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(價值499)網易云課堂菜菜的機器學習sklearn課堂

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發表于 2019-8-31 21:28:01 | 只看該作者 |只看大圖 回帖獎勵 |倒序瀏覽 |閱讀模式

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課程名稱: (價值499)網易云課堂菜菜的機器學習sklearn課堂

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課程簡介:   

(價值499)網易云課堂菜菜的機器學習sklearn課堂

        適用人群
                Python語言使用者
                機器學習愛好者
                數據分析、數據挖掘領域研究者

        課程概述
                十二周,十二個任務,讓菜菜帶你認識sklearn,帶你深入淺出地探索算法的神秘世界。我會為你解讀sklearn中的主流算法,帶你處理數據,調整參數,完善算法,調用結果。我會為你解析參數,助你理解算法原理,也會帶你遍歷案例,帶你實戰給你刷經驗。
                十二周之后,人人都能夠三行實現算法,實現少加班,多鉆研,在數據行業乘風破浪的目標,為成為優秀的數據挖掘工程師打下堅實的基礎~

        [課程前置知識]
                1. 熟悉至少一門編程語言,最好是Python,掌握Numpy、Pandas和Matplotlib基礎知識
                2.了解機器學習的基本概念
                3. 對自己的承諾與能夠付出的時間

課程目錄:  

        章節1:決策樹與泰坦尼克號生存預測
        課時1第一章課件+數據
        課時21. 引言,sklearn入門07:54
        課時32. 決策樹:概述08:52
        課時43.1 分類樹:參數Criterion07:11
        課時53.2 分類樹:實現一棵樹,隨機性參數27:11
        課時63.3 分類樹:剪枝參數調優(1)12:08
        課時73.4 分類樹:剪枝參數調優(2)07:36
        課時83.5 分類樹:重要屬性和接口15:37
        課時94.1 回歸樹:參數,屬性和接口.mp408:44
        課時104.2 回歸樹:交叉驗證 (1)06:26
        課時114.3 回歸樹:交叉驗證(2)04:07
        課時124.4 回歸樹案例:用回歸樹擬合正弦曲線29:13
        課時135.1 案例:泰坦尼克號生存者預測 (1)34:41
        課時145.2 案例:泰坦尼克號生存者預測 (2)10:04
        課時155.3 案例:泰坦尼克號生存者預測 (3)16:12
        課時165.4 案例:泰坦尼克號生存者預測 (4)03:14
        章節2:隨機森林與醫療數據集調參
        課時17第二章課件+數據
        課時181 集成算法概述12:26
        課時192.1 隨機森林分類器37:53
        課時202.2 參數boostrap & oob_score + 重要屬性和接口32:03
        課時212.3 [選學] 袋裝法的另一個必要條件05:30
        課時223.1 隨機森林回歸器10:13
        課時233.2 案例:用隨機森林填補缺失值 (1)25:20
        課時243.3 案例:用隨機森林填補缺失值 (2)14:28
        課時253.4 案例:用隨機森林填補缺失值 (3)29:57
        課時263.5 案例:用隨機森林填補缺失值 (4)09:01
        課時274. 機器學習中調參的基本思想17:29
        課時285.1. 案例:隨機森林在乳腺癌數據上的調參 (1)16:42
        課時295.2 案例:隨機森林在乳腺癌數據上的調參 (2)24:02
        章節3:數據預處理與特征工程
        課時30第三章課件+數據
        課時310 概述 + 12期課綱15:42
        課時321.1 數據預處理1:數據歸一化17:31
        課時331.2 數據預處理2:數據標準化08:44
        課時341.3 數據預處理3:缺失值 (1)07:51
        課時351.4 數據預處理4:缺失值 (2)14:58
        課時361.5 數據預處理5:處理分類型數據34:47
        課時371.6 數據預處理6:處理連續型數據17:30
        課時382.1 特征選擇1:過濾法-方差過濾 (1)14:40
        課時392.2 特征選擇2:過濾法-方差過濾 (2)28:12
        課時402.3 特征選擇3:過濾法-卡方過濾18:37
        課時412.4 特征選擇4:過濾法-F檢驗和互信息法 (1)09:31
        課時422.5 特征選擇5:過濾法-互信息法(2) + 總結03:24
        課時432.6 特征選擇6:嵌入法 (1)07:15
        課時442.7 特征選擇7:嵌入法 (2)20:50
        課時452.8 特征選擇8:包裝法 + 總結18:01
        章節4:降維算法PCA與手寫數字案例
        課時46第四章課件+數據
        課時471 降維算法概述13:08
        課時482.1 降維究竟怎樣實現?23:07
        課時492.2 參數 + 案例:高維數據的可視化 (1)33:42
        課時502.2 參數 + 案例:高維數據的可視化 (2)04:32
        課時512.3 參數 + 案例:人臉識別中的components_應用.mp441:45
        課時522.3 PCA中的SVD,重要參數svd_solver23:31
        課時532.4 重要接口 + 案例1:用人臉識別看PCA降維后的信息保存量15:59
        課時542.4 重要接口 + 案例2:用PCA實現手寫數字的噪音過濾15:05
        課時552.5 原理,流程,重要屬性接口和參數的總結05:51
        課時563.1 案例:PCA實現784個特征的手寫數字的降維 (1)24:45
        課時573.2 案例:PCA實現784個特征的手寫數字的降維 (2)08:11
        章節5:邏輯回歸和信用評分卡
        課時58第五章課件+數據
        課時590 前言03:25
        課時601.1 邏輯回歸概述:名為“回歸”的分類器14:54
        課時611.2 為什么需要邏輯回歸08:37
        課時621.3 sklearn當中的邏輯回歸05:01
        課時632.1.1 二元邏輯回歸的損失函數09:22
        課時642.2.1 正則化:重要參數penalty & C28:46
        課時652.2.2 邏輯回歸的特征工程 (1)08:15
        課時662.2.2 邏輯回歸的特征工程 (2)06:15
        課時672.2.2 邏輯回歸的特征工程 (3)15:53
        課時682.2.2 邏輯回歸的特征工程 (4)04:18
        課時692.3.1 重要參數max_iter - 梯度下降求解邏輯回歸的過程06:49
        課時702.3.2 梯度的概念與解惑11:01
        課時712.3.3 步長的概念與解惑18:52
        課時722.4 二元回歸與多元回歸:重要參數solver & multi_class12:26
        課時732.5 樣本不均衡與參數class_weight05:19
        課時743.1 案例:評分卡與完整的模型開發流程06:36
        課時753.2.1~2 案例:評分卡 - 數據預處理(1) - 重復值與缺失值26:42
        課時763.2.3 案例:評分卡 - 數據預處理 (2) - 異常值14:44
        課時773.2.4 案例:評分卡 - 數據預處理 (3) - 標準化03:21
        課時783.2.5 案例:評分卡 - 數據預處理 (4) - 樣本不均衡問題07:43
        課時793.2.6 案例:評分卡 - 數據預處理 (5) - 保存訓練集和測試集數據05:08
        課時803.3 案例:評分卡 - 分箱 (1) - 概述與概念10:47
        課時813.3.1 案例:評分卡 - 分箱 (2) - 等頻分箱 (1)06:58
        課時823.3.1 案例:評分卡 - 分箱 (3) - 等頻分箱 (2)09:31
        課時833.3.2 案例:評分卡 - 分箱 (4) - 選學說明02:06
        課時843.3.3 案例:評分卡 - 分箱 (5) - 計算WOE與IV06:09
        課時853.3.4 案例:評分卡 - 分箱 (6) - 卡方檢驗、箱體合并、IV值等22:32
        課時863.3.5 案例:評分卡 - 分箱 (7) - 包裝分箱函數04:44
        課時873.3.6 案例:評分卡 - 分箱 (8) - 包裝判斷分箱個數的函數06:09
        課時883.3.7 案例:評分卡 - 分箱 (9) - 對所有特征進行分箱07:15
        課時893.4 案例:評分卡 - 映射數據 (1)06:44
        課時903.4 案例:評分卡 - 映射數據 (2)08:02
        課時913.5 案例:評分卡 - 建模與模型驗證11:41
        課時923.6 案例:評分卡 - 評分卡的輸出和建立16:59
        章節6:聚類算法與量化案例
        課時93第六章課件+數據
        課時940 概述01:32
        課時951.1 無監督學習概述,聚類vs分類09:34
        課時961.2 sklearn當中的聚類算法04:18
        課時972.1 Kmeans是如何工作的?11:39
        課時982.2 & 2.3 簇內平方和,時間復雜度16:48
        課時993.1.1 KMeans - 重要參數n_clusters26:30
        課時1003.1.2 聚類算法的模型評估指標 (1)12:58
        課時1013.1.2 聚類算法的模型評估指標 (2) - 輪廓系數05:50
        課時1023.1.2 聚類算法的模型評估指標 (3) - CHI09:44
        課時1033.1.3 案例:輪廓系數找最佳n_clusters (1)10:02
        課時1043.1.3 案例:輪廓系數找最佳n_clusters (2)10:59
        課時1053.1.3 案例:輪廓系數找最佳n_clusters (3)23:18
        課時1063.2 重要參數init & random_state & n_init:初始質心怎么決定?08:24
        課時1073.3 重要參數max_iter & tol:如何讓聚類停下來?04:09
        課時1083.5 重要屬性與接口 & 函數k_means06:22
        課時1094 案例:Kmeans做矢量量化 (1):案例背景03:59
        課時1104 案例:Kmeans做矢量量化 (2)18:00
        課時1114 案例:Kmeans做矢量量化 (3)06:52
        課時1124 案例:Kmeans做矢量量化 (4)14:26
        章節7:支持向量機與醫療數據集調參(上)
        課時113第七章課件+數據
        課時1140 本周要學習什么01:52
        課時1151.1 支持向量機概述:最強大的機器學習算法09:35
        課時1161.2 支持向量機是如何工作的 & sklearn中的SVM15:09
        課時1172.1.1 線性SVC的損失函數 (1)18:03
        課時1182.1.1 線性SVC的損失函數 (2)10:22
        課時1192.1.2 函數間隔與幾何間隔04:41
        課時1202.1.3.1 損失函數的拉格朗日乘數形態14:52
        課時1212.1.3.2 拉格朗日對偶函數 (1)13:28
        課時1222.1.3.2 拉格朗日對偶函數 (2)08:07
        課時1232.1.3.3 求解拉格朗日對偶函數極其后續過程03:49
        課時1242.1.4 SVM求解可視化 (1):理解等高線函數contour11:44
        課時1252.1.4 SVM求解可視化 (2):理解網格制作函數meshgrid與vstack07:53
        課時1262.1.4 SVM求解可視化 (3):建模,繪制圖像并包裝函數12:11
        課時1272.1.4 SVM求解可視化 (4):探索建立好的模型02:24
        課時1282.1.4 SVM求解可視化(5):非線性數據集上的推廣與3D可視化08:17
        課時1292.1.4 SVM求解可視化(6):Jupyter Notebook中的3D交互功能03:08
        課時1302.2.1 & 2.2.2 非線性SVM與核函數:重要參數kernel10:54
        課時1312.2.3 案例:如何選取最佳核函數 (1)26:07
        課時1322.2.3 案例:如何選取最佳核函數 (2)15:52
        課時1332.2.4 案例:在乳腺癌數據集上探索核函數的性質33:08
        課時1342.2.5 案例:在乳腺癌數據集上對核函數進行調參 (1)05:37
        課時1352.2.5 案例:在乳腺癌數據集上對核函數進行調參 (2)12:00
        課時1362.3.1 SVM在軟間隔數據上的推廣12:47
        課時1372.3.2 重要參數C & 總結08:19
        章節8:支持向量機與Kaggle案例:澳大利亞天氣數據集
        課時138支持向量機 (下) 課件 + 源碼 + 數據
        課時1390 目錄:本周將學習什么內容02:33
        課時1401.1 簡單復習支持向量機的基本原理06:43
        課時1411.2 參數C的深入理解:多個支持向量存在的理由12:30
        課時1421.3 二分類SVC中的樣本不均衡問題08:19
        課時1431.3 如何使用參數class_weight (1)05:14
        課時1441.3 如何使用參數class_weight (2)09:06
        課時1452 SVC的模型評估指標03:29
        課時1462.1 混淆矩陣與準確率05:42
        課時1472.1 樣本不平衡的藝術(1):精確度Precision07:27
        課時1482.1 樣本不平衡的藝術(2):召回率Recall與F1 measure07:07
        課時1492.1.3 對多數類樣本的關懷:特異度Specificity和假正率04:28
        課時1502.1.4 sklearn中的混淆矩陣01:55
        課時1512.2 ROC曲線:Recall與假正率FPR的平衡02:06
        課時1522.2.1 概率與閾值18:01
        課時1532.2.2 SVM做概率預測08:41
        課時1542.2.3 繪制ROC曲線 (1)04:00
        課時1552.2.3 繪制ROC曲線 (2)07:52
        課時1562.2.3 繪制ROC曲線 (3)05:22
        課時1572.2.4 sklearn中的ROC曲線和AUC面積10:11
        課時1582.2.5 利用ROC曲線求解最佳閾值06:53
        課時1593 選學說明:使用SVC時的其他考慮01:59
        課時1604 案例:預測明天是否會下雨 - 案例背景03:52
        課時1614.1 案例:導庫導數據,探索特征13:22
        課時1624.2 案例:分集,優先處理標簽11:34
        課時1634.3.1 案例:描述性統計,處理異常值10:10
        課時1644.3.2 案例:現實數據上的數據預處理 - 處理時間35:43
        課時1654.3.3 案例:現實數據上的數據預處理 - 處理地點 (1)03:42
        課時1664.3.3 案例:現實數據上的數據預處理 - 處理地點 (2)10:43
        課時1674.3.3 案例:現實數據上的數據預處理 - 處理地點 (3)11:15
        課時1684.3.3 案例:現實數據上的數據預處理 - 處理地點 (4)10:12
        課時1694.3.4 案例:現實數據上的數據預處理 - 填補分類型變量的缺失值12:07
        課時1704.3.5 案例:現實數據上的數據預處理 - 編碼分類型變量04:15
        課時1714.3.6 & 4.3.7 案例:現實數據集上的數據預處理:連續型變量07:37
        課時1724.4 案例:建模與模型評估 (1)04:49
        課時1734.4 案例:建模與模型評估 (2)03:25
        課時1744.5.1 案例:模型調參:追求最高的recall04:55
        課時1754.5.2 案例:模型調參:追求最高的精確度 (1)12:07
        課時1764.5.2 案例:模型調參:追求最高的精確度 (2)04:23
        課時1774.5.3 案例:模型調參:追求精確度與recall的平衡14:56
        課時1784.6 SVM總結與結語01:42
        章節9:回歸大家族:線性,嶺回歸,Lasso,多項式
        課時179回歸大家族:課件 + 代碼
        課時1800 本周要學習什么.mp403:51
        課時1811 概述,sklearn中的線性回歸大家族04:57
        課時1822.1 多元線性回歸的基本原理和損失函數11:02
        課時1832.2 用最小二乘法求解多元線性回歸的過程13:09
        課時1842.3 多元線性回歸的參數,屬性及建模代碼27:44
        課時1853.1 回歸類模型的評估指標:是否預測準確?15:32
        課時1863.2 回歸類模型的評估指標:是否擬合了足夠的信息?29:29
        課時1874.1 多重共線性:含義,數學,以及解決方案34:35
        課時1884.2.1 嶺回歸處理多重共線性13:00
        課時1894.2.2 sklearn中的嶺回歸:linear_model.Ridge21:40
        課時1904.2.3 為嶺回歸選擇最佳正則化參數23:46
        課時1914.3.1 Lasso處理多重共線性11:40
        課時1924.3.2 Lasso的核心作用:特征選擇16:36
        課時1934.3.3 Lasso選擇最佳正則化參數27:30
        課時1945.1.1 & 5.1.2 線性數據與非線性數據09:05
        課時1955.1.3 線性vs非線性模型 (1):線性模型在非線性數據集上的表現16:34
        課時1965.1.3 線性vs非線性模型 (2):擬合,效果與特點15:10
        課時1975.2 離散化:幫助線性回歸解決非線性問題30:39
        課時1985.3.1 多項式對數據做了什么?26:27
        課時1995.3.2 多項式回歸提升模型表現11:08
        課時2005.3.3 多項式回歸的可解釋性18:52
        課時2015.3.4 多項式回歸:線性還是非線性模型? + 本周結語09:41
        章節10:樸素貝葉斯
        課時202樸素貝葉斯課件 + 源碼
        課時2030 本周要講解的內容01:44
        課時2041.1 為什么需要樸素貝葉斯04:03
        課時2051.2 概率論基礎 - 貝葉斯理論等式06:01
        課時2061.2.1 瓢蟲冬眠:理解條件概率 (1)08:12
        課時2071.2.1 瓢蟲冬眠:理解條件概率 (2)09:10
        課時2081.2.1 瓢蟲冬眠:理解條件概率 (3)05:36
        課時2091.2.2 貝葉斯的性質與最大后驗估計06:36
        課時2101.2.3 漢堡稱重:連續型變量的概率估計 (1)04:02
        課時2111.2.3 漢堡稱重:連續型變量的概率估計 (2)08:53
        課時2121.3 sklearn中的樸素貝葉斯02:34
        課時2132.1.1 認識高斯樸素貝葉斯19:56
        課時2142.1.2 高斯樸素貝葉斯擅長的數據集04:08
        課時2152.1.3 探索貝葉斯 - 擬合中的特性與運行速度 (1)02:29
        課時2162.1.3 探索貝葉斯 - 擬合中的特性與運行速度 (2) - 代碼講解 (1)21:42
        課時2172.1.3 探索貝葉斯 - 擬合中的特性與運行速度 (3) - 代碼講解 (2)03:20
        課時2182.1.3 探索貝葉斯 - 擬合中的特性與運行速度 (4) - 分析與結論12:47
        課時2192.2.1 概率類模型的評估指標 (1) - 布里爾分數12:40
        課時2202.2.1 概率類模型的評估指標 (2) - 布里爾分數可視化06:01
        課時2212.2.2 概率類模型的評估指標 (3) - 對數損失Logloss13:12
        課時2222.2.3 概率類模型的評估指標 (4) - 可靠性曲線 (1)08:11
        課時2232.2.3 概率類模型的評估指標 (5) - 可靠性曲線 (2)27:04
        課時2242.2.4 概率類模型的評估指標 (6) - 概率分布直方圖10:33
        課時2252.2.5 概率類模型的評估指標 (7) - 概率校準 (1)18:39
        課時2262.2.5 概率類模型的評估指標 (8) - 概率校準 (2)03:07
        課時2272.3.1 多項式樸素貝葉斯 (1) - 認識多項式樸素貝葉斯05:14
        課時2282.3.1 多項式樸素貝葉斯 (2) - 數學原理05:50
        課時2292.3.1 多項式樸素貝葉斯 (3) - sklearn中的類與參數04:28
        課時2302.3.1 多項式樸素貝葉斯 (4) - 來構造一個分類器吧11:29
        課時2312.3.2 伯努利樸素貝葉斯 (1) - 認識伯努利樸素貝葉斯02:47
        課時2322.3.2 伯努利樸素貝葉斯 (2) - sklearn中的類與參數03:08
        課時2332.3.2 伯努利樸素貝葉斯 (3) - 構造一個分類器03:21
        課時2342.3.3 探索貝葉斯 - 樸素貝葉斯的樣本不均衡問題13:42
        課時2352.3.4 補集樸素貝葉斯 - 補集樸素貝葉斯的原理  (1)04:36
        課時2362.3.4 補集樸素貝葉斯 - 補集樸素貝葉斯的原理 (2)05:29
        課時2372.3.4 補集樸素貝葉斯 - 處理樣本不均衡問題03:40
        課時2383.1.1 案例:貝葉斯做文本分類 (1) - 單詞計數向量技術07:49
        課時2393.1.1 案例:貝葉斯做文本分類 (2) - 單詞計數向量的問題04:35
        課時2403.1.2 案例:貝葉斯做文本分類 (3) - TF-IDF技術06:55
        課時2413.2 案例:貝葉斯做文本分類 (4) - 探索和提取文本數據15:29
        課時2423.3 案例:貝葉斯做文本分類 (5) - 使用TF-IDF編碼文本數據03:37
        課時2433.4 案例:貝葉斯做文本分類 (6) - 算法應用與概率校準12:29
        章節11:XGBoost
        課時244XGBoost課件 + 代碼
        課時2450 本周要學習什么06:01
        課時2461 XGBoost前瞻:安裝xgboost,xgboost庫與skleanAPI12:44
        課時2472.1 梯度提升樹(1):集成算法回顧,重要參數n_estimators13:14
        課時2482.1 梯度提升樹(2):參數n_estimators下的建模21:23
        課時2492.1 梯度提升樹(3):參數n_estimators的學習曲線13:37
        課時2502.1 梯度提升樹(4):基于方差-偏差困境改進的學習曲線12:38
        課時2512.2 梯度提升樹(5):控制有放回隨機抽樣,參數subsample15:17
        課時2522.3 梯度提升樹(6):迭代決策樹:重要參數eta20:51
        課時2532.3 梯度提升樹(7):迭代決策樹:重要參數eta03:37
        課時2543.1 XGBoost的智慧 (1):選擇弱評估器:重要參數booster04:40
        課時2553.2 XGBoost的智慧 (2):XGBoost的目標函數,使用xgboost庫建模28:01
        課時2563.3 XGBoost的智慧 (3):求解XGBoost的目標函數 - 推導過程18:15
        課時2573.3 XGBoost的智慧 (4):XGboost的目標函數 - 泰勒展開相關問題05:46
        課時2583.4 XGBoost的智慧 (5):參數化決策樹,正則化參數lambda與alpha16:09
        課時2593.5 XGBoost的智慧 (6):建立目標函數與樹結構的直接聯系11:24
        課時2603.5 XGBoost的智慧 (7):最優樹結構,求解w和T20:32
        課時2613.6 XGBoost的智慧 (8):貪婪算法求解最優樹10:05
        課時2623.7 XGBoost的智慧 (9):讓樹停止生長:參數gamma與工具xgb.cv34:11
        課時2634.1 XGBoost應用 (1):減輕過擬合:XGBoost中的剪枝參數08:42
        課時2644.1 XGBoost應用 (2):使用xgb.cv進行剪枝參數的調參35:15
        課時2654.2 XGBoost應用 (3):使用pickle保存和調用訓練好的XGB模型10:46
        課時2664.2 XGBoost應用 (4):使用joblib保存和調用訓練好的XGB模型07:39
        課時2674.3 XGBoost應用 (5):XGB分類中的樣本不平衡問題 - sklearnAPI12:18
        課時2684.3 XGBoost應用 (6):XGB分類中的樣本不平衡問題 - xgboost庫15:48
        課時2694.4 XGBoost應用 (7):XGB應用中的其他問題09:18



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