超強大的Python數據分析課程-偏機器學習方向xa0xa0Python數據分析經典案例課程
===============課程目錄
├─Tensorflow課程.zip
├─機器學習經典案例.zip
├─課時01.課程簡介.flv
├─課時02.課程數據，代碼下載.swf
├─課時03.使用Anaconda搭建python環境.flv
├─課時04.Kobe.Bryan生涯數據讀取與簡介.flv
├─課時05.特征數據可視化展示.flv_d.flv
├─課時06.數據預處理.flv_d.flv
├─課時07.使用scikit-learn建立分類模型.flv_d.flv
├─課時08.數據簡介及面臨的挑戰.flv_d.flv
├─課時09.數據不平衡問題解決方案.flv_d.flv
├─課時10.邏輯回歸進行分類預測.flv_d.flv
├─課時11.使用閾值來衡量預測標準.flv_d.flv
├─課時12.使用數據生成策略.flv_d.flv
├─課時13.數據簡介與特征課時化展示.flv_d.flv
├─課時14.不同特征的分布規則.flv_d.flv
├─課時15.決策樹模型參數詳解.flv_d.flv
├─課時16.決策樹中參數的選擇.flv_d.flv
├─課時17.將建立好決策樹可視化展示出來.flv_d.flv
├─課時18.船員數據分析.flv_d.flv
├─課時19.數據預處理.flv_d.flv
├─課時20.使用回歸算法進行預測.flv_d.flv
├─課時21.使用隨機森林改進模型.flv_d.flv
├─課時22.隨機森林特征重要性分析.flv_d.flv
├─課時23.級聯模型原理.flv_d.flv
├─課時24.數據預處理與熱度圖.flv_d.flv
├─課時25.二階段輸入特征制作.flv_d.flv
├─課時26.使用級聯模型進行預測.flv_d.flv
├─課時27.數據簡介與特征預處理.flv_d.flv
├─課時28.員工不同屬性指標對結果的影響.flv_d.flv
├─課時29.數據預處理.flv_d.flv
├─課時30.構建預測模型.flv_d.flv
├─課時31.基于聚類模型的分析.flv
├─課時32.tensorflow框架的安裝.flv_d.flv
├─課時33.神經網絡模型概述.flv_d.flv
├─課時34.使用tensorflow設定基本參數.flv_d.flv
├─課時35.卷積神經網絡模型.flv_d.flv
├─課時36.構建完整的神經網絡模型.flv_d.flv
├─課時37.訓練神經網絡模型.flv_d.flv
├─課時38.PCA原理簡介.flv_d.flv
├─課時39.數據預處理.flv_d.flv
├─課時40.協方差分析.flv_d.flv
├─課時41.使用PCA進行降維.flv_d.flv
├─課時42.數據簡介與故事背景.flv_d.flv
├─課時43.基于詞頻的特征提取.flv_d.flv
├─課時44.改進特征選擇方法.flv_d.flv
├─課時45.數據清洗.flv_d.flv
├─課時46.數據預處理.flv_d.flv
├─課時47.盈利方法和模型評估.flv_d.flv
├─課時48.預測結果.flv_d.flv
