mp4
' s! \- J$ Y7 Y5 W7 g7 |. s├─(63) 6.数据分析维度.mp4
" {5 M$ U9 ^4 Q' E' e3 _) K e+ U5 ^├─(64) 7.变量关系可视化展示.mp4& p" U9 T# W6 p" z& j& w
- ?; R2 o* \7 E7 ^2 {9 A4 o G6 C a$ x& |/ E
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发表于 2024-9-24 18:12:24
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