菜菜的机器学习sklearn课堂 价值449

admin

适用人群
Python语言使用者
机器学习爱好者
数据分析、数据挖掘领域研究者


课程概述
十二周，十二个任务，让菜菜带你认识sklearn，带你深入浅出地探索算法的神秘世界。我会为你解读sklearn中的主流算法，带你处理数据，调整参数，完善算法，调用结果。我会为你解析参数，助你理解算法原理，也会带你遍历案例，带你实战给你刷经验。


十二周之后，人人都能够三行实现算法，实现少加班，多钻研，在数据行业乘风破浪的目标，为成为优秀的数据挖掘工程师打下坚实的基础~


[课程前置知识]
1. 熟悉至少一门编程语言，最好是Python，掌握Numpy、Pandas和Matplotlib基础知识
2.了解机器学习的基本概念
3. 对自己的承诺与能够付出的时间


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详细课程目录，章节排序仔细看咯
├─第一章 决策树与泰坦尼克号生存预测
│  └─第一章 决策树与泰坦尼克号生存预测
│          1.引言，sklearn入门【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.决策树：概述【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          3.1分类树：参数criterion【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          3.2分类树：实现一棵树，随机性参数【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          3.3 分类树：剪枝参数调优(1)【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          3.4 分类树：剪枝参数调优(2)【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          3.5 分类树：重要属性和接口【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          4.1 回归树：参数，属性和接口【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          4.2 回归树：交叉验证 (1)【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          4.3 回归树：交叉验证(2)【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          4.4 回归树案例：用回归树拟合正弦曲线【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          5.1 案例：泰坦尼克号生存者预测 (1)【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          5.2 案例：泰坦尼克号生存者预测 (2)【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          5.3 案例：泰坦尼克号生存者预测 (3)【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          5.4 案例：泰坦尼克号生存者预测 (4)【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│         
├─第七章 支持向量机与医疗数据集调参
│  └─第七章 支持向量机与医疗数据集调参
│          0 本周要学习什么【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          1.1 支持向量机概述：最强大的机器学习算法【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          1.2 支持向量机是如何工作的 & sklearn中的SVM【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.1.1 线性SVC的损失函数 (1)【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.1.1 线性SVC的损失函数 (2)【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.1.2 函数间隔与几何间隔【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.1.3.1 损失函数的拉格朗日乘数形态【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.1.3.2 拉格朗日对偶函数 (1)【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.1.3.2 拉格朗日对偶函数 (2)【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.1.3.3 求解拉格朗日对偶函数极其后续过程【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.1.4 SVM求解可视化 (1)：理解等高线函数contour【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.1.4 SVM求解可视化 (2)：理解网格制作函数meshgrid与vstack【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.1.4 SVM求解可视化 (3)：建模，绘制图像并包装函数【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.1.4 SVM求解可视化 (4)：探索建立好的模型【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.1.4 SVM求解可视化（5）：非线性数据集上的推广与3D可视化【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.1.4 SVM求解可视化（6）：Jupyter Notebook中的3D交互功能【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.2.1 & 2.2.2 非线性SVM与核函数：重要参数kernel【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.2.3 案例：如何选取最佳核函数 (1)【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.2.3 案例：如何选取最佳核函数 (2)【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.2.4 案例：在乳腺癌数据集上探索核函数的性质【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.2.5 案例：在乳腺癌数据集上对核函数进行调参 (1）【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.2.5 案例：在乳腺癌数据集上对核函数进行调参 (2)【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.3.1 SVM在软间隔数据上的推广【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.3.2 重要参数C & 总结【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│         
├─第三章 数据预处理与特征工程
│  └─第三章 数据预处理与特征工程
│          0 概述 + 12期课纲【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          1.1 数据预处理1：数据归一化【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          1.2 数据预处理2：数据标准化【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          1.3 数据预处理3：缺失值 (1)【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          1.4 数据预处理4：缺失值 (2)【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          1.5 数据预处理5：处理分类型数据【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          1.6 数据预处理6：处理连续型数据【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.1 特征选择1：过滤法-方差过滤 (1)【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.2 特征选择2：过滤法-方差过滤 (2)【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.3 特征选择3：过滤法-卡方过滤【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.4 特征选择4：过滤法-F检验和互信息法 (1)【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.5 特征选择5：过滤法-互信息法(2) + 总结【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.6 特征选择6：嵌入法 (1)【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.7 特征选择7：嵌入法 (2)【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.8 特征选择8：包装法 + 总结【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│         
├─第九章 回归大家族：线性，岭回归，Lasso，多项式
│  └─第九章 回归大家族：线性，岭回归，Lasso，多项式
│          0 本周要学习什么.mp4【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          1 概述，sklearn中的线性回归大家族【IT视频学习网-www.itspxx.com】~1.mp4
│          2.1 多元线性回归的基本原理和损失函数【IT视频学习网-www.itspxx.com】~1.mp4
│          2.2 用最小二乘法求解多元线性回归的过程【IT视频学习网-www.itspxx.com】~1.mp4
│          2.3 多元线性回归的参数，属性及建模代码【IT视频学习网-www.itspxx.com】~1.mp4
│          3.1 回归类模型的评估指标：是否预测准确？【IT视频学习网-www.itspxx.com】~1.mp4
│          3.2 回归类模型的评估指标：是否拟合了足够的信息？【IT视频学习网-www.itspxx.com】~1.mp4
│          4.1 多重共线性：含义，数学，以及解决方案【IT视频学习网-www.itspxx.com】~1.mp4
│          4.2.1 岭回归处理多重共线性【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          4.2.2 sklearn中的岭回归：linear_model.Ridge【IT视频学习网-www.itspxx.com】~1.mp4
│          4.2.3 为岭回归选择最佳正则化参数【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          4.3.1 Lasso处理多重共线性【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          4.3.2 Lasso的核心作用：特征选择【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          4.3.3 Lasso选择最佳正则化参数【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          5.1.1 & 5.1.2 线性数据与非线性数据【IT视频学习网-www.itspxx.com】~1.mp4
│          5.1.3 线性vs非线性模型 (1)：线性模型在非线性数据集上的表现【IT视频学习网-www.itspxx.com】~1.mp4
│          5.1.3 线性vs非线性模型 (2)：拟合，效果与特点【IT视频学习网-www.itspxx.com】~1.mp4
│          5.2 离散化：帮助线性回归解决非线性问题【IT视频学习网-www.itspxx.com】~1.mp4
│          5.3.1 多项式对数据做了什么？【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          5.3.2 多项式回归提升模型表现【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          5.3.3 多项式回归的可解释性【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          5.3.4 多项式回归：线性还是非线性模型？ + 本周结语【IT视频学习网-www.itspxx.com】~1.mp4
│         
├─第二章 随机森林与医疗数据集调参
│  └─第二章 随机森林与医疗数据集调参
│          1 集成算法概述【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.1 随机森林分类器【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.2 参数boostrap & oob_score + 重要属性和接口【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.3 [选学] 袋装法的另一个必要条件【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          3.1 随机森林回归器【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          3.2 案例：用随机森林填补缺失值 (1)【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          3.3 案例：用随机森林填补缺失值 (2)【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          3.4 案例：用随机森林填补缺失值 (3)【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          3.5 案例：用随机森林填补缺失值 (4)【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          4. 机器学习中调参的基本思想【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          5.1. 案例：随机森林在乳腺癌数据上的调参 (1）【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          5.2 案例：随机森林在乳腺癌数据上的调参 (2)【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│         
├─第五章 逻辑回归和信用评分卡
│  └─第五章 逻辑回归和信用评分卡
│          0 前言【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          1.1 逻辑回归概述：名为“回归”的分类器【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          1.2 为什么需要逻辑回归【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          1.3 sklearn当中的逻辑回归【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.1.1 二元逻辑回归的损失函数【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.2.1 正则化：重要参数penalty & C【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.2.2 逻辑回归的特征工程 (1)【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.2.2 逻辑回归的特征工程 (2)【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.2.2 逻辑回归的特征工程 (3)【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.2.2 逻辑回归的特征工程 (4)【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.3.1 重要参数max_iter - 梯度下降求解逻辑回归的过程【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.3.2 梯度的概念与解惑【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.3.3 步长的概念与解惑【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.4 二元回归与多元回归：重要参数solver & multi_class【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.5 样本不均衡与参数class_weight【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          3.1 案例：评分卡与完整的模型开发流程【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          3.2.1~2 案例：评分卡 - 数据预处理(1) - 重复值与缺失值【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          3.2.3 案例：评分卡 - 数据预处理 (2) - 异常值【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          3.2.4 案例：评分卡 - 数据预处理 (3) - 标准化【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          3.2.5 案例：评分卡 - 数据预处理 (4) - 样本不均衡问题【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          3.2.6 案例：评分卡 - 数据预处理 (5) - 保存训练集和测试集数据【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          3.3 案例：评分卡 - 分箱 (1) - 概述与概念【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          3.3.1 案例：评分卡 - 分箱 (2) - 等频分箱 (1)【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          3.3.1 案例：评分卡 - 分箱 (3) - 等频分箱 (2)【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          3.3.2 案例：评分卡 - 分箱 (4) - 选学说明【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          3.3.3 案例：评分卡 - 分箱 (5) - 计算WOE与IV【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          3.3.4 案例：评分卡 - 分箱 (6) - 卡方检验、箱体合并、IV值等【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          3.3.5 案例：评分卡 - 分箱 (7) - 包装分箱函数【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          3.3.6 案例：评分卡 - 分箱 (8) - 包装判断分箱个数的函数【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          3.3.7 案例：评分卡 - 分箱 (9) - 对所有特征进行分箱【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          3.4 案例：评分卡 - 映射数据 (1)【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          3.4 案例：评分卡 - 映射数据 (2)【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          3.5 案例：评分卡 - 建模与模型验证【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          3.6 案例：评分卡 - 评分卡的输出和建立【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│         
├─第八章 支持向量机与Kaggle案例：澳大利亚天气数据集
│  └─第八章 支持向量机与Kaggle案例：澳大利亚天气数据集
│          0 目录：本周将学习什么内容【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          1.1 简单复习支持向量机的基本原理【IT视频学习网-www.itspxx.com】~1.mp4
│          1.2 参数C的深入理解：多个支持向量存在的理由【IT视频学习网-www.itspxx.com】~1.mp4
│          1.3 二分类SVC中的样本不均衡问题【IT视频学习网-www.itspxx.com】~1.mp4
│          1.3 如何使用参数class_weight (1)【IT视频学习网-www.itspxx.com】~1.mp4
│          1.3 如何使用参数class_weight (2)【IT视频学习网-www.itspxx.com】~1.mp4
│          2 SVC的模型评估指标【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.1 样本不平衡的艺术(1)：精确度Precision【IT视频学习网-www.itspxx.com】~1.mp4
│          2.1 样本不平衡的艺术(2)：召回率Recall与F1 measure【IT视频学习网-www.itspxx.com】~1.mp4
│          2.1 混淆矩阵与准确率【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.1.3 对多数类样本的关怀：特异度Specificity和假正率【IT视频学习网-www.itspxx.com】~1.mp4
│          2.1.4 sklearn中的混淆矩阵【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.2 ROC曲线：Recall与假正率FPR的平衡【IT视频学习网-www.itspxx.com】~1.mp4
│          2.2.1 概率与阈值【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.2.2 SVM做概率预测【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.2.3 绘制ROC曲线 (1)【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.2.3 绘制ROC曲线 (2)【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.2.3 绘制ROC曲线 (3)【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.2.4 sklearn中的ROC曲线和AUC面积【IT视频学习网-www.itspxx.com】~1.mp4
│          2.2.5 利用ROC曲线求解最佳阈值【IT视频学习网-www.itspxx.com】~1.mp4
│          3 选学说明：使用SVC时的其他考虑【IT视频学习网-www.itspxx.com】~1.mp4
│          4 案例：预测明天是否会下雨 - 案例背景【IT视频学习网-www.itspxx.com】~1.mp4
│          4.1 案例：导库导数据，探索特征【IT视频学习网-www.itspxx.com】~1.mp4
│          4.2 案例：分集，优先处理标签【IT视频学习网-www.itspxx.com】~1.mp4
│          4.3.1 案例：描述性统计，处理异常值【IT视频学习网-www.itspxx.com】~1.mp4
│          4.3.2 案例：现实数据上的数据预处理 - 处理时间【IT视频学习网-www.itspxx.com】~1.mp4
│          4.3.3 案例：现实数据上的数据预处理 - 处理地点 (1)【IT视频学习网-www.itspxx.com】~1.mp4
│          4.3.3 案例：现实数据上的数据预处理 - 处理地点 (2)【IT视频学习网-www.itspxx.com】~1.mp4
│          4.3.3 案例：现实数据上的数据预处理 - 处理地点 (3)【IT视频学习网-www.itspxx.com】~1.mp4
│          4.3.3 案例：现实数据上的数据预处理 - 处理地点 (4)【IT视频学习网-www.itspxx.com】~1.mp4
│          4.3.4 案例：现实数据上的数据预处理 - 填补分类型变量的缺失值【IT视频学习网-www.itspxx.com】~1.mp4
│          4.3.5 案例：现实数据上的数据预处理 - 编码分类型变量【IT视频学习网-www.itspxx.com】~1.mp4
│          4.3.6 & 4.3.7 案例：现实数据集上的数据预处理：连续型变量【IT视频学习网-www.itspxx.com】~1.mp4
│          4.4 案例：建模与模型评估 (1)【IT视频学习网-www.itspxx.com】~1.mp4
│          4.4 案例：建模与模型评估 (2)【IT视频学习网-www.itspxx.com】~1.mp4
│          4.5.1 案例：模型调参：追求最高的recall【IT视频学习网-www.itspxx.com】~1.mp4
│          4.5.2 案例：模型调参：追求最高的精确度 (1)【IT视频学习网-www.itspxx.com】~1.mp4
│          4.5.2 案例：模型调参：追求最高的精确度 (2)【IT视频学习网-www.itspxx.com】~1.mp4
│          4.5.3 案例：模型调参：追求精确度与recall的平衡【IT视频学习网-www.itspxx.com】~1.mp4
│          4.6 SVM总结与结语【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│         
├─第六章 聚类算法与量化案例
│  └─第六章 聚类算法与量化案例
│          0 概述【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          1.1 无监督学习概述，聚类vs分类【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          1.2 sklearn当中的聚类算法【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.1 Kmeans是如何工作的？【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.2 & 2.3 簇内平方和，时间复杂度【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          3.1.1 KMeans - 重要参数n_clusters【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          3.1.2 聚类算法的模型评估指标 (1)【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          3.1.2 聚类算法的模型评估指标 (2) - 轮廓系数【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          3.1.2 聚类算法的模型评估指标 (3) - CHI【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          3.1.3 案例：轮廓系数找最佳n_clusters (1)【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          3.1.3 案例：轮廓系数找最佳n_clusters (2)【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          3.1.3 案例：轮廓系数找最佳n_clusters (3)【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          3.2 重要参数init & random_state & n_init：初始质心怎么决定？【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          3.3 重要参数max_iter & tol：如何让聚类停下来？【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          3.5 重要属性与接口 & 函数k_means【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          4 案例：Kmeans做矢量量化 (1)：案例背景【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          4 案例：Kmeans做矢量量化 (2)【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          4 案例：Kmeans做矢量量化 (3)【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          4 案例：Kmeans做矢量量化 (4)【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│         
├─第十一章 XGBoost
│  └─第十一章 XGBoost
│          0 本周要学习什么【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          1 XGBoost前瞻：安装xgboost，xgboost库与skleanAPI【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.1 梯度提升树(1)：集成算法回顾，重要参数n_estimators【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.1 梯度提升树(2)：参数n_estimators下的建模【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.1 梯度提升树(3)：参数n_estimators的学习曲线【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.1 梯度提升树(4)：基于方差-偏差困境改进的学习曲线【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.2 梯度提升树(5)：控制有放回随机抽样，参数subsample【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.3 梯度提升树(6)：迭代决策树：重要参数eta【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.3 梯度提升树(7)：迭代决策树：重要参数eta【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          3.1 XGBoost的智慧 (1)：选择弱评估器：重要参数booster【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          3.2 XGBoost的智慧 (2)：XGBoost的目标函数，使用xgboost库建模【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          3.3 XGBoost的智慧 (3)：求解XGBoost的目标函数 - 推导过程【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          3.3 XGBoost的智慧 (4)：XGboost的目标函数 - 泰勒展开相关问题【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          3.4 XGBoost的智慧 (5)：参数化决策树，正则化参数lambda与alpha【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          3.5 XGBoost的智慧 (6)：建立目标函数与树结构的直接联系【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          3.5 XGBoost的智慧 (7)：最优树结构，求解w和T【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          3.6 XGBoost的智慧 (8)：贪婪算法求解最优树【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          3.7 XGBoost的智慧 (9)：让树停止生长：参数gamma与工具xgb.cv【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          4.1 XGBoost应用 (1)：减轻过拟合：XGBoost中的剪枝参数【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          4.1 XGBoost应用 (2)：使用xgb.cv进行剪枝参数的调参【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          4.2 XGBoost应用 (3)：使用pickle保存和调用训练好的XGB模型【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          4.2 XGBoost应用 (4)：使用joblib保存和调用训练好的XGB模型【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          4.3 XGBoost应用 (5)：XGB分类中的样本不平衡问题 - sklearnAPI【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          4.3 XGBoost应用 (6)：XGB分类中的样本不平衡问题 - xgboost库【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          4.4 XGBoost应用 (7)：XGB应用中的其他问题【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
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├─第十章 朴素贝叶斯
│  └─第十章 朴素贝叶斯
│          0 本周要讲解的内容【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          1.1 为什么需要朴素贝叶斯【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          1.2 概率论基础 - 贝叶斯理论等式【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          1.2.1 瓢虫冬眠：理解条件概率 (1)【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          1.2.1 瓢虫冬眠：理解条件概率 (2)【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          1.2.1 瓢虫冬眠：理解条件概率 (3)【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          1.2.2 贝叶斯的性质与最大后验估计【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          1.2.3 汉堡称重：连续型变量的概率估计 (1)【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          1.2.3 汉堡称重：连续型变量的概率估计 (2)【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          1.3 sklearn中的朴素贝叶斯【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.1.1 认识高斯朴素贝叶斯【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.1.2 高斯朴素贝叶斯擅长的数据集【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.1.3 探索贝叶斯 - 拟合中的特性与运行速度 (1)【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.1.3 探索贝叶斯 - 拟合中的特性与运行速度 (2) - 代码讲解 (1)【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.1.3 探索贝叶斯 - 拟合中的特性与运行速度 (3) - 代码讲解 (2)【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.1.3 探索贝叶斯 - 拟合中的特性与运行速度 (4) - 分析与结论【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.2.1 概率类模型的评估指标 (1) - 布里尔分数【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.2.1 概率类模型的评估指标 (2) - 布里尔分数可视化【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.2.2 概率类模型的评估指标 (3) - 对数损失Logloss【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.2.3 概率类模型的评估指标 (4) - 可靠性曲线 (1)【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.2.3 概率类模型的评估指标 (5) - 可靠性曲线 (2)【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.2.4 概率类模型的评估指标 (6) - 概率分布直方图【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.2.5 概率类模型的评估指标 (7) - 概率校准 (1)【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.2.5 概率类模型的评估指标 (8) - 概率校准 (2)【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.3.1 多项式朴素贝叶斯 (1) - 认识多项式朴素贝叶斯【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.3.1 多项式朴素贝叶斯 (2) - 数学原理【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.3.1 多项式朴素贝叶斯 (3) - sklearn中的类与参数【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.3.1 多项式朴素贝叶斯 (4) - 来构造一个分类器吧【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.3.2 伯努利朴素贝叶斯 (1) - 认识伯努利朴素贝叶斯【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.3.2 伯努利朴素贝叶斯 (2) - sklearn中的类与参数【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.3.2 伯努利朴素贝叶斯 (3) - 构造一个分类器【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.3.3 探索贝叶斯 - 朴素贝叶斯的样本不均衡问题【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.3.4 补集朴素贝叶斯 - 处理样本不均衡问题【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.3.4 补集朴素贝叶斯 - 补集朴素贝叶斯的原理  (1)【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.3.4 补集朴素贝叶斯 - 补集朴素贝叶斯的原理 (2)【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          3.1.1 案例：贝叶斯做文本分类 (1) - 单词计数向量技术【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          3.1.1 案例：贝叶斯做文本分类 (2) - 单词计数向量的问题【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          3.1.2 案例：贝叶斯做文本分类 (3) - TF-IDF技术【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          3.2 案例：贝叶斯做文本分类 (4) - 探索和提取文本数据【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          3.3 案例：贝叶斯做文本分类 (5) - 使用TF-IDF编码文本数据【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          3.4 案例：贝叶斯做文本分类 (6) - 算法应用与概率校准【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
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├─第四章 降维算法PCA与手写数字识别
│  └─第四章 降维算法PCA与手写数字识别
│          1 降维算法概述【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.1 降维究竟怎样实现？【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.2 参数 + 案例：高维数据的可视化 (1)【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.2 参数 + 案例：高维数据的可视化 (2)【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.3 PCA中的SVD，重要参数svd_solver【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.3 参数 + 案例：人脸识别中的components_应用.mp4【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.4 重要接口 + 案例1：用人脸识别看PCA降维后的信息保存量【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.4 重要接口 + 案例2：用PCA实现手写数字的噪音过滤【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          2.5 原理，流程，重要属性接口和参数的总结【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          3.1 案例：PCA实现784个特征的手写数字的降维 (1【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│          3.2 案例：PCA实现784个特征的手写数字的降维 (2)【更多教程下载 www.365exe.com】~1.mp4
│         
└─课件
    └─课件
        │  参考书1【更多教程下载 www.365exe.com】.jpg
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        │  开始机器学习之前：配置开发环境【更多教程下载 www.365exe.com】.pdf
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        ├─01 决策树课件数据源码
        │  │  data【更多教程下载 www.365exe.com】.csv
        │  │  Taitanic data【更多教程下载 www.365exe.com】.zip
        │  │  test【更多教程下载 www.365exe.com】.csv
        │  │  Tree【更多教程下载 www.365exe.com】.dot
        │  │  Tree【更多教程下载 www.365exe.com】.pdf
        │  │  Tree【瑞客论坛 www.ruike1.com】
        │  │  决策树 full version【更多教程下载 www.365exe.com】.pdf
        │  │  决策树 原理部分源码【更多教程下载 www.365exe.com】.ipynb
        │  │  决策树 案例部分源码【更多教程下载 www.365exe.com】.ipynb
        │  │  决策树原理更新【更多教程下载 www.365exe.com】.pdf
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        │  └─.ipynb_checkpoints
        │          决策树 原理部分源码-checkpoint【更多教程下载 www.365exe.com】.ipynb
        │          决策树 案例部分源码-checkpoint【更多教程下载 www.365exe.com】.ipynb
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        ├─010朴素贝叶斯
        │      010朴素贝叶斯【更多教程下载 www.365exe.com】.rar
        │      Naive Bayes源码【更多教程下载 www.365exe.com】.ipynb
        │      朴素贝叶斯 full version【更多教程下载 www.365exe.com】.pdf
        │      
        ├─011XGBoost
        │  │  xgboost code【更多教程下载 www.365exe.com】.ipynb
        │  │  XGBoost full version【更多教程下载 www.365exe.com】.pdf
        │  │  xgboost 代码 + 课件【更多教程下载 www.365exe.com】.zip
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        │  └─.ipynb_checkpoints
        │          Untitled-checkpoint【更多教程下载 www.365exe.com】.ipynb
        │          xgboost code-checkpoint【更多教程下载 www.365exe.com】.ipynb
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        ├─02随机森林
        │  │  digit recognizor【更多教程下载 www.365exe.com】.zip
        │  │  Record【更多教程下载 www.365exe.com】.ipynb
        │  │  sample_submission【更多教程下载 www.365exe.com】.csv
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        │  │  train【更多教程下载 www.365exe.com】.csv
        │  │  随机森林 full version【更多教程下载 www.365exe.com】.pdf
        │  │  
        │  └─.ipynb_checkpoints
        ├─03数据预处理和特征工程
        │  │  digit recognizor【更多教程下载 www.365exe.com】.csv
        │  │  Narrativedata【更多教程下载 www.365exe.com】.csv
        │  │  record【更多教程下载 www.365exe.com】.ipynb
        │  │  数据预处理与特征工程 full version【更多教程下载 www.365exe.com】.pdf
        │  │  数据预处理与特征工程 full version【更多教程下载 www.365exe.com】.xml
        │  │  数据预处理和特征工程 - 数据【更多教程下载 www.365exe.com】.zip
        │  │  
        │  └─.ipynb_checkpoints
        │          record-checkpoint【更多教程下载 www.365exe.com】.ipynb
        │         
        ├─04主成分分析PCA与奇异值分解SVD
        │  │  digit recognizor【更多教程下载 www.365exe.com】.csv
        │  │  record2【更多教程下载 www.365exe.com】.ipynb
        │  │  Record【更多教程下载 www.365exe.com】.ipynb
        │  │  降维算法 full version【更多教程下载 www.365exe.com】.pdf
        │  │  降维算法 full version【更多教程下载 www.365exe.com】.xml
        │  │  
        │  └─.ipynb_checkpoints
        │          Record-checkpoint【更多教程下载 www.365exe.com】.ipynb
        │          record2-checkpoint【更多教程下载 www.365exe.com】.ipynb
        │         
        ├─05逻辑回归与评分卡
        │  │  model_data【更多教程下载 www.365exe.com】.csv
        │  │  rankingcard【更多教程下载 www.365exe.com】.csv
        │  │  ScoreData【更多教程下载 www.365exe.com】.csv
        │  │  vali_data【更多教程下载 www.365exe.com】.csv
        │  │  评分卡模型【更多教程下载 www.365exe.com】.ipynb
        │  │  逻辑回归 full version【更多教程下载 www.365exe.com】.pdf
        │  │  逻辑回归 full version【更多教程下载 www.365exe.com】.xml
        │  │  逻辑回归【更多教程下载 www.365exe.com】.ipynb
        │  │  逻辑回归课件 + 数据【更多教程下载 www.365exe.com】.zip
        │  │  
        │  └─.ipynb_checkpoints
        │          评分卡模型-checkpoint【更多教程下载 www.365exe.com】.ipynb
        │          逻辑回归-checkpoint【更多教程下载 www.365exe.com】.ipynb
        │         
        ├─06聚类算法Kmeans
        │  │  聚类算法KMeans EDU version【更多教程下载 www.365exe.com】.pdf
        │  │  聚类算法与Kmeans【更多教程下载 www.365exe.com】.ipynb
        │  │  聚类算法与Kmeans代码【更多教程下载 www.365exe.com】.zip
        │  │  
        │  └─.ipynb_checkpoints
        │          聚类算法与Kmeans-checkpoint【更多教程下载 www.365exe.com】.ipynb
        │         
        ├─07支持向量机上
        │  │  Record【更多教程下载 www.365exe.com】.ipynb
        │  │  SVM (上) full version【更多教程下载 www.365exe.com】.pdf
        │  │  SVM (上) full version【更多教程下载 www.365exe.com】.xml
        │  │  SVM1【更多教程下载 www.365exe.com】.ipynb
        │  │  
        │  └─.ipynb_checkpoints
        │          SVM1-checkpoint【更多教程下载 www.365exe.com】.ipynb
        │         
        ├─08支持向量机下
        │  │  Cityclimate【更多教程下载 www.365exe.com】.csv
        │  │  cityll【更多教程下载 www.365exe.com】.csv
        │  │  samplecity【更多教程下载 www.365exe.com】.csv
        │  │  SVM (下) - 源码【更多教程下载 www.365exe.com】.zip
        │  │  SVM (下) full version【更多教程下载 www.365exe.com】.pdf
        │  │  SVM (下) full version【更多教程下载 www.365exe.com】.xml
        │  │  SVM 2 - 案例部分源码【更多教程下载 www.365exe.com】.ipynb
        │  │  SVM 2 - 理论部分源码【更多教程下载 www.365exe.com】.ipynb
        │  │  SVM数据【更多教程下载 www.365exe.com】.zip
        │  │  weatherAUS5000【更多教程下载 www.365exe.com】.csv
        │  │  weather【更多教程下载 www.365exe.com】.csv
        │  │  
        │  └─.ipynb_checkpoints
        │          SVM 2 - 理论部分源码-checkpoint【更多教程下载 www.365exe.com】.ipynb
        │         
        └─09回归大家族：线性回归，岭回归，Lasso与多项式回归
                线性回归 - 代码【更多教程下载 www.365exe.com】.ipynb
                线性回归 课件 + 代码【更多教程下载 www.365exe.com】.zip
                线性回归大家族 full version【更多教程下载 www.365exe.com】.pdf
               

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