01使用Python分析科比生涯数据
1.科比数据集简介.mp4
2.数据预处理(1).mp4
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
10.SMOTE样本生成策略.mp4
2.样本不均衡解决方案.mp4
3.下采样策略.mp4
4.交叉验证.mp4
5.模型评估方法.mp4
6.正则化惩罚.mp4
7.逻辑回归模型.mp4
8.混淆矩阵.mp4
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
2.相似度计算.mp4
3.新闻数据与任务简介.mp4
4.TF-IDF关键词提取.mp4
5.LDA建模.mp4
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
2.数据预处理.mp4
3.回归模型[heirui8.com].mp4
4.随机森林模型.mp4
5.特征选择.mp4

├─05时间序列案例实战
1.Pandas生成时间序列.mp4
2.Pandas数据重采样.mp4
3.Pandas滑动窗口.mp4
4.股票预测案例.mp4
5.使用tsfresh库进行分类任务.mp4
6.维基百科词条EDA.mp4

├─06TensorFlow框架
10.卷积神经网络参数.mp4
2.变量.mp4
3.变量练习.mp4
4.线性回归模型.mp4
5.逻辑回归框架.mp4
6.逻辑回归迭代.mp4
7.神经网络模型.mp4
8.完成神经网络.mp4
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
2.tensorflow参数.mp4
3.卷积简介.mp4
4.构造网络结构.mp4
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
2.维基百科中文数据处理.mp4
3.Gensim构造word2vec模型.mp4
4.测试模型相似度结果.mp4

新Python机器学习

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